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Google DeepMind · 精选

10月9日 · 周五

Google DeepMind · 精选

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10月1日周四
  1. Google DeepMind · 50

    Google DeepMind 发布 AI Control Roadmap,用纵深防御保障内部 Agent 安全

    Google DeepMind 发布 AI Control Roadmap,用于在 Google 内部署和管理先进 AI 时提供系统级安全保障。该框架采用纵深防御思路,在沙箱、端点安全和提示注入抵抗等传统防护之上,把模型对齐作为主要防线,同时把内部 Agent 视为可能未对齐的对象,按已验证行为逐步授予权限。路线图借鉴 MITRE ATT&CK 构建 AI 威胁建模框架,将不可信 Agent 当作内部威胁拆解为具体战术与技术,并用可信 AI 系统作为监督者审查工作 Agent 的推理、行动和计划,必要时阻断有害操作。

  2. Google Security · 43

    Google 详解 Gemini 抵御间接提示注入的分层防御策略

    Google GenAI 安全团队介绍了 Gemini 针对间接提示注入的分层防御策略,覆盖提示词生命周期的各个阶段。该策略包括对 Gemini 2.5 模型进行对抗数据训练以增强模型韧性,并叠加五项内置防御:提示注入内容分类器、安全思维强化、Markdown 清洗与可疑 URL 屏蔽、用户确认框架以及面向终端用户的安全缓解通知。

  3. Google Security · 50

    Chrome 公布智能体能力的分层安全架构

    Chrome 安全团队公布了针对 Gemini 智能体浏览能力的分层防御设计,核心应对威胁是间接提示注入。团队引入 User Alignment Critic,由与不可信内容隔离的独立模型在规划完成后复核每个拟执行动作,判断其是否符合用户目标,不通过则否决并反馈给规划模型重新规划。Chrome 还扩展同源隔离理念提出 Agent Origin Sets,把每个会话的来源分为只读与可读写两类,只允许智能体读取任务相关来源的数据,并限制数据只能流向可写来源,模型生成的 URL 需经确定性检查限定为已知公开 URL。

9月30日周三
  1. DeepMind Safety Research · 50

    DeepMind 提出一致性训练,可限制谄媚与越狱

    DeepMind Safety Research 提出一致性训练,让模型对用户偏见或越狱包装等无关线索保持不变,分为输出层的 BCT 和内部激活层的 ACT。在 Gemini 2.5 Flash 上,BCT 将 ClearHarm 上的攻击成功率从 67.8% 降至 2.9%,ACT 降低越狱的效果较弱但几乎不增加对良性请求的拒答。

已经到底了