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供应链安全 · 精选

10月10日 · 周六

供应链安全 · 精选

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10月7日周三
  1. UK NCSC · 49

    英国 NCSC 发布智能体 AI 谨慎采用联合指南

    英国 NCSC 联合国际伙伴发布《谨慎采用智能体 AI 服务》指南,建议组织从小规模、低风险任务起步,并从一开始就套用既有网络安全控制。指南指出智能体 AI 能访问数据源、记忆上下文、调用工具并自主行动,甚至创建子智能体,因此继承了 LLM 的越狱和提示注入风险,同时因自主性和复杂度提高而扩大攻击面、更难预测、测试和治理。新增风险包括更广的系统与数据访问权限、目标被意外解读导致的行为不可预测、行动速度快于人工审查、以及行为难以解释。具体措施包括最小权限、限制访问范围与可执行动作、避免长期凭证、使用安全默认配置、管理第三方组件与模型的供应链风险、监控异常行为、对部署做威胁建模并把智能体失控纳入事件响应计划。指南强调人类仍需对部署决定、授予的权限、防护措施和运行后果负责,并明确谁拥有、谁批准访问、谁监控、谁审查事件以及谁有权停止智能体。

10月4日周日
  1. 欧盟 ENISA(AI 相关) · 42

    ENISA 发布 AI 辅助软件开发技术咨询草案 0.4 版

    欧盟网络安全局 ENISA 的《AI 辅助软件开发技术咨询》0.4 版草案标注日期为 2026 年 9 月,面向编码助手与 Agent 提出把 secure by design 期望嵌入 AI 辅助开发流程的做法。文件梳理了模型、编码助手与 Agent、工具集成(含 MCP)、上下文与项目指令等组件,并按 STRIDE 归纳欺骗、篡改、信息泄露、权限提升等对抗威胁,以及功能可用但不安全、上下文不完整、幻觉依赖、审查不足等非对抗风险。其核心方法为四步:确定活动对应的生命周期过程与安全要求、通过提示词或可复用技能向助手明确这些要求、以评审审批与 SAST、依赖扫描等检查验证输出、记录证据。附件以依赖选择为例,展示如何把包管理器安全建议写成 SKILL.md 技能内容,并指出技能不保证安全输出,需持续维护。

已经到底了