Apate用AI机器人反制网络诈骗者
澳大利亚公司 Apate 用约 35 万个 AI 机器人接听诈骗电话、潜入诈骗聊天群并回复短信，目标是拖住诈骗者并实时收集情报。目前已收集超过 25 万条诈骗者信息，包括诈骗 URL、钱骡账户和银行信息。其创始人 Dali Kaafar 称 Apate 的通话常持续两小时以上，WIRED 测试的演示版未能让该 AI 上钩。ETH Zurich 研究员 Mark Vero 的研究发现，LLM 驱动的蜜罐能让 AI 攻击者攻击更久，且被识破。
红队 · News
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SK 电讯新闻室、Yonhap News Agency 等 3 个来源SK 电讯新闻室 等 3 个来源 · 3篇报道 · SKT与Upstage等11家机构成立AI网安协议体
SK电讯与Upstage联合安博士、SK盾牌等6家安全企业及高丽大学、崇实大学、釜山大学3所高校，共11家机构成立“独立AI网络安全协议体”，将把安全现场数据用于训练SK电讯A.X K系列与Upstage的Solar模型：安全企业提供恶意代码分析、漏洞分析、安全运营等数据，AI企业负责预训练和后训练，高校负责独立验证——高丽大学评测可执行文件分析与攻击防御能力，崇实大学验证安全性能与护栏绕过攻击的应对能力，釜山大学评估下一代模型与轻量模型的性能与安全性。协议体还将推动A.X K与Solar互相红队、互找漏洞，发现的脆弱案例回流为训练数据以强化防御能力。
Financial News Korea、DailySecu 等 4 个来源Financial News Korea 等 4 个来源 · 4篇报道 · 韩国推进AI智能体安全评测标准
韩国科学技术信息通信部下属 AI 安全研究所对自主体 AI Agent 开展提示注入攻击评测，各模型平均防御率为 53.3% 至 93.9%，提交给国会的材料写明目前未确认有能完全阻断此类攻击的 LLM；在向 AI 内部存储信息植入恶意指令的攻击中，所有受测模型均出现防御失败，实验中成功窃取认证密钥、配置信息、系统设置和个人信息。韩国金融保安院随后制定并公布《金融领域 AI 智能体安全评估标准》，将 AI 智能体的执行层纳入金融 AI 红队评测范围，标准分为数据投毒、模型投毒、数据与模型提取、规避攻击、AI 智能体安全 5 个领域共 17 个检查项，其中 10 项针对 AI 智能体引入后新增的威胁，重点包括执行权限与隔离管理、外部工具调用与审批流程、可执行任务范围与结果核验、自主执行限制与紧急中止能力；金融保安院表示已分析国内外主要 AI 智能体安全威胁及应对方案并据此提炼检查项，并将把这些内容纳入 AI 红队测试基准，计划今年年底前在金融行业开展试点。
事件进展
The Hacker News、Help Net Security AI 等 6 个来源The Hacker News 等 6 个来源 · 6篇报道 · Anthropic扩展CVP分级访问计划
Anthropic宣布扩展Cyber Verification Program（CVP），将Project Glasswing与CVP合并为单一项目，按网络安全用途分三级：Defense Access面向企业、非营利组织、高校、政府安全团队及有漏洞报告记录的个人研究者，覆盖事件调查、恶意软件分析、漏洞分析与验证；Red Team Access仅限机构，用于授权攻击模拟与渗透测试；Specialized Access用于更专门用途。后两级逐步放宽安全护栏，经审核者可访问Claude Opus 5.5、Sonnet 5.5、Mythos 5.1及后续新模型。Anthropic称Glasswing合作方在4—7月发现至少12.9万个漏洞。
中央社、iThome 专访 等 4 个来源中央社 等 4 个来源 · 4篇报道 · 台湾资安院公布「国家资安防护 2.0」AI 红队计划
台湾资通安全研究院公布「国家资安防护 2.0」规划，以「AI 对抗 AI」为核心，推动四项重点工作：AI 自动化源代码检测与修补、AI 强化渗透测试及攻防演练、以大型语言模型全自动分析全球威胁情资并转为边界设备阻挡规则，以及建立国家级 AI 资安攻防沙箱。AI 红队渗透演练预计明年 4 月至 10 月针对政府部门展开，由资安院自行设计攻击技能并交由 AI 代理人执行。AI 自动化源代码检测今年底至少验证 3 家政府机关系统，明年扩至重要机关核心系统；漏洞挖掘与攻防演练已完成测试验证，明年全面实施。情资分析系统与 AI 资安攻防沙箱目标明年推出初版，另有报道称 2027 年底推出第一版初步成果。前瞻研究中心以代理式 AI 为核心，采第一年建立、后四年扩大部署的方式推进。
The a16z Show、a16z 等 3 个来源The a16z Show 等 3 个来源 · 3篇报道 · Armadin 称 AI 智能体在生产环境发现 90 多个零日漏洞
Armadin 创始人兼 CEO Kevin Mandia 在 a16z 播客中提出，AI 让攻击者能以机器速度同时探测数千条路径，防御也必须走向自主化。Armadin 的做法是用 AI 持续攻击客户系统，在对手之前找出可利用漏洞，今年已在生产环境中发现 90 多个零日漏洞。他认为人类无法继续留在检测与响应的循环中，整个安全栈未来几年可能被重塑。a16z 于 2026 年 10 月 1 日宣布领投 Armadin B 轮融资，该公司由 Kevin Mandia、Travis Lanham、Evan Peña 和 David Slater 创办，投资方称其自主安全平台利用智能体持续测试企业资产并帮助定位和修复问题，首个产品为 Armadin Red，上述产品能力为投资方介绍，不能视为独立效果验证。Mandia 还介绍了一种“超攻击”做法：向目标网络投放智能体集群，测绘其所有服务、路由、系统和资产，随后像心跳一样持续轮询这些元数据，捕捉应用、路由或服务的变更，再针对变化发起攻击；他称在 AI 时代需要模型持续施压，在威胁变化、新模型出现、有新情报或网络变动时触发，并提到上周末某流行产品出现零日漏洞后，其心跳机制立即轮询出受影响对象。