AI攻防实战专题：智能体安全与风险对抗论坛精彩内容
AI攻防实战：智能体安全与风险对抗分论坛本论坛聚焦实战攻防视角，全面剖析大模型与智能体安全范式、AI红队攻击面、恶意技能攻防、视觉AI对抗防御及MCP攻击风险等核心议题，通过技术对抗与工程实践相结合的方式，助力提升AI系统主动防御与应急响应能力。AI攻防实战：智能体安全与风险对抗分论坛作为TiD2026质量竞争力大会首届AI Safety & Security 人工智能安全与风险治理大会的并行分论坛，将于7月30日至8月1日TiD2026大会期间同步举行，会议地点位于北京海淀中关村国家自主创新示范区会议中
AI攻防博弈：微软引领网络安全新纪元
以AI对抗AI，以智能防御智能，网络安全迈入双AI对弈阶段。网络威胁手段日趋精密，仅凭既定规则与人力监控已显不足。微软近日推出多AI模型安全体系，据称在业内标准测试中表现优异。01 为何安全领域需要AI技术当代网络威胁具有自动化程度高、传播迅速、变种繁多等特征。传统特征码比对方式仅可侦测已知风险，对新型攻击效果有限。示意图（配图与文章内容无关）AI技术的强项是能从庞大数据中发现异常特征，即便是前所未见的威胁也能识别。02 多模型联动的意义各类模型各司其职：部分专注恶意程序解析，部分善于异常数据流监测，另有
人工智能识别数千软件安全漏洞，网络攻防迈入新时代
就在Anthropic公司推出其尖端AI模型“Mythos”引发全球关注的同时，人工智能在网络安全领域的实践应用早已走得更远。实际上，人工智能系统已经成功检测出数以千计的软件安全缺陷，其数量甚至超过了Anthropic模型所发现的规模。 在Mythos正式发布前的几周测试中，该模型已经找出了“数千个高危或严重级别的漏洞”，其中许多已在代码深层隐藏了10到20年之久。最令人惊讶的发现是，Mythos在全球公认最安全的操作系统之一OpenBSD中，定位了一个潜藏长达27年的安全漏洞。此外，在广泛应用的视频处理
AI攻防新纪元：2026网络暴露面全域治理与风险闭环实战
网络战场已迈入AI主导的攻防新阶段，2026年的网络暴露面已不再局限于传统的端口列表，而是融合了云原生、AI智能体、API经济及IT/OT融合的多维立体攻击入口——这既是黑客的首要侦察目标，亦是防御方构筑的首道智能屏障。鉴于AI智能体全天候自主攻防、零日漏洞被迅速武器化、API及云配置错误常态化，企业暴露面的风险规模正呈指数级攀升。能否在攻防演练中精准测绘全域暴露面、动态收缩攻击入口、构建AI协同防御体系，直接决定了红蓝对抗的胜负，更关乎真实网络攻防中业务的存亡。本文立足于2026年最新的行业态势与前沿技
AI重塑网络安全攻防格局
在数字时代，网络空间已跃升为继陆海空天之后的第五大战略疆域。2026年，这场无形战争正经历颠覆性演进——人工智能的广泛应用正在重构攻防力量对比。正如业内专家指出："AI正从根本上加速网络犯罪节奏，压缩防御方识别与响应威胁的时间窗口，迫使安全团队以机器级速度应对。"这场由AI主导的对抗，正在刷新网络安全的定义与实践方式。当黑客借助AI实现攻击自动化、提升效率时，防守方也必须依靠AI迎战日益诡谲的威胁。这不仅是技术比拼，更是策略、执行与思维模式的全面升级。过去，网络攻击需耗费大量时间用于侦察、