美智库发布AI推理数据中心垂直安全架构 护航国家算力安全
News国防科技要闻【据美国兰德公司网站8月4日报道】美兰德公司近期推出了《AI推理数据中心：面向国家安全的垂直安全工程架构策略》报告，主张建立垂直安全工程架构，以应对国家级战略对手的多方位威胁，确保国家安全情境中AI模型权重、核心算法及推理数据的机密性与完整性。不同于传统在算力设施上叠加防护的做法，这一架构采用“从理念到电路”的原生安全设计，将安全考量从战略风险层面逐步落实到硬件电路层面，形成全链路的可信防护体系。AI推理数据中心的核心安全机制主要涵盖三大底层架构：首先是全域安全域的隔离，将算力设施划分
兰德报告：AI重塑战略网络攻击风险
News国防科技要闻据美国兰德公司7月14日消息，该公司发表《AI与战略网络攻击的风险》一文，旨在探讨如何利用人工智能技术攻克网络行动中预测难、分类杂以及专家匮乏这三大难题。报告指出，尽管网络武器常被视为国家战略利器，但其实际运用多停留在战术范畴，难以产生持续且规模化的战略影响。造成这一局面的核心原因在于，网络攻击面临效果难以预测、权限层级难以突破以及高端人才储备不足等瓶颈，致使无法实现预期的战略威慑力。报告重点聚焦于AI智能体，研究其对网络作战体系的颠覆性影响；同时厘清国家武力在战术与战略层面的应用界限
兰德公司：韧性管理是AI竞赛的制胜关键
News国防科技要闻【美国兰德公司7月6日发文称】其专家布莱恩·杰克逊撰文《全面赢得AI竞争需要持久战》指出，全球AI博弈不仅是追求尖端技术的“短跑”，更是累积净收益（即收益减去事故、滥用等成本）的“马拉松”。AI领域的长期较量恰似一场耐力比拼，韧性和风险管理才是撬动战略优势的支点，绝非事后被动的安全补救手段。文中引用查尔斯·佩罗的“正常事故”理论，指出复杂技术系统中的事故难以避免，因此，能持续化解AI常态化风险的国家和企业，将领先那些仅关注初期技术研发的对手。文章通过四种中间情景分析，探讨不同AI风险成
兰德公司报告：AI网络安全桌面演练揭示治理挑战
据美国兰德智库7月1日发布的调研报告显示，兰德欧洲、英国AI安全研究所及Mila机构联手，在德、法、荷三国与高层政要联合举行了三场有关AI驱动网络危机的推演。调研发现，各方在预设升级界限、主权国家技术实力以及管控开源AI模型权重等核心治理难题上达成共识。此次推演运用了“Day After”模拟法，旨在测试政府在遭遇黑客滥用尖端模型及无安全约束开源竞品时的应对策略。专家认为，设定预先约定的危机红线、加固关键基础设施防御、设立独立技术评估机制及构建敏捷的多边治理体系是化解AI风险的首要任务。