安全前置：将 AI 防御融入开发流程
「大模型安全：攻击面演变历程」系列第七篇（收官之作）大模型面临的安全挑战并非单一漏洞，而是一条不断扩张的攻击演进路径——从输入端（提示词注入/越狱）→ 训练端（数据投毒/模型窃取）→ 执行端（智能体安全）→ 评估治理端（红队演练/安全左移）。每一层面的新型攻击，都使得上一阶段的防御措施显得捉襟见肘。作为本系列的终章，我们将聚焦于治理层面。前六篇文章已详细剖析了各层攻击面，本文旨在解答一个核心命题：如何让安全机制不再是事后的修补工具，而是从系统构建之初便深度植入？2023 年，某安全团队察觉公司新部署的 A
AI双刃剑：银行智能体时代的网络安全攻防战
图1：AI时代的金融网络安全态势 📅 2026年5月27日 | 第52期 | 深度案例 AI安全银行科技术智能体 网络安全 2026年5月，国际货币基金组织（IMF）发布报告警示：AI正将金融业推向“高危行业”边缘。同期，欧洲央行紧急召集欧元区主要银行，研讨Claude、Mythos等AI模型暴露的金融系统安全漏洞。从IMF到各国央行，一场围绕AI安全治理的全球监管风暴正席卷银行业。 一、痛点场景：AI引发的“攻击面”呈指数级扩张 🧭 1.1 从“几扇门”到“无数扇窗” 传统金融机构的IT系统呈“中心化”
AI赋能攻防新常态：武器与靶标的博弈
今年五月，谷歌威胁情报团队（GTIG）揭露了利用AI辅助生成零日漏洞实施真实网络攻击的现象。本文从攻击面剖析、实战案例及防御架构三个层面，探讨了AI时代网络安全攻防的技术演进路径。 关键摘要：1、AI武器化已进入实战应用，AI辅助生成的零日漏洞已被用于绕过身份验证。 2、智能体安全风险得到验证，实验证实仅需少量提示词就能诱导智能体出现异常操作，完整攻击链条已形成。 3、传统安全范式遭遇结构性难题，自然语言转系统指令的转换节点是当前防御体系的盲点。 4、顶级AI模型在特定攻击情境下已接近人类专家水准，但整体