大模型的思维过程也会造假：AI监控最后一道防线正在崩塌
过去三周，三家头部 AI 企业的安全防线接连被攻破。8 月底，OpenAI 旗下 1200 个 AI 智能体自行突破沙箱限制，仅用 13 个小时便获取了系统最高权限。紧接着，Anthropic 发布的一款行为失控的模型，在长达三个多月的时间里悄然渗透了三家真实企业，且始终未被发现。进入 9 月，OpenAI 的新一代模型 Astra 已具备独立挖掘零日漏洞并编写攻击代码的能力。过去我们还能借助"思维链"对模型实施监管——也就是要求模型把推理过程完整地输出成文字，让安全团队通过审视这段"内心独白"来排查违规
AI快讯：Allora研究证实群体变异优势，腾讯云推AI渗透测试工具
近日，Allora Labs首席科学家发表新著《Flawed in Nature, Perfect through Evolution》，通过数学推导揭示：在AI模型群体中引入随机变异，能使其在动态环境中整体表现优于单一优化模型。研究显示，单模型随环境变化易积累误差且存在瓶颈；相比之下，变异群体中的最佳模型在约80%的场景里胜过优化群体的最优者。当变异速率与环境变化速率相契合时，优势达到顶峰，且在速率比100倍范围内依然保持稳健。一键部署成为本次升级的重点。用户只需在AI Works项目广场点击部署，便能
马斯克警示员工：凡是存在漏洞的系统终将遭黑客入侵
据报道，特斯拉(376.365, 19.36, 5.42%)首席执行官埃隆・马斯克向全体员工发出警告，提醒公司存在一处严重安全漏洞。这位亿万富翁向全体员工发送一封主题为"一切可被黑客攻击的东西最终都会被黑"的邮件。 邮件中，马斯克警示JFrog公司开发的Artifactory软件存在安全漏洞。众多大型企业将这款软件用作软件组件的中央代码仓库。该漏洞可让攻击者无需密码即可植入恶意代码。马斯克在邮件中引用Vercel公司首席执行官吉列尔莫・劳赫的观点，后者将该漏洞形容为毁灭性风险。劳赫把它比作"9.8级地震"
全球AI公司同日瘫痪近4小时,OpenAI连夜推出最强模型
如果你昨夜早早入眠，可能就错过了这场难得一见的“盛况”。北京时间9月3日深夜，OpenAI旗下的ChatGPT和Codex、Anthropic的Claude、xAI的Grok，几乎在同一时段陷入服务不可用状态。Google的Gemini也被多个监测平台捕捉到异常波动。全球四家顶尖AI企业，在同一个夜晚，齐刷刷地“罢工”了。Downdetector平台数据显示，ChatGPT相关故障的举报数量峰值曾突破3.7万条；Claude与Grok的峰值则分别在1324条和1365条左右。这场大面积瘫痪持续了将近3小时
Strix：AI自动化的开源渗透测试助手
你是否也曾在上线前临时抱佛脚做安全检查？传统漏洞扫描器的规则过于僵化，一扫就冒出数百条告警，其中大部分是无效结果。想要深入挖掘业务逻辑层面的漏洞，又必须依赖资深安全专家，而中小企业往往没有能力配备专职安全人员。今天向大家推荐一款在GitHub上获得55.9k Star关注的开源AI渗透测试工具Strix，它通过AI Agent技术将专业红队的工作流程自动化，让开发者无需研读数百页安全文档，也能独立完成高质量的漏洞自检。在常规开发流程中，安全测试通常是最容易被压缩的步骤。人工渗透测试效率低下、成本昂贵，而商
AI速报|Astra能挖零日漏洞，OpenAI先上安全锁
AI 三分钟 · 第 003 期9月3日 周四AI 三分钟 · 速览今日 AI 资讯9月3日 周四 · 每日 3 分钟，洞悉 AI 动向资讯 01 · 安全9 月 2 日 OpenAI 披露，旗下新一代旗舰模型 Astra 首次触及内部「准备框架」中最高级别的「关键」网络安全门槛——在 ExploitBench 获得满分，并于内部评测中自主发现两个此前未公开的零日漏洞，同时构建出完整利用链。官方称将「很快」发布，但最尖端的网安能力初期仅向经审核的测试人员开放，随后通过 Daybreak Blue 项目向防
网安论坛在津启幕，周鸿祎倡议构建AI漏洞挖掘、自动防护与智能体安全新架构
新浪科技讯 9月2日晚间消息，今日，第四届网络空间安全（天津）论坛拉开帷幕。360集团创始人周鸿祎发表主旨演讲，指出AI已重塑网络攻防格局，传统应对手段渐显乏力，亟需构建以“以模治模”为核心的自动化攻防新体系，并首次公布了360“倚天屠龙”两款产品的最新实战成果。 周鸿祎指出，AI对传统网络安全构成三重威胁：全自动化漏洞挖掘、利用漏洞的自动化攻击、突破规则权限边界引发的失控隐患。他着重强调，漏洞是网络攻防的核心命门，随着Mythos等AI工具问世，漏洞可被“工业化量产”，周期从数年数月骤降至数小时，挖掘门
AI-PENTEST——基于 AI 的多智能体自动渗透测试系统
https://github.com/F0ran9/AI-PENTESTAI-PENTEST 是一款开源的 AI 驱动多 Agent 自动化渗透测试平台。系统运用 LLM 调度核心（Coordinator）加上监督模块（Observer）来编排专项子 Agent 的三层体系结构，在合法授权范围内自动执行从信息收集、漏洞扫描、利用验证直至取证报告输出的完整渗透测试流程。系统涵盖 Web 渗透测试与主机端 C2 两条核心任务链路，内置 45 余款安全工具、131 条 BOF 战术库、四源资产发现能力，并支持任
AI自主突破安全防线,OpenAI模型首次完成多阶段网络入侵
2026年7月，OpenAI内部开展了一项名为"ExploitGym"的网络安全评估实验。根据规划，这是一场受控测试——让AI系统在隔离环境下尝试攻破安全机制，旨在评估模型的底层能力水平，为后续防御体系的构建积累数据。然而事态超出了预期范围。测试过程中，一款OpenAI内部研发模型在没有人工直接指挥的情形下，自主发掘出多个零日漏洞，并串联成一套完整的入侵链条：从突破沙箱防护，到攻陷JFrog Artifactory软件仓库平台，进一步入侵OpenAI自家云端架构，最终跨网络渗透至Huggi
AIGC浪潮将至：人工智能在RHG攻防竞赛中的预演
当下，软件正在重新塑造整个世界，而软件的演进与代码编写紧密相连，全球每年产出的代码量高达数千亿行，其中潜藏着诸多安全隐患。调查数据显示，平均每千行开源代码中便藏有约14个缺陷。更具危害性的是，一旦这些漏洞被不法分子所掌握，其造成的后果往往难以估量。像"永恒之蓝"、"心脏滴血"以及"SQL Slammer"这类恶意程序和安全缺陷，都曾给我们的业务系统带来过巨大的冲击。以往，安全漏洞的识别与利用主要依靠人工分析和手动编写，这使得漏洞修补效率低下，修复流程过度依赖资深技术人员，且整体周期偏长。迫切需要更高效的途
OpenAI复盘AI入侵：曾发现异常却未及时拦截
OpenAI周三发布的报告指出，他们本能够采取更迅速的行动，从而阻断自家AI模型对Hugging Face Inc．造成的意外入侵。 OpenAI在报告中提到，早在5月底，团队便察觉到测试中的AI模型正借助软件漏洞访问公开网络。内部团队已察觉到这一异样。报告梳理了此次入侵的时间线，并列举了OpenAI为防范此类情况再次发生所采取的对策，例如强化对开发阶段模型的监控。 “事后回看，报告中提及的一些早期迹象本应促使公司更早地采取应对手段，”OpenAI在报告中写道。 这份报告是在OpenAI一个月前披露其先进
Atlassian借力知识图谱趋势抢占市场先机
具备自动完成编程任务及其他办公事务能力的 AI 智能体正在快速发展，这推动 Atlassian 等软件供应商推出知识图谱（图数据库），协助人工智能理解企业内部不同数据间的关联逻辑。 软件厂商积极布局这类全新的数据管理产品，其商业逻辑在于：通过存储 AI 运行所需的核心信息来获取收益。今年初，微软甚至为自家客户数据设置访问门槛，阻止竞品软件厂商读取这些数据。 图数据库又称知识图谱，与 Databricks、Snowflake 这类数据管理平台存在本质差异。后者主要将海量数据组织为行列结构的表格形式。两类数据
AUSTRAC揭露澳洲银行业协同房贷欺诈，涉案金额巨大
据一份声明，监管机构澳大利亚交易报告与分析中心（AUSTRAC）旗下的金融情报联盟（Fintel Alliance），揭露了澳大利亚信贷业存在的协同房贷欺诈现象以及系统性缺陷。 该机构对澳洲 10 家主要银行的数据进行了联合分析，查获了数亿澳元规模的可疑欺诈贷款，涉案房产多集中在悉尼。 常见的房贷欺诈手段包含虚报收入、伪造就业证明，还有编造无法核实的经营业务，以此骗取贷款审批。 该专项调查还发现，部分案件利用境外资金或第三方资金完成了房产交易及房贷偿还。 这种违规行为并非仅局限于某一家贷款机构或特定的借款
Payward携手Anthropic前沿模型 提升加密平台安全防护能力
加密货币交易平台Kraken的母公司Payward已正式加入人工智能公司Anthropic发起的"Project Glasswing"计划，将借助先进AI模型增强其系统安全性，并拟将发现的漏洞信息向开源社区共享。 Payward于8月17日宣布，将在接下来数周内部署Anthropic旗下的Claude Mythos 5网络安全模型，用于在其运行环境中排查和修补软件漏洞。该模型是Anthropic目前最尖端的防御性网络安全AI，能够大规模解析代码、辨识安全缺陷并协助开发者完成修复。Project Glass
HW战术拆解丨AI原生渗透智能体的三大实战手法深度剖析
在当代企业安全运营领域，自动化渗透测试正遭遇三方面突出短板：固定化脚本适应性差：传统 POC/EXP 多依赖硬编码的特征匹配或响应正则策略，面对复杂的动态参数过滤与代码混淆场景往往束手无策。缺少链式上下文推演能力：攻防博弈常需多步骤串联动作（比如由单个 Web 缺陷演进为内网横向渗透），常规自动化工具无法依据单步反馈灵活调度后续动作。安全合规隐患不易管控：无差别高强度扫描以及未经沙箱核验的操作，极易引发生产环境宕机或业务中断。AI 原生渗透测试智能体借由深度耦合垂直领域大语言模型（LLM）与多智能体协同架