AI开启网安新纪元：告别特征库，拥抱行为智能
随着AI以极低的成本自主挖掘并利用未知漏洞，网络安全的基本逻辑正在经历重塑。产业、技术以及人才需求，都面临着范式转移的关键节点。在数字化浪潮不断推进的当下，变革从未止步，人工智能的飞速崛起宛如一场风暴，给传统安全模型带来了巨大冲击。AI究竟是如何颠覆旧有防御体系的？本文将深入探讨AI“全自动黑客”对两种主流安全模式的挑战。凭借漏洞和病毒特征库的传统软硬件产品，一直是安全防御的重要基石。这类产品通过收集已知特征来监测系统。但AI“全自动黑客”打破了这一局面。传统特征库依赖已知情报，对新威胁无能为力。相反，A
AI简报：智能体运行时安全成AI防护新焦点
每周AI要闻速递自2026年4月起，全球AI安全领域与产业界逐渐聚焦于“智能体运行时安全”。随着AI智能体从单纯问答演变为能自主操作工具、访问数据、调用接口及控制业务流程的“行动派AI”，传统的模型防护已捉襟见肘。微软、思科、多家初创企业及学术界近期密集发布了相关框架与产品，一致认为AI安全正从“模型输出安全”迈向“自主执行安全”阶段。该趋势的关键转折在于：旧有的AI多侧重于“内容生成”，风险多在输出端（如幻觉、有害内容）；而如今的Agentic AI开始“执行动作”。一旦具备文件读写、系统控制、代码执行
AI与人类思维的“幻觉”：为何对某些信息需“零信任”
公众号规则是部分推送，您只有设了星标⭐️，才能及时接收最新推送人类思维的放大器1/5有些人比AI还像AI错误可以分为两类：一类是事实没错，逻辑错了。比如：天下雨了，所以我没带伞。另一类是事实错了，逻辑没错。比如：天没下雨，所以我没带伞（事实是有雨）。人类追求的是事实尽可接近真相，逻辑上能看懂就行；但AI更在意逻辑上的正确，至于事实是否正确——抱歉，它根本不知道什么是事实。这就是大模型产生幻觉的根本机制：它是靠预测下一个字而不是像人类一样复现事实；它没有“记忆自检”能力，也不会“记”原文，没有训练过的数据就
AI攻防时代：2026网络安全的临界时刻
全球机构每周平均遭遇 1,968 次侵袭，AI 主导的数据窃取效率比人工高出 100 倍。当攻击者开始运用自主 AI Agent，我们面对的问题不再是「会不会被攻击」，而是「何时、以何种方式遭受攻击」。01 / 攻击者的蜕变：从脚本小子到 AI 大军2026 年 4 月，谷歌威胁情报团队记录了首例大规模自主网络攻击——AI Agent 如同真正的黑客一般，实时探测网络防线，在攻击过程中动态调整恶意代码，甚至能从被拦截的尝试中汲取经验。这已非传统意义上的「脚本小子」。威胁行为体不再仅仅借助 AI 生成语法规
AI自主学习与谣言治理新进展
-数据安全技术研发中心-DSP人工智能安全周报20260320-20260326本周，政策与治理方面，多个国家和地区继续推动“聊天机器人安全”和“儿童保护”相关法案，以安全评估和披露义务为核心构建合规体系，同时关注自杀风险、未成年人保护等敏感领域。技术研究方面，杨立昆等人发表论文，系统分析了当前AI在自主学习方面的不足，指出其在主动探索和目标形成上的结构性缺陷，为未来设计更安全可控的自主系统提供了方向。在数据与叙事层面，中国官方在中国发展高层论坛上明确了“Token”的中文译名为“词元”，强调其作为智能时