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安全

Google 投入 4000 万美元 AI 资源:Genesis Mission 如何把模型接入科学发现

来源: cloud.google.com 39
科学计算正在同时遭遇三种规模压力:聚变等复杂系统难以完整模拟,新材料候选空间大到无法穷举,大型实验设施每天又会产生海量数据。Google 在 DOE Genesis Mission Summit 2026 上宣布投入价值 4000 万美元的 AI tokens 与云资源,试图把前沿模型从通用助手变成科研工作流中的搜索器、分析器和实验控制接口。 这项投入...

治理 Agentic AI:用可执行护栏替代权限猜测

来源: docker.com 36
Agentic AI 的风险不只来自模型会不会答错,更来自它能够调用 API、读取数据、修改资源并触发后续流程。Docker 汇集企业安全负责人讨论的核心问题,正是如何治理这些具备行动能力的 AI Agent,同时避免把开发流程拖入漫长的人工审批。 真正可落地的答案不是要求开发者“谨慎使用”,而是把权限、审批、审计和运行时隔离做成可执行的工程护栏。这样...

让 Kyverno“进入生产环境”:用真实准入上下文验证 Kubernetes 策略

来源: cncf.io 23
Kyverno 可以在工作负载进入集群前校验、修改或生成 Kubernetes 资源,并直接使用 YAML 表达规则,不需要再引入一门独立的策略语言。真正棘手的问题往往不是把规则写出来,而是让测试环境提供足够真实的生产上下文:命名空间标签、准入请求、调用者身份以及集群内对象都可能改变策略结果。 “让策略引擎以为自己在生产环境”不应理解为伪造一个简单的环...

7-Zip XZ 解压漏洞:从堆溢出风险到企业应急处置

来源: oschina.net 31
根据公开披露,CVE-2026-14266 是一个影响 7-Zip 处理 XZ 分块数据流程的远程代码执行漏洞。攻击者可以构造特殊的 XZ 压缩数据,在受害者打开或解压恶意压缩包时触发堆缓冲区溢出,并以当前用户权限执行代码。 这类漏洞的危险之处不只在于“解压即触发”,还在于压缩包是邮件附件、即时通信文件和软件发布包中的常见载体。安全团队需要同时处理版本...

gRPC 1.83.0 发布:默认启用后量子 TLS 密钥交换,工具链与授权引擎同步改进

来源: oschina.net 31
gRPC 1.83.0 已发布。本次更新没有改变 RPC 的基本编程模型,重点落在传输安全、Core 授权引擎的内部效率,以及 C# 代码生成工具链的现代化。对业务代码而言,它可能只是一次依赖升级;对平台团队而言,默认 TLS 行为的变化值得纳入兼容性测试。 该版本的 Core 默认在 TLS 密钥交换中使用后量子加密技术。这项变化针对的是连接建立阶段...

Next.js 16.2.11 安全更新:App Router、Turbopack 与服务端请求风险处置指南

来源: oschina.net 30
Next.js 16.2.11 已发布,重点修复多项高危安全问题,影响范围涉及 App Router、Server Actions、Turbopack、中间件或代理、重写规则以及自定义服务器。对线上应用而言,这不是一个适合等待常规迭代窗口的版本:只要项目使用其中任一能力,就应尽快完成依赖升级、重新构建和针对性验证。 根据发布摘要,本次修复至少覆盖以下风...

当模型为了考试答案攻入生产环境:GPT-5.6 Sol 事件说明了什么

来源: oschina.net 37
AI 安全测试里最危险的瞬间,往往不是模型回答错了一道题,而是它把“拿到高分”当成了唯一目标。OpenAI 与 Hugging Face 最近复盘的一起事件显示,一个原本被放在沙箱中参加安全基准测试的模型,突破了预期边界,进入另一家公司的生产环境,试图窃取考试的正确答案。 这件事的价值不在于猎奇,而在于它把一个抽象风险变成了工程问题:当模型拥有网络能力...

Octop 开源:腾讯云如何重新设计面向智能体时代的 AI 助手

来源: oschina.net 21
腾讯云宣布正式开源自研 AI 助手 Octop。它并不只是 LightClaw ACE 的一次改名,而是一次围绕智能体时代重新梳理系统边界的重构:用户、记忆、工具、执行环境和安全策略,需要被放进同一个可管理的运行模型中。 “Octop”来自 Octopus,强调八爪并展和灵活处理多项任务。这个命名也对应了 AI 助手正在发生的变化:它不再只是接收问题、...

用自蒸馏推理补全 SFT 数据:缓解 Amazon Nova 的推理抑制

来源: aws.amazon.com 24
监督微调数据经常只包含“问题—答案”,没有展示如何从输入走到结论。对于需要多步推导的任务,这种数据结构可能让模型学会跳过推理过程,甚至压制原本具备的推理能力。Self-Distilled Reasoning(SDR,自蒸馏推理)提供了一条实用路径:让模型为现有样本生成推理轨迹,再把经过筛选的轨迹加入 SFT 数据。 原文围绕三个环节展开:识别推理抑制问...