钓鱼邮件一直是攻击链里最便宜、最常见的入口。生成式 AI 改变了它的规模和质量:攻击者可以结合公开情报(OSINT),批量生成语气自然、上下文贴合、几乎不重复的邮件。对安全团队来说,传统基于关键字、黑名单和固定模板的检测方式会越来越吃力。Amazon Bedrock 的价值在于:把大语言模型接入邮件安全流水线,让系统不只看“有没有可疑词”,还看“这封邮...
推荐业务里的 AI 代码生成,最怕的不是“写不出来”,而是写出来以后直接撞进复杂线上链路:召回、粗排、精排、重排、特征、实验、策略,每一层都有性能、稳定性和业务指标约束。得物推荐 AI Harness 工程化实践系列的开篇,重点不是炫耀模型能生成多少代码,而是把“狂野代码”纳入一套从生成、防护校验到安全上线的工程体系。 这类体系的核心价值很直接:让 A...
Visual Studio Code 1.127 的重点不是又多了几个按钮,而是把 AI Agent 的工作边界往真实浏览器推进了一步。新版中的 Browser tools for agents 已全面上线,Agent 可以打开页面、截图、点击,并用这些操作验证自己刚改过的 Web 应用。同时,按站点管理浏览器权限也让摄像头、位置、设备等敏感能力不再是...
前沿模型的发布不只是“把 API 打开”这么简单。模型越强,调用链越长,企业客户越关心一个问题:我的数据、权限、审计和运行边界是否仍然可控?AWS 在这篇文章中强调的核心,是把 Amazon Bedrock 这类 AI 服务放在 AWS 二十多年安全建设的基础之上,而不是把生成式 AI 当成一套孤立的新系统。 对企业来说,AI 服务进入生产环境时,风险...