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Rust

AI 威胁防御进入董事会议程:用五个治理问题推动安全现代化

来源: cloud.google.com 58
生成式 AI 正在缩短产品开发周期,也在压缩攻击者发现漏洞、生成利用代码和扩大攻击面的时间窗口。面对自动化攻击,企业若仍依赖人工分拣告警、跨工具复制数据和逐级审批,就很难保持同等响应速度。因此,AI 威胁防御不再只是安全运营中心的技术升级,而应成为董事会衡量业务韧性和创新能力的治理基线。 过去,安全投资常被视为成本。现在,每个重要业务计划都可能包含 A...

Agentic AI 要走进生产环境,先把开放性与信任链补齐

来源: docker.com 59
Docker 加入 NVIDIA 的 Open Secure AI Alliance,目标是共同建设 Agentic AI 所需的安全、治理与信任框架。这件事的重要性不在于又多了一个行业联盟,而在于它直面了一个现实问题:当 AI 从“生成答案”升级为“调用工具并执行操作”,传统的应用安全边界已经不够用了。 普通聊天应用主要处理输入与输出,Agentic...

把闲置时间变成容量:GKE 如何将单个 AI Agent 成本降低 75%

来源: cloud.google.com 43
AI Agent 的资源曲线通常不是平滑直线:它们会集中推理、调用工具或执行代码,随后等待用户输入和外部事件。如果每个 Agent 始终占用固定 CPU 和内存,大量预算最终会消耗在空闲时间上。 一次基于 GKE 节点和 OpenClaw 工作负载模型的测试展示了三层优化效果:从每个 Agent 独占 microVM,到使用 GKE Agent San...

AlloyDB IAM 组认证:用企业身份管住工程师与 AI Agent 的数据库访问

来源: cloud.google.com 32
数据库权限管理长期存在一个难解的规模问题:权限分得越细,账号开通、密码轮换、员工离职回收和审计的成本就越高;为了降低管理成本而共享高权限账号,又会扩大泄露影响范围,并让审计日志失去具体责任人。 AlloyDB 新增预览版 IAM 组认证后,企业可以把 Google Groups 映射到数据库访问策略。权限不再围绕数千个独立用户逐一配置,而是围绕财务分析...

开源依赖成为主战场:给软件供应链加上隔离、冷却与验证

来源: cloud.google.com 47
软件供应链攻击的重心正在发生变化。相比入侵大型软件厂商并篡改更新渠道,攻击者越来越多地盯上 npm、PyPI、Docker Hub、GitHub Actions 和开发者工具:接管维护者账号、投放恶意版本、利用安装脚本窃取凭据,再借助被盗令牌继续污染其他项目。 来源材料指出,2025 年至 2026 年上半年出现了一批规模显著扩大的开源供应链攻击,部分...

用 Agents CLI 把 AI Agent 从原型推进到受治理的生产服务

来源: cloud.google.com 49
许多 Agent 项目并不是模型效果不够,而是卡在从本地脚本走向生产环境的路上:开发者需要在代码编辑器、IAM 控制台、部署平台、评测系统和企业应用之间来回切换。Agents CLI 的定位正是把这些生命周期能力作为技能交给编码助手,让开发、部署、安全治理、评测和发布能够在同一个 coding agent 对话里完成。 本文以一个“行业观察员”Agen...

无边界 Lakehouse:让跨云数据真正服务于 AI Agent

来源: cloud.google.com 66
数据湖仓正在从“存放数据的地方”变成“执行动作的系统”。AI Agent 不再只是定期生成报表,而是持续监控供应链、识别异常、解释业务指标,并在满足条件时触发后续流程。要让这种系统稳定运行,Agent 必须访问分散在 AWS、Databricks、Snowflake、企业本地系统和 SaaS 应用中的数据,同时还要理解字段含义、数据血缘和访问边界。 G...

Cloudflare 将后量子认证延伸到源站连接:AOP 与自定义信任库如何落地

来源: blog.cloudflare.com 45
Cloudflare 现在支持在连接客户源站时使用后量子(Post-Quantum,PQ)认证,覆盖 Authenticated Origin Pulls(AOP,经过身份验证的源站拉取)和 Custom Origin Trust Store(自定义源站信任库)两条链路。这意味着后量子保护不再只停留在访客到边缘节点的连接上,边缘节点与源站之间的身份验证...

生产环境 MCP 安全:把防线从网关延伸到执行、出站与语义层

来源: infoq.com 43
MCP 网关可以完成身份认证、限流和请求审计,但它看不到全部风险:工具可能在网关放行后执行危险命令,连接器可能把数据发送到不受信任的地址,模型也可能被提示注入诱导,以合法身份完成不合法的操作。 生产级 MCP 安全因此不能只依赖入口。更稳健的思路是纵深防御,并在每类风险最早出现、且仍可被可靠判断的位置实施控制。可以把这套架构拆成四层:安全执行、管理基础...