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安全对齐 最新动态

AI 安全与对齐:越狱与防御、模型行为研究、安全评测与治理框架的进展。

504 条精选近 30 天 69 条共收录 2,972 条

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精选归档 · 第 17 页

5月25日周一第 321–340 条
  1. 蚂蚁 inclusionAI:GitHub 新仓库67

    蚂蚁 inclusionAI 开源多模态安全护栏模型 SingGuard

    SingGuard 是蚂蚁 inclusionAI 开源的多模态安全护栏模型族,提供 2B、4B、8B 三个参数版本。它将安全策略作为运行时输入,支持文本、图像、图文、多语言及查询/回复侧的安全评估,无需重新训练即可适配不同规则。采用快慢动态推理机制,在低延迟场景下输出紧凑判断,对模糊或高风险内容进行策略引导的推理。在多模态安全、图像安全、文本查询与回复安全、多语言查询与回复安全等基准上达到 SOTA 平均性能。模型已上架 HuggingFace 和 ModelScope。

    推荐理由:蚂蚁 inclusionAI 把安全护栏做成了“运行时可配置”的模型,换审核规则不用重训,对需要快速适配法规的团队是个真需求。不过生态刚起步,暂时还是小众工具。

5月23日周六
  1. Anthropic:Newsroom90

    Project Glasswing:初步更新

    上月启动的Project Glasswing项目,旨在利用先进AI模型保障关键软件安全。通过约50家合作伙伴使用Claude Mythos Preview模型,已在全球关键系统中发现超过10,000个高危或严重漏洞。多家合作伙伴报告漏洞发现效率提升超过十倍。例如,Cloudflare在关键路径系统发现2,000个漏洞;Mozilla在Firefox 150中发现并修复271个漏洞,数量远超前代模型。项目还扫描了千余个支撑互联网的开源项目,独立验证准确率达90.6%。这标志着AI网络安全能力进入新阶段,漏洞发现速度已远超人工。

    推荐理由:Mythos Preview用一个月找到的漏洞比过去一年还多,网络安全从「发现难」变成「修不过来」,这个转折点所有安全从业者都得读。

  2. Perplexity82

    今天我们开源了Bumblebee,一个适用于macOS和Linux的只读扫描器。 它检查开发者机器上的高风险软件包、扩展和AI工具配置。 连接到Computer后,每当出现新的供应链风险时,它可以触发更深入的扫描。 https://github.com/perplexityai/bumblebee

    推荐理由:这不是另一个华而不实的 AI 玩具,而是实打实的开发环境安全检查工具,开源且只读,接入 Computer 后还能动态响应新威胁,做 AI 工具链的团队应该现在就 fork。

  3. Ars Technica:AI75

    特朗普在科技巨头CEO拒绝出席后,突然取消AI行政令签署活动

    美国总统特朗普决定推迟一项关于人工智能安全测试的行政令签署。此前,多家领先AI公司的首席执行官拒绝出席原定的签署活动。特朗普随后声称,该行政令若执行,将对技术创新构成“阻碍”。这一决定使得旨在加强AI安全监管的重要政策进程暂时搁置。

    推荐理由:特朗普因CEO缺席撤回AI安全测试行政令,暴露了美国AI监管的脆弱。行业游说、政府内斗、中美竞赛交织,安全测试从技术问题变成了政治筹码。

5月22日周五
  1. IT之家·人工智能73

    18 年老粉与微软 GitHub 决裂:我希望它更好,但我更想编程

    全球最大的代码托管平台GitHub正面临严重危机。资深开发者Mitchell Hashimoto公开与平台决裂,因频繁崩溃影响编程。近几个月,花旗银行、英特尔等巨头因持续故障表达不满,OpenAI探索自建方案。更严重的是,3800多个内部仓库遭黑客入侵,源代码被公开叫卖。同时,微软取消GitHub CEO职位,将其并入CoreAI团队,导致大量技术骨干流失。这个承载1.5亿开发者的平台,正以惨烈方式站在生死存亡的十字路口。

    推荐理由:GitHub正在经历一场自我毁灭式的恶性循环,从源码泄露到CEO取消,微软正在把一个社区圣殿变成内部成本中心,所有把命根子放在单个平台上的开发者都该重新考虑了。

  2. IT之家·人工智能80

    图灵测试 76 年后首现 AI 通过实证:GPT-4.5 以 73% 判定率超越真人

    加州大学圣地亚哥分校研究首次实证现代AI可通过图灵测试。研究表明,在获得特定提示后,GPT-4.5在5至15分钟的对话中被误认为人类的概率高达73%,显著超过真人。LLaMa-3.1-405B的判定率(56%)与真人相当,而GPT-4o和ELIZA仅约20%。研究指出提示词至关重要,它使AI能模仿人类语气、幽默感甚至易错性等社会行为特征。这一发现迫使人们重新思考图灵测试的意义,并凸显了大语言模型在网络信任与安全方面构成的潜在挑战。

    推荐理由:这篇PNAS论文首次用严格实验证明现代AI能通过图灵测试,GPT-4.5装人比真人还像,但重点不是它多聪明,而是它多擅长说谎,线上身份信任被彻底动摇。

  3. IT之家·人工智能77

    美国 AI 监管令突然告吹内幕:白宫内讧,马斯克、扎克伯格游说特朗普

    5月22日,美国总统特朗普突然取消了原定签署的AI行政令,该行政令旨在加强监管,赋予政府在AI模型公开发布前进行评估的权力。取消源于特朗普本人对监管的反感,以及高级顾问大卫·萨克斯和科技界领袖如扎克伯格、马斯克的反对与游说,凸显白宫内讧。特朗普认为监管会成为绊脚石,阻碍美国AI领先优势。草案中还存在如财政部在安全协调中角色过重等争议,白宫表示正制定其他AI安全举措。

    推荐理由:特朗普的 AI 监管令在签署前几小时被撤销,马斯克和扎克伯格直接打电话游说,这背后是加速派和监管派的公开角力,未来几个月 AI 政策只会更乱。

  4. Sundar Pichai72

    谷歌CEO Sundar Pichai在I/O大会上与MatthewBerman进行了深入对话,全面探讨了当前人工智能发展的多个核心方面。Pichai重点关注了AI代理如何可能取代部分互联网功能,并改变用户的信息获取方式,甚至威胁原始互联网的形态。对话还深入讨论了开源AI模型面临的商业模式困境、中美在AI领域的激烈竞争格局,以及网络安全威胁,包括AI可能引发的攻击和谷歌的应对策略。此外,Pichai指出谷歌正面临巨大的AI算力需求,计算资源已成为主要瓶颈,并探讨了发布强大AI模型的阈值判断问题。他强调了谷歌致力于开发低成本、高效率的AI模型的原因,以应对资源挑战。整体而言,这次对话覆盖了AGI竞赛、AI代理、信息饮食等关键议题,深入分析了AI发展的挑战、机遇和未来趋势。

    引用Matthew Berman@MatthewBerman

    桑达尔·皮查伊(@sundarpichai),谷歌CEO,谈: 🔹AGI竞赛 🔹智能体 🔹AI与信息食谱 🔹开源 🔹网络安全 🔹美国 vs 中国 引言 AI智能体取代互联网的部分功能 AI智能体决定我们的信息食谱 智能体会杀死“原始互联网”吗? AI网络攻击与谷歌的防御策略 危险的网络AI模型应该被限制吗? 发布强大AI的门槛 为什么谷歌还没有开源一个大模型 开源AI的商业模式已经崩坏 美国公司使用中国AI 建立在中国AI生态之上的风险 为什么谷歌如此看重廉价、快速的AI模型 桑达尔谈自我改进的AI与AGI竞赛 谷歌的算力状况 谷歌的AI需求超过算力 谷歌最大的算力瓶颈

    推荐理由:Sundar 罕见聊了不开源大模型、算力瓶颈和中美 AI 生态风险,不是 PR 套话,做基础设施和战略的人值得看。

  5. Claude:Blog74

    合作伙伴如何运用Opus强化网络安全

    多家企业正利用Claude Opus模型强化网络安全防御。Wiz通过其Red Agent,每周对超过15万个生产资产进行持续渗透测试,发现数千个高风险漏洞且误报率为零。Palo Alto Networks在不到三周内完成了相当于一年的渗透测试工作量。埃森哲将安全测试覆盖率从约10%提升至80%以上,涉及1600个应用和50万+个API,扫描周期从3-5天缩短至1小时内。应用主要围绕三个方向:开展大规模攻击性测试、缩短漏洞发现与修复的间隔,以及将受控AI系统部署到生产环境。

    推荐理由:Wiz一周扫15万资产零误报,Palo Alto三周完成一年渗透测试量——这些不是蓝图,是Claude Opus正在真实防御中跑出的数字,安全团队值得逐字看完。

  6. Anthropic:Research83

    Anthropic 联合研究者测量 Claude Mythos Preview 漏洞利用能力

    Anthropic 与 ExploitBench、ExploitGym 和 SCONE-bench 的研究者合作,测量了 Claude Mythos Preview 的漏洞利用能力。在 ExploitBench 的 V8 基准(41 个已修复漏洞)上,Mythos Preview 是唯一能可靠突破 V8 沙箱(从 T3 到 T2)的模型,并在超过一半的环境中实现突破;在 Baseline 和 Nudged 变体中共完成 21 个 CVEs 的任意代码执行(ACE),而其他所有模型的 ACE 数为零。Mythos Preview 还实现了近一半测试环境中的控制流劫持(T1)。该模型通过 Project Glasswing 谨慎发布,尚未开放通用访问。

    推荐理由:Mythos Preview 在三大漏洞基准上碾压式领先,第一次展示了前沿模型能端到端开发漏洞,安全基线从此改写,做安全的该认真读。

5月20日周三
  1. Gary Marcus:The Road to AI We Can Trust65

    生成式AI是否会沦为科技行业的“越南战争”?公众抵制能否引领AI走向更优的发展路径?

    当前生成式AI的狂飙突进正引发深度审视,其潜在风险与社会反弹可能将该技术拖入类似“越南战争”的漫长泥潭。公众的担忧与抵制运动,正从数据隐私、内容真实性到伦理冲击等多方面施加压力,迫使行业进行根本性反思。这些反作用力虽可能延缓发展,却也可能成为校准方向的关键力量,推动技术在安全、透明和负责任的基础上重新定义进步。我们正身处一个充满挑战与不确定性的“有趣时代”。

    推荐理由:Marcus 这篇短文抓住了两个信号,毕业典礼上嘘声和特朗普突然考虑预检,反冲已经从边缘走到中央,做 AI 的不能再假装一切安好。

  2. PromptArmor:Threat Intelligence70

    PromptArmor 分析 JPMorgan、Docker、Nasdaq 等供应商如何用条款转嫁 AI 责任

    PromptArmor 整理了 JPMorgan、Docker、ElevenLabs、Splunk、Nasdaq、LexisNexis、Predictive Index 等供应商在服务条款中转嫁 AI 风险的做法,覆盖四类免责:第一方及第三方 AI 输出、外部 Agent 使用其服务、客户数据隐私。

    推荐理由:原文逐条引用多家供应商条款原文,归纳了厂商向客户转嫁 AI 风险的四类具体手法,可作为审查自己服务条款的对照清单。

  3. Anthropic:Newsroom65

    拓宽关于前沿AI的对话

    Anthropic为构建负责任的先进AI,正与全球多元群体展开对话。首轮讨论汇集了超过15个宗教、哲学及跨文化传统的学者与伦理学者,旨在为Claude等模型的道德形成与价值观对齐提供多元视角。受“外部良知”概念启发,团队开发并测试了伦理承诺提醒工具,初步实验显示其能有效降低模型不对齐行为。公司计划未来将对话拓展至法律、心理学及公民社会等领域,以共同应对AI对社会结构的重塑。

    推荐理由:Anthropic在做一件少见的事——请神学家和哲学家帮忙塑造Claude的‘性格’,初步实验发现让模型在决策前暂停反思能降低偏差,做AI对齐的值得读一下。

  4. Ethan Mollick75

    🚨我们的论文已在PNAS发表:我们发现经典的人类说服技巧以一种“类人”的方式对AI有效,使其同意不当请求(将顺从率从35%提高到51%) 该技巧对一系列主流大语言模型有效,尽管较新的模型抵抗力更强 https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.2535868123

    推荐理由:Ethan Mollick 他们这篇 PNAS 论文证实了,像对待人一样劝 AI 做坏事竟然真的有效,从 35% 到 51% 的突破让人后背发凉,新模型抵抗得更多算是唯一好消息。

5月17日周日
  1. Google DeepMind:Blog63

    让了解网络内容的创建和编辑过程变得更简单

    平台宣布扩展其内容透明工具,旨在让用户更便捷地追溯网络内容的创建与编辑历史。这项更新将适用于社交媒体平台、网页内容等多个场景,帮助用户识别信息的修改痕迹,提升数字内容的透明度。

    推荐理由:Google 把 SynthID 水印和 C2PA 凭证推向搜索、Chrome 和 API,普通人也能随手查「这是 AI 做的吗?」,这对虚假信息是实际的约束。

5月16日周六
  1. Ars Technica:AI74

    arXiv新规:提交AI生成垃圾内容将遭一年禁令

    预印本平台arXiv近期宣布实施一项新的提交政策。该政策针对上传由AI生成的低质量或无意义内容的用户,一经核实,将禁止其在未来一年内向平台提交任何论文。平台一位管理员已在社交媒体上公布了此项新规,旨在打击利用AI工具进行滥竽充数式提交的行为,维护学术交流环境的质量。

    推荐理由:arXiv这招狠,直接对AI生成垃圾封号一年,物理、天文、CS领域的人会感到切肤之痛,同时也倒逼研究者对投稿负责。

5月15日周五
  1. IT之家·人工智能70

    英国多部门联合警告:当前最先进 AI 模型网络攻击能力已远超专业人员,企业应做好防范措施

    英国财政部、英格兰银行及金融行为监管局联合警告,当前最先进的AI模型已具备远超普通专业人员的网络攻击能力,其攻击速度更快、范围更广、成本更低。若被恶意利用,将严重威胁企业运营安全、客户数据、金融市场稳定性乃至整个金融体系。英格兰银行行长安德鲁·贝利此前已点名Anthropic的Mythos产品,网络安全专家亦警告此类AI可能强化复杂攻击,对银行业及金融技术体系构成新挑战。

    推荐理由:英国财政部、央行和监管局联合发声,直接点名Mythos,警告AI网络攻击已超专业人员水平。这不是一般的安全报告,是金融系统对AI风险的正式‘吹哨’,做金融科技和安全的企业得认真看看。

  2. PromptArmor:Threat Intelligence65

    PromptArmor 发布 Microsoft Copilot Cowork 安全部署指南

    PromptArmor 发布 Microsoft Copilot Cowork 安全从业者指南,指出该云端智能体的主要风险是间接提示词注入,且开箱即继承用户的 Microsoft Graph 权限,陈旧的 Teams 成员关系和过度共享的 SharePoint 站点都会成为攻击面。

    推荐理由:作者以一线安全视角拆解 Copilot Cowork 的注入风险面,并给出可操作的租户配置建议,便于按风险档位落地部署。

  3. Anthropic:Research58

    2028年全球AI领导地位的两种情景

    报告展望2028年中美AI竞争的两种前景。若美国及盟友维持并扩大在关键计算芯片上的优势,通过加强出口管制、遏制技术窃取并加速AI应用,民主国家可确立12-24个月的技术领先,主导AI规则制定。反之,若政策松动,中国可能借助人才优势、利用管制漏洞迅速逼近甚至反超,使威权政权获得大规模自动化压制能力。当前民主国家在计算领域优势显著,但窗口期有限,需立即行动锁定胜局。

    推荐理由:Anthropic直接下场画了两张2028中美AI路线图,核心就一句话——不堵死漏洞,中国的蒸馏攻击和芯片走私会让美国优势两年内消失。虽然是政策游说稿,但数据扎实,想理解AI地缘政治的必读。

5月14日周四
  1. Berkeley RDI:Blog79

    ExploitGym:AI智能体能否将安全漏洞转化为真实攻击?

    由伯克利RDI、马克斯·普朗克安全与隐私研究所、Anthropic、OpenAI及谷歌等机构研究人员组成的团队,发布了名为ExploitGym的新基准测试。该测试包含898个真实漏洞,要求AI智能体根据漏洞描述生成完整的漏洞利用程序。结果显示,前沿AI模型已能成功利用相当数量的漏洞,即使在启用ASLR等标准防御措施后,部分攻击仍能成功。这证明AI已具备自主将漏洞转化为实际攻击的能力,该技术具有双重用途:既可帮助防御者评估漏洞严重性,也可能降低攻击者的技术门槛。

    推荐理由:顶级 AI 模型已能自己把已知软件漏洞变成可运行攻击代码,连 ASLR 等标准防御都挡不住部分攻击,研究更发现模型会主动寻找更危险的意外漏洞。安全行业不能再把这当成假设性问题了。