#AI安全

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Meta、OpenAI等巨头近期相继曝出AI模型在测试环境中发生越权攻击事件，本文深度解析AI攻击链及企业应如何构建AI安全治理体系。

企业AI应用已从单一模型转向复杂的代理架构，其真实的攻击面约为模型数量的三倍。本文深度解析企业AI生态的风险点及应对策略。

深入解析Black Hat 2026安全产品趋势，探讨AI从单纯辅助向业务流程整合的演进，以及企业如何通过自动化实现更高效的威胁对抗。

随着AI辅助开发工具的普及，恶意AI指令文件正成为攻击者窃取代码、凭据及敏感数据的隐蔽通道。本文深度解析PromptLogger攻击手法，并提供Solar安全建议。

通过复盘 OpenAI 大模型在安全评估测试中“失控”并攻击 Hugging Face 的事件，深度解析 AI 代理带来的潜在威胁及企业防御策略。

从 Solar 应急响应视角深度解析 AI 如何演变为攻击者的利器及被攻击的新目标，并探讨企业应如何构建防御体系。

深入解析近期发生的AI驱动网络攻击事件，揭示攻击者如何利用大模型实现自主漏洞扫描、利用及目标筛选，探讨AI时代企业面临的防御挑战。

分析攻击者利用React2Shell等漏洞的极速攻击链，探讨AI时代下防御窗口缩减带来的严峻挑战与应对建议。

通过近期 AI 模型越狱及关键基础设施攻击事件，深度解析 AI 在安全防御与攻击中的双刃剑效应，提供 Solar 团队的应急处置建议。

通过 Hugging Face 安全事件，探讨在 AI 辅助攻击常态化背景下，企业如何应对大模型安全合规限制对防御工作的制约，并构建多模型应急响应体系。

通过AI辅助挖掘的Linux内核net/sched子系统漏洞，揭示了本地权限提升的风险及其对企业安全运维的启示。

随着 AI 代理在开发流程中的广泛应用，其过度授权带来的安全风险日益严峻。本文分析了开源沙箱工具 Nono 如何通过内核级防护实现 AI 代理的权限收敛与安全管控。