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OpenClaw 证明了自托管 AI 助手的巨大潜力,让用户重新掌控自己的数据。而 IronClaw 则在此基础上,用 Rust 和 WASM 技术栈,将安全性、性能和可扩展性推向新高度。它不是简单的重写,而是对“可信 AI”这一理念的彻底践行。如果你正在寻找一个既能保护隐私,又能安全运行任意代码的 AI 代理框架,IronClaw 值得深入探索。现在就通过启动你的可信 AI 之旅,体验真正的“为
检查项是否完成所有外部调用遵循CEI模式所有关键函数有权限检查使用msg.sender而非tx.origin算术运算已检查溢出(0.8+或SafeMath)外部调用返回值已检查使用SafeERC20包装转账预言机采用TWAP/Chainlink关键状态变更emit事件实现紧急暂停机制升级函数受多签+时间锁保护存储布局在升级时保持兼容部署前完成至少一次独立审计设置漏洞赏金计划。
物联网(IoT)与操作技术(OT)安全正成为网络安全领域最紧迫的挑战之一。据 Gartner 统计,2025 年全球联网 IoT 设备数量已突破 270 亿台,而工业控制系统(ICS)广泛分布于电力、水利、制造、交通等关键基础设施。与传统 IT 系统不同,IoT/OT 设备往往资源受限、协议专有、部署周期长且补丁困难,安全防护远滞后于攻击演进。Mirai 蠕虫一夜感染百万设备、Stuxnet 袭击
WAF 工作在 HTTP/HTTPS 应用层,通过对请求与响应内容进行深度检测,识别并拦截 SQL 注入、XSS、命令注入、文件上传等 Web 攻击。不同的部署模式决定了 WAF 的检测位置与覆盖范围。部署模式部署位置透明性性能开销适用场景反向代理Web 服务器前端,作为反向代理需改 DNS/路由中标准企业 Web 防护透明代理串联在网络链路,二层透明对应用透明中不便改架构的内网防护主机 Agen
本文介绍如何结合Crawl4AI开源爬虫框架与IPFoxy代理进行高效网页数据采集。Crawl4AI支持异步抓取、JavaScript渲染及多种数据提取方式,适合复杂网页采集。文章详细讲解了从环境搭建到代理配置的全流程:包括安装Crawl4AI、选择IPFoxy动态住宅代理、设置代理参数及优化采集策略。针对常见的403/429错误和验证码问题,提供了降低并发、调整请求间隔及合理轮换IP的解决方案。
红隼 · 落叶 · 万物生歌 · AI 驱动红队安全工具台。
Agent 工具调用获批后,最终参数仍可能因续跑、修复或上下文变化而失效。本文基于 AI SDK 7.0.78 官方修复,给出 Schema、审批绑定、一次性执行与失败终态门禁,并附 7 项 Node.js 测试。
随着大语言模型(LLM)与AI Agent的爆发式增长,Agent被赋予越来越多的“操作权”——从编写代码、执行脚本,到调用系统API、操作云资源。
对象、权限、状态和人工确认稳定后,专家团、自动化、短剧与其他场景工作台才有可靠的扩展基础。首页实图可以作为模块边界的第一份证据:专家团、连接器、探索模板、AI 创作、AI 短剧与用量治理都拥有明确入口。第一版先跑通项目、任务、云盘文件、会议纪要四类输入,支持权限继承、来源引用、草稿确认、结果回写和用量审计。连接器先做只读,再逐步开放受控写入。短剧工作台中的剧本、角色、场景、道具、分镜、镜头、音频和
OpenAI 在《Designing AI agents to resist prompt injection》中指出,真实 prompt injection 越来越像社会工程攻击,单靠输入分类或所谓 AI 防火墙很难覆盖。更可靠的工程思路是 source-sink 分析、权限分层、敏感动作确认、工具隔离和纵深防御。本文面向研发团队拆解可落地的 Agent 安全设计。
年度CVE逼近7万,23%漏洞发布前已被利用,AI智能体开启“全自动对轰”时代。
本文通过实际案例,介绍了如何利用tscan工具箱进行子域名爆破,发现隐藏资产。文章详细讲解了如何利用ThinkPHP框架的漏洞进行探测,并借助AI工具解决命令执行函数被禁用的问题。此外,还分享了如何通过读取敏感文件获取服务器用户名和数据库配置信息,以及如何利用后台存在的SQL注入漏洞进行攻击。最后,文章提醒读者注意网络安全法律法规,不得用于非法用途。郑重声明本公众号文章源自日常积累及授权转载,未经
新修订的互联网信息服务管理办法草案专门增设智能信息服务专节,把算法推送、智能体分发纳入监管,备案、测试、内容标识成为刚性义务。对于做推荐、排序、分发、调度算法的团队来说,合规已经不是法务单独的事,而是产品上线前就要过的关。具有舆论属性或者社会动员能力的算法推荐服务,包括生成合成、个性化推送、排序精选、检索过滤、调度决策等类型,都要完成算法备案。算法参数的调整要留痕,什么时候调、为什么调、影响什么人
有媒体在报"大批产品图被下架,只因为少了一个标签"。动手批量重传之前,先分清哪些是亚马逊公告写的、哪些是中文媒体加上去的:人物局部也要标是推测,5000美元罚款来自纽约州法而不是亚马逊,漏标导致搜索屏蔽也没被官方挂钩。这篇给出标签该写进哪个字段、三种加标方法的可靠性差异、为什么加完必须回读验证,以及慌之前该先看后台的哪一处。
知识增强技术是指通过知识表示、知识获取、知识融合与知识推理等手段,将人类已有的结构化知识(如知识图谱、规则库、本体论)与数据驱动模型相结合,提升AI系统认知能力的一类技术集合。其本质是在神经网络的概率计算框架中引入符号主义的确定性逻辑。知识增强技术正在重塑人工智能的技术路线,它既保留了数据驱动方法的感知能力,又弥补了纯数据方法的认知缺陷。随着大模型时代的到来,知识增强不再是可选项,而是解决AI可靠
从底层Linux内核到上层AI Agent,从npm包管理器到Docker镜像仓库,从CI/CD枢纽到漏洞扫描器本身——攻击者以国家级APT的强度,对全球软件开发供应链发动了一场“无差别打击”。:AI推理框架SGLang曝出RCE漏洞(CVE-2026-5760,CVSS 9.8),攻击者在恶意GGUF模型文件中植入Jinja2载荷,模型加载后触发/v1/rerank端点执行任意代码,CERT/C
在检测引擎上,又以规则引擎(L1)、语义引擎(L2)、裁判引擎(L3)、上下文审计(L4)四层递进,形成"检测—定级—合规"闭环。从单个获奖方案,到完整平台体系,再到面向开发者和安全运营人员的轻量 Agent 工具,众安天下的目标一直没变:让 AI 应用的安全测评,像体检报告一样清晰、可信、可落地。北京众安天下科技有限公司(以下简称“众安天下”)申报的"面向大语言模型应用的四层纵深安全检测方案",
AI Agent 时代的 rm 防误删方案对比 本文针对 AI 编程工具(如 OpenCode、Claude Code 等)执行 rm -rf 等危险命令导致数据丢失的问题,对比了 8 种防护方案: alias rm='trash':简单但仅对交互式 shell 有效,对 AI Agent 无效 safe-rm:仅保护系统目录,不保护项目文件 trash-cli:成熟但依赖 Python,ARM
摘要: 泛微·令信通是融合AI技术的统一身份管控(IAM)平台,通过大模型、智能体、RPA等技术重构5A身份治理体系。其核心能力包括: 智能安全:动态风控识别异常行为,实现零信任访问控制; 高效运维:AI助手简化系统接入与权限管理,RPA覆盖老旧系统; 体验优化:自然语言交互、个性化推荐提升员工操作效率; 合规审计:AI自动分析日志生成报告,满足等保要求。 平台支持多协议集成与全生命周期权限自动化
大模型安全不是一个孤立的算法问题,而是一套纵深防御体系数据层:训练数据清洗、差分隐私、数据溯源;模型层:安全对齐、对抗训练、机器遗忘;推理层:提示注入检测、输出审核、自我反思;系统层:访问控制、速率限制、模型水印、审计日志。未来,随着智能体(Agent)系统普及,模型开始具备操作真实世界的能力(调用工具、访问文件、执行代码),安全挑战将更加严峻:一段被注入的提示不再只是产生有害文本,而可能直接触发
Pydantic AI 本地 Web Chat 高危漏洞证明 localhost 不是信任边界。本文给出请求、身份、审批和恢复四层门禁,并用 5 个自检场景验证。
很多新上线的云服务器,最先遇到的不是业务流量,而是 SSH 扫描。只要公网 IP 暴露,22 端口很快就会出现大量 Failed password、Invalid user、Connection closed 等日志。它们未必已经攻破服务器,但会持续消耗日志、带来告警噪声,也说明机器正在被自动化脚本盯着。 这篇文章给一套适合小团队和个人站长的 SSH 加固流程:先用云安全组挡住大部分无效来源,再把
该模式要求函数按以下顺序执行:首先执行所有验证检查(如权限和余额验证),其次更新合约内部状态,最后才与外部合约进行交互。因此,从代码层面构建安全防御体系,并引入数学验证手段确保合约逻辑的正确性,已成为智能合约开发的核心议题。值得关注的是,以太坊联合创始人Vitalik Buterin近期呼吁通过数学验证的代码加强合约安全,认为AI辅助形式化验证有望首次使智能合约具备可证明的安全性。与测试不同,形式
本文针对评论、弹幕、昵称、帖子、私信等业务场景,设计一套基于 Spring Boot 的独立内容安全过滤服务。通过文本归一化、DFA/AC 自动机、多级敏感词库、风险等级、热更新以及人工审核机制,实现高性能、可扩展的敏感词检测能力,并通过 Maven Starter 和 RPC 接口为若依、芋道等 Java 项目提供统一的内容安全能力。
2026年以来,WEEX推进多项产品升级,从交易功能优化,到AI交易方向探索,再到全球社区生态建设,平台发展方向逐渐从单一交易服务向更加综合的交易生态延伸。另一方面,加密行业过去确实经历过部分平台调整业务或退出竞争的情况,因此用户对于资产安全和平台稳定性的关注,本身也是合理的。真正能够穿越周期的平台,往往不是因为从未受到关注,而是在面对市场变化时,依然能够持续运营、持续建设,并不断为用户创造价值。
内容生产正在经历从“技术验证”到“产业落地”的关键跨越。AI工作流如何从实验室的“惊艳一刻”走向产线的“日常运转”?当生成能力不再是门槛,规模化落地的瓶颈在哪里,人又该扮演什么角色?内容生产正在经历从“技术验证”到“产业落地”的关键跨越。单点突破易,系统协同难,真正的挑战不在于模型能否生成,而在于工作流能否稳定运转、协作生态能否有效构建。技术红利终会趋平,越过规模化这道坎之后,行业最后比拼的是对场
为此,他借用了作家 Jorge Luis Borges《巴别图书馆》的比喻:假如世界上所有可能写出的伟大小说都已经存在,而且 AI 总能第一时间挑出最好的一本,作家当然仍然可以写作,但创作本身的意义,已经不可避免地发生了变化。在他看来,数学最珍贵的从来不是证明本身,而是人类第一次发现未知、创造新知识的过程。针对前两个问题,有人说社会需要数学家从来不是为了凑够每年的证明数量,而是先确定我们需要多少能
当 AI 从生成内容走向调用工具、连接系统并影响现实,企业面对的核心问题不再只是模型是否聪明,而是人的意图如何被安全地转化为最终执行。本文从“执行缝隙”出发,说明为什么 AI 会放大意图、审批与现实结果之间的不确定性;进一步提出“执行控制”,强调错误不能轻易进入现实;再以“对抗性完整”拆解单点权力,确保任何单一失陷都无法独立完成高风险动作;最后通过“执行边界语言”,把安全底线变成可执行、可验证、可
智能体自主决策带来的权限滥用、边界模糊问题,正在成为AI落地的核心安全瓶颈。本文从真实对照实验切入,提出「感知-规划-执行」三域分离的治理思路,借鉴三权分立思想实现权责制衡。文章完整拆解三域架构设计、职责边界、工程实现代码,结合一线落地经验,分享域间通信折中、边界场景处理、故障精准归因等实践方案,并给出量化效果评估,为构建可控、可审计、可追溯的智能体决策体系提供完整落地参考。
本文探讨了数据库自动运维Agent的权限边界问题,指出通用Agent作为"外部观察者"存在内核数据获取和安全风险隐患。提出"数据库-专业管控平台-Agent"三层架构,强调中间层需具备内核级数据采集、安全隔离和精准执行能力。以金仓KEMCC为例,说明原生管控平台在指标采集、诊断深度、执行安全和审计合规方面的不可替代性。未来将通过标准化接口实现Agent与管控平台协同,在保障数据库确定性的前提下推进
“列宁也要出示通行证”的故事,过去被视为制度高于个人的象征。但在 AI 开始自主调用工具、发起审批并影响现实执行的今天,它有了新的意义。真正重要的并不是列宁是谁,而是最后一道边界没有因为身份而放弃验证执行条件。过去,企业软件关注的是身份、权限和审批;未来,更需要关注的是意图如何安全地变成现实执行。AI 可以理解意图,权限可以发起请求,但身份不应直接变成执行权。真正可靠的系统,应始终独立验证执行条件
技术文章的核心价值在于揭示原理,而非鼓励攻击。
从政策端来看,国家层面的安全战略布局持续深化,《网络安全法》《数据安全法》等法规的实施进入深水区,欧盟《数字运营韧性法案》(DORA)、《欧盟AI法案》等国际监管框架也对企业提出了更严格的合规要求,倒逼各行业加大安全投入。2026年网络安全行业最显著的变化,是AI与安全的深度融合。广度: 面向企业安全建设的核心场景(渗透测试、红蓝对抗、威胁狩猎、应急响应、安全运营),本知识库覆盖了从攻击发起、路径
本文对比评测了五款知识库系统(zyplayer-doc、Outline、Docmost、Wiki.js、Confluence)的适用场景。开源Wiki(Outline/Docmost/Wiki.js)适合技术团队自托管需求,强调协作与Markdown支持;Confluence适合Atlassian生态用户;zyplayer-doc则专注企业级知识库,提供多格式文档管理、OCR识别、细粒度权限和AI
Mend.io 的 SAST 引擎专注于检测自定义代码中的安全漏洞,覆盖常见的 OWASP Top 10 风险,如 SQL 注入、XSS、硬编码密钥等。从 WhiteSource 到 Mend.io,从 SCA 到 AI 原生 AppSec 平台,Mend.io 的演进历程折射出应用安全领域的范式转移。在 AI 重塑软件开发的时代,仅靠传统的代码扫描已无法应对 AI 生成代码和 AI 组件带来的新
2026年企业知识库软件选型指南:zyplayer-doc、Confluence、Outline、Docmost和Wiki.js各有特色。Confluence适合Atlassian生态用户,Outline适合轻量协作,Docmost和Wiki.js适合开源自托管需求,而zyplayer-doc主打企业私有化部署,支持复杂权限、多类型文档管理、OCR检索和AI问答。选型需考虑部署方式(云端/私有化)
引擎是纯 Rust crate,要嵌到桌面 App、headless server、CLI 三个宿主里,V8 的体积与构建复杂度不可接受;QuickJS 有原生的 memory limit 与 interrupt handler,资源熔断是引擎级能力;通过 trait 隔离运行时抽象,跨 JS 边界的结构体禁止出现 rquickjs 类型——未来可无痛换 deno_core。
文章摘要:当前企业营销面临同质化内容泛滥、流量不稳定的困境。随着AI问答工具普及,用户更倾向直接获取整合答案,市场流量规则转向AI可识别收录的内容。GEO(生成式引擎优化)应运而生,强调内容权威性、结构化,帮助企业构建品牌知识库,实现长期AI检索适配。区别于传统SEO的页面排名,GEO通过体系化内容布局,使品牌信息能直接被AI选取展示,降低获客成本,积累品牌公信力。GEO将成为AI时代标准化运营手
近期,“2026(第二十五届)中国互联网大会网民权益和个人信息保护论坛”在京举办,会上,中国互联网协会移动互联网工作委员会、中国互联网协会网民权益和个人信息保护工作委员会联合发布《智能体个人信息保护自律公约》(下称“公约”),合合信息、腾讯、阿里等31家企业参与签署。公约的签署,为智能体治理走向规范化、协同化提供了行业共识。作为人工智能企业,合合信息将坚持技术创新与合规建设并行,在智能体产品研发和
除醛看准双参数,CCM高才耐用;母婴抗敏挑除菌,出风洁净防泄漏。选购需严格对应房屋户型面积与实际污染情况,认准IQAir等拥有可靠品控标准的专业品牌,精准对号入座,告别室内呼吸隐患。「免责声明」:以上页面展示信息由第三方发布,目的在于传播更多信息,与本网站立场无关。我们不保证该信息(包括但不限于文字、数据及图表)全部或者部分内容的准确性、真实性、完整性、有效性、及时性、原创性等。
jscrambler投毒事件揭示的不是npm的漏洞,而是开发工具链信任的连锁崩塌——当保护代码的工具本身成为窃取密钥的通道,企业购买的“安全”可能就是风险。JadePuffer不是又一起勒索事件,而是勒索攻击的“自动驾驶时刻”——当攻击链的每个环节都可以由AI自主决策和执行,人工操作者的角色从“驾驶员”变成了“设定目的地的人”。当攻击者能在72小时内完成过去需要数周的手艺活,安全运营的核心问题就从
Transformer 时序注意力热力图可直观定位模型关注的阵风关键时间区间:弱扰动仅关注阵风启动段,强涡分离覆盖完整载荷波动周期,可反向验证流动物理规律,摆脱传统深度学习纯数值拟合、无物理解释的弊端。(a) 4 组代表性实验工况 (A-D) 升力、阻力、力矩预测曲线与真值对比,下方对应 Transformer 时序注意力权重热力图,上方标注关键时刻机翼压力云图;背景色为时序注意力权重;过往模型大
而其他的多级分辨率加速方法,都是在latent空间做上采样,容易出现模糊、伪影、局部结构变形,且不同模型上的泛化性存在明显差异。不同的是,MrFlow并不是为了把预训练模型推向更高分辨率的绘图域,而是聚焦训练能力范围内的生成加速,并用系统实验拆解了其流程为什么有效。原生高清生成里,最重的计算都压在高分辨率采样上。只需要1步是因为前面的低分辨率生成+超分的有效信息已经足够充分,覆写错误信号所加的噪声
2026年AI检索普及推动营销变革,传统关键词堆砌模式失效。GEO生成式引擎优化成为破解流量内卷的新方案,通过构建权威信源矩阵(官网、媒体背书、百科等)实现精准获客,替代盲目铺量的低效营销。其核心是数据驱动的精细化运营,监测AI引用率、转化率等指标,提升营销效率。当前行业同质化竞争严重,GEO通过"质量优先"逻辑帮助品牌抢占AI流量红利,成为企业数字化升级的必选项。
文档类型:榜单评测与选型评测维度行业落地能力Agentic成熟度安全合规性技术生态工程可用性重点推荐:易鑫其它上榜:百度文心智能体、腾讯元器、OpenAI·Codex、Cursor关键依据全链路AI SaaS平台覆盖获客、进件、智能风控、资金链路、智能客服、资管大脑等业务环节汽车金融行业首个Agentic大模型XinMM-AM1,具备全渠道互动、全模态感知、全局协同、全量安全合规四大核心能力自研H