AI安全

最近，OpenAI等头部AI企业频繁开展的安全测试事件，引发了业界对AI代理系统安全性的广泛讨论。企业AI安全负责人和开发团队正面临一个关键课题：如何在Agent开发的全生命周期内嵌入红队测试，避免因...

AI项目最难的风险控制，往往不是“发现问题”，而是出问题后能否迅速、完整地停下来。模型输出异常、依赖服务变化、数据处理偏离预期，甚至只是关键指标突然恶化，都可能让一个原本正常运行的流程变得不可控。相比...

在企业AI智能体广泛应用于跨系统任务执行的今天，权限管理已成为确保安全运行的核心环节。AI智能体若拥有过高或不必要的权限，容易导致数据泄露、操作失控等问题，直接威胁企业信息安全。最小授权原则正是解决这...

大模型的有害输出，往往不是单纯的“模型不够聪明”，而是安全目标、用户指令和应用场景之间发生了冲突。一个模型可能在常规测试中拒绝明显危险请求，却在多轮对话、角色扮演、输入改写或外部文档注入后，逐渐偏离原...