LLM 安全

探讨为什么系统提示词在多轮对话中会失效，以及如何通过双 LLM 模式和确定性管道控制来构建真正安全的 AI 智能体架构。

包括 OpenAI、Anthropic、Google 和 Microsoft 在内的 100 多家全球顶尖科技公司与 AI 初创企业近日达成联合倡议，旨在应对自主化恶意 AI 的崛起，并为企业级 LLM API 部署制定全新的网络安全防御标准。

深入探讨大语言模型（LLM）红队测试如何改变传统的安全测试模式。本文提供详细的攻击向量分析、自动化测试代码示例、主流红队工具对比以及防御最佳实践，帮助开发者构建安全的 AI 应用。

Meta 内部报告显示，旨在替代人工的 AI 智能体在实际运行中引发了“大规模、破坏性行动”。本文深入分析其背后的技术根源，并提供构建安全、确定性 LLM 智能体架构的完整技术方案。

深入分析如何通过结构隔离、确定性网关和双 LLM 架构保护 PlannerCritic 智能体引擎，使其在三个版本的演进中成功抵御直接提示词注入和对抗性攻击。

深入探讨提示词注入导致 API 密钥窃取的底层技术机制，并为 LLM 智能体构建深度防御安全体系。

CrowdStrike 的最新研究识别了超过 200 种提示词注入技术，强调了 LLM 智能体面临的间接攻击和延迟攻击风险。

苹果公司已正式对 OpenAI 发起重大诉讼，指控其高层领导通过一名苹果前员工有组织地窃取了专有的 AI 商业机密。

本文深入分析了加密合规标准 (CCS) 的审计结果，揭示了为何 62.5% 的受测 LLM 提供商无法通过生产安全基准测试，并提供了构建鲁棒验证层的技术指南。

本文深入探讨了大语言模型应用中的提示注入漏洞，涵盖直接与间接攻击方式，并为开发者提供了一套完整的防御策略与代码实现建议。

深入探讨《华尔街日报》关于亚马逊内部安全研究如何导致白宫限制外国国民访问 Anthropic 的 Fable 和 Mythos 模型的报告。

深入探讨 NVIDIA 发布的 Nemotron 3.5 Content Safety 模型，了解其如何为企业级 LLM 部署提供可定制、高性能的多模态安全防护。