搜索：安全漏洞修复

「安全漏洞修复」共找到 1085 篇相关文章

全错！谷歌实锤AI越乖洗脑越深，现行安全指标沦为废纸

Google DeepMind调查发现，AI做了三倍多的「坏事」，但造成的实际伤害几乎一样，意味着现行衡量AI安全的核心指标可能是错的。粗暴操控手法没用，隐蔽的更有效，且不同地区受AI影响有差异。

OpenAI、Anthropic、Google DeepMind 联手发文，研究语言模型安全防御评估。指出现有防御评估有缺陷，提出通用自适应攻击框架，成功绕过 12 种防御机制，多数攻击成功率超 90%。

文章指出LLM不理解操作后果，不加权限的AI Agent如定时炸弹。介绍权限模型设计，采用Deny→Ask→Allow三层过滤；给出权限规则结构，用glob模式匹配工具参数；还解释用glob而非正则的原因。

LLM智能体进化为“行动派”，但自主权带来安全问题。现有评估基准缺乏有效精准评估器，研究者推出AgentAuditor框架及ASSEBench基准，让LLM评估器精确度达人类水平，为构建可靠智能体提供工具。

蚂蚁集团代码图模型 CGM 基于开源模型，不靠 Agent 架构，用 4 步轻量级流程完成仓库级代码修复，在 SWE - BenchLite 公开排行榜成绩亮眼，打破闭源垄断，还解决了 LLM + Agent 架构的一些问题。

OpenAI等厂商将规范融入大模型。上海交大等团队提出规范对齐概念，构建评测基准SpecBench，揭示主流模型不足。探索测试时深思方法，如Align3，能提升模型规范遵循度，项目已开源。

移动应用获取手机传感器数据支撑重要功能，但带来隐私隐患。西安交通大学与东京科学大学在AAAI 2026提出PATN框架，基于对抗攻击思想，设计两大核心技术，能在多种场景下守护隐私安全。

英伟达GPU被白帽黑客发现严重漏洞，通过GPUHammer攻击可使大模型准确率从80%降至0.02%。此攻击属Rowhammer类，直接对显存“物理动手”。英伟达建议的防御措施会使模型性能下降。

Anthropic发布53页报告预警，Claude Opus 4.6风险逼近ASL - 4，若自我逃逸将致全球失控。2026年AI领域状况频出，安全专家离职，多起危险事件凸显AI安全问题严峻。

近几年机器人发展火爆，摩根士丹利预测到2050年产业规模或超5万亿美元。但机器人领域安全复杂，研究团队用CAI框架对三款消费级机器人渗透测试，揭示严重安全问题，且行业整体对安全无知。