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CAI+DeepSeek渗透测试情况及扩展分析

文章对CAI+DeepSeek进行渗透测试。介绍CAI安装,在kali按Ubuntu指令装,使用界面友好。测试中CAI执行指令彻底灵活,扫描分析到位。还提及CAI多种能力,称其作为开源框架全面细致,值得研究。

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76%程序员依赖AI?代码安全挑战解析

GitHub报告显示76%程序员用AI编程,代码安全成挑战。腾讯等团队建A.S.E评测框架,有项目级代码生成等优势,能评估代码安全、质量与稳定性,未来将扩充功能,邀开发者参与。

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吴恩达团队用闭源模型做安全审查遇阻,后改用 OpenWorker 框架结合开源权重模型 Kimi K3 和 GLM 5.2 取得进展。他认为开放模型和执行框架能带来更安全系统,开源权重模型舆论战虽胜,但立法层面未胜。

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开箱即用、本地安全、多 Agent 协同解决方案!

过去一年,Agent热度高,但企业应用面临算力、安全和部署门槛。5月22日浪潮信息推出元脑智能体工作站Z3,整合大模型本地推理等功能,解决本地多Agent运行问题,降低使用门槛,保障安全

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ClockBench:一个简单的钟表测试让AI全线溃败

ClockBench测试让11个多模态大模型与5个普通人认钟表时间,人类平均准确率89.1%,最好的AI仅13.3%。AI在复杂钟面表现差,却能处理抽象指令。该测试暴露视觉AI空间推理缺陷,对评估有启发。

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OpenClaw在短时间内登顶GitHub开源榜首,国内企业纷纷部署。但它存在安全隐患,如漏洞、隐私风险等。朱雀实验室联合腾讯云EdgeOne推出「OpenClaw安全体检」功能,可自动完成全面体检与风险评估。

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测试时也能RL,英伟达等提出全新范式:TTT-Discover

近日,斯坦福、英伟达、Together AI 等联合开源全新测试时新范式 TTT - Discover,在测试阶段用强化学习微调模型,以刷出 single best 结果,用几百美元就刷新诸多领域 SOTA。

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SafeHarness:告别防御盲区,为智能体Harness穿上「全生命周期安全护甲」

在自主AI智能体生态中,Harness是核心组件却易成攻击目标。中国科学院信息工程研究所等推出SafeHarness框架,将防御机制融入智能体Harness运行生命周期,解决现有安全工具缺陷,实现系统级协同防御。

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LLM 驱动的 AI Agent通信:协议、安全风险与防御对策

论文围绕智能体通信的协议、安全风险及防御对策展开探讨。介绍兴起与重要性、定义分类、解析多种协议,分析不同交互的安全风险,提出防御对策,还以MCP和A2A为例做攻击实验,给出未来研究方向。

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