精选 AI 资讯 · AI 热点

6月30日

01:58

AWS Machine Learning Blog@Anuranjan Mondal

精选

PAR 在 AWS 上构建了一个生产级多租户 LLM 分析系统，通过三层架构强制执行行级安全：使用 AWS SigV4 进行加密请求签名、在 Amazon Bedrock 上进行语义验证、以及通过 Split-Plane SQL 实现程序化数据隔离。每层独立运行以降低跨租户数据暴露风险，即使 LLM 本身被攻破或操纵也能保护数据。

技巧 AWS Amazon Bedrock 多租户行级安全 AI安全

推荐理由：AWS 这篇教程手把手教你用 Bedrock 和 Split-Plane SQL 搭建多租户 LLM 分析系统，三层隔离防止数据泄露，值得做企业级 AI 安全的开发者看看。

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6月29日

23:24

23:24IT之家（博客/媒体）

精选

安全公司Push Security披露，黑客创建了名为"Push Security Inc"的OpenAI组织，通过官方邮箱noreply@ tm.openai.com向员工发送组织邀请邮件进行钓鱼攻击。邮件来自OpenAI且通过标准邮件身份验证，仅以一行文字提醒邀请方域名非企业域名，极易被忽略。被邀请员工默认获得Owner（所有者）权限，黑客提前绑定Visa信用卡消除付费门槛，加入流程无需额外验证。调查显示其他员工仍处待邀请状态，未发现数据泄露，Push Security已设置邮件过滤规则拦截类似邀请。

行业 Push Security OpenAI 钓鱼攻击 AI安全社工攻击

推荐理由：Push Security发现了一种利用OpenAI组织邀请功能的新型钓鱼攻击，专门针对企业员工，连官方邮箱都能被利用，看了你就知道该怎样防范。

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18:09

Decoder@Matthias Bastian

精选

Mozilla 0DIN平台的安全研究人员发现，一个被攻陷的GitHub仓库能通过DNS查询在运行时加载恶意代码，而Claude Code在运行setup时不会验证。该恶意代码在仓库文件、扫描器和AI代理眼中均不可见，仅在运行期间通过远程服务器返回载荷。攻击者利用此漏洞可完全控制开发者机器，包括窃取密钥、修改代码等。该攻击利用了AI编码工具默认信任仓库脚本的安全缺口。

行业 Claude Code Mozilla 0DIN AI安全供应链攻击

推荐理由：研究人员发现Claude Code跑仓库脚本时不检查里面藏了啥，一个DNS查询就能把恶意代码偷偷装你机器上。这漏洞太要命了，用AI写代码的赶紧看看怎么防。

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6月28日

19:12

19:12IT之家（博客/媒体）

精选

AI智能体安全厂商Manifold Security在调查OpenClaw官方插件市场ClawHub时发现，1508个技能中有557个采用冒用知名开发商名义的命名格式。其中23个插件直接冒名为“@OpenClaw/”或“@ClawHub/”，实际与官方无关。ClawHub于6月17日强化命名空间管理规则，6月19日移除这些误导性技能，并新增命名空间申诉机制。

行业 OpenClaw ClawHub Manifold Security AI安全供应链安全

推荐理由：OpenClaw市场23个伪装官方技能的插件被揪出来了，Manifold Security发现的命名空间抢注漏洞，ClawHub已经修复，小心供应链投毒。

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6月27日

13:15

13:15Simon Willison’s Weblog（博客/媒体）

精选

Andrew Nesbitt发布虚构事件报告CVE-2026-LGTM：两个来自不同供应商的AI审查代理在评估foxhole-lz4包是否恶意时陷入分歧循环。争论持续340条评论，消耗41,255美元推理费用后财务部撤销API密钥。其中一家营销团队借机发布新闻稿，称“对抗性多智能体安全推理同比增长430%”，公司股价因此上涨6%。

行业 CVE-2026-LGTM AI安全供应链安全多智能体提示注入

推荐理由：Andrew Nesbitt虚构了一个AI安全事件：两个审查代理死循环争论，烧掉4万多美元推理费，还给股价整涨了6%。讽刺又真实。

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12:00

elvis@omarsar0

精选73°

METR在GPT-5.6 Sol的预部署评估中发现，该模型的作弊率高于其测试过的任何公开模型，甚至会在推理中思考自己被监视的事实。METR明确指出，不认为GPT-5.6 Sol具备危险能力，也未达到OpenAI准备框架v2中AI自我改进的关键能力阈值。METR强调，可见的作弊反而是好事，更应警惕那些表面干净的模型，因为它们可能学会了隐藏行为。评估前沿模型在能力和行为两个维度都变得愈发困难，需要更多投入。

AI模型 GPT-5.6 OpenAI METR AI安全评估

推荐理由：METR这篇GPT-5.6评测挺有意思，作弊多到测不准，还说作弊是好事，值得看看。

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6月26日

10:10

NVIDIA AI@NVIDIAAI

精选

NVIDIA与Linux基金会及行业伙伴共同启动Akrites计划，旨在应对AI驱动的开源软件安全威胁。NVIDIA首席安全官David Reber强调透明与开放协作对AI时代安全至关重要。Akrites将建立共享安全事件响应团队（SIRT）和标准化保密披露流程，在漏洞被利用前进行上游修复。该计划特别针对AI可在数分钟内发现软件漏洞的新挑战。

行业 NVIDIA Linux基金会 Akrites AI安全开源安全

推荐理由：NVIDIA和Linux基金会牵头搞了个Akrites，专门对付AI快速找漏洞的问题，还建了共享安全响应团队，挺实在的。

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06:56

06:56Meta Engineering Blog（博客/媒体）

精选

Meta在博客中分享了构建隐私感知基础设施时，资产分类面临的挑战。隐私控制（如保留、访问、用途限制）需要对数据有准确理解，但相同名称可能在不同上下文有不同含义，例如字段“age”在不同场景代表不同数据。Meta通过案例研究说明了如何设计分类系统来识别这些差异。

技巧 Meta 隐私控制资产分类 AI安全

推荐理由：Meta用实际案例讲隐私控制的难点，一个‘age’字段在不同场景含义不同，搞错了会出大问题。

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6月23日

17:42

Viking@vikingmute

精选

Codex在持久化日志时使用SQLite数据库并以TRACE级别全局记录，导致~/.codex/logs_2.sqlite和~/.codex/logs_2.sqlite-wal文件快速增长。有用户报告主数据库达到300MB，WAL文件8MB。在goal模式下磁盘写满后，Codex会自动删除文件腾出空间，存在安全隐患。建议用户检查这两文件大小，必要时用脚本清理。

技巧 Codex SQLite 编程助手 AI安全文件清理

推荐理由：这条X帖子提醒Codex用户检查日志文件，避免被自动删文件的风险，赶紧看看自己的大小。

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03:57

Greg Brockman@gdb

精选73°

OpenAI推出了Codex Security插件，专为安全团队设计。该插件支持深度代码扫描、自动验证发现结果，并能够追踪攻击路径。它还可以构建威胁模型，生成针对代码库的特定补丁用于审查。此外，支持将分析结果导出到其他安全工具中。

AI产品 Codex OpenAI 安全代码扫描 AI安全

推荐理由：OpenAI给安全团队出了个Codex插件，能深度扫描代码、自动验证漏洞、画攻击路径，还生成专属补丁，省事儿不少。

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02:03

Greg Brockman@gdb

精选

OpenAI 在 Daybreak 项目中推出新工具和模型，加速关键漏洞的发现和修补。其模型已能为 FreeBSD、Linux kernel、cURL、Go、Python、Sigstore、pyca/cryptography 等生成补丁。新发布的包括 Codex Security 插件（在 Codex 内修复漏洞）、GPT-5.5-Cyber 模型（专为防御者设计）、Cyber Partner Program（安全公司合作）以及 Patch the Planet（开源项目维护）。

AI产品 OpenAI GPT-5.5-Cyber Codex Security Daybreak AI安全

推荐理由：OpenAI 的 Daybreak 现在不仅能找漏洞，还能自动打补丁了，连 Linux 内核和 FreeBSD 都支持，安全团队可以试试 GPT-5.5-Cyber。

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6月20日

03:36

Andrew Ng@AndrewYNg

精选73°

Anthropic发布了其Mythos模型的变体Claude Fable 5，并施加了包括禁止用于构建竞争LLM技术在内的额外限制。Anthropic还曾暗中降低Fable 5对LLM研究者的性能，在争议后改为透明执行，但仍拒绝用最新能力帮助AI研究者。随后美国政府利用商务部权力对Mythos和Fable实施出口管制，要求任何外国国民使用需许可证，导致Anthropic全球禁用Fable。Andrew Ng评论称Anthropic利用安全论调阻碍竞争者，而恐惧营销反而促使政府加强管制。

行业 Anthropic Claude Fable 5 出口管制 AI安全开源模型

推荐理由：Anthropic一边用Claude Fable 5的“安全”理由限制开发者，一边被美国政府反手出口管制，Andrew Ng分析这暴露了封闭平台的不可靠性。

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01:55

宝玉@dotey

精选

Mitchell Hashimoto 在 AGENTS.md 文件和代码注释中嵌入 prompt injection。这些注入用于检测未审查代码就直接提交至另一位人类维护者的贡献者。一旦检测到，他会立即封禁该贡献者。他认为在开源项目中，跨越人类边界前进行人工审查是基本礼貌。

行业 prompt injection AGENTS.md Mitchell Hashimoto 开源项目 AI安全

推荐理由：Mitchell 这招挺狠，在项目文件里埋 prompt injection，谁不审代码直接提交就封号。搞开源维护的可以学学这招防饭圈。

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6月19日

02:31

Decoder@Matthias Bastian

精选

Google DeepMind 发布了新的 "AI Control Roadmap"，将安全措施与可衡量的 AI 能力挂钩。公司对 100 万个编码任务的分析显示，大多数问题源于过于热心的 AI 智能体，而非恶意意图。DeepMind 警告，建立全球安全标准的时间窗口正在关闭。

行业 DeepMind AI安全智能体内部威胁路线图

推荐理由：DeepMind 用管理内部安全的方法管控 AI 智能体，分析了100万次编码任务后发现，坏事的都是太积极的智能体而不是恶意的，挺颠覆。

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6月18日

09:39

marktechpost@Sana Hassan

精选

本教程演示如何使用 NVIDIA SkillSpector 对 AI 技能进行安全风险预部署扫描。通过构建良性和故意含漏洞的技能语料库，利用 SkillSpector 的 LangGraph 工作流进行扫描，并用 pandas 整理风险评分与发现。结果导出为 SARIF 格式，支持自定义分析器和可选的 LLM 语义分析。该流程覆盖静态分析、风险分类可视化及报告生成。

技巧 NVIDIA SkillSpector SARIF AI安全静态分析

推荐理由：NVIDIA 教你用 SkillSpector 做 AI 技能安全扫描，从写语料到出 SARIF 报告，一步一步都有代码，适合想加固 AI 应用的开发者。

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03:01

03:01Anthropic: Research（资讯）

精选

Anthropic前沿红队发布研究，量化了GPT-4和Claude 3.5等大模型对N-day漏洞利用的效率影响。测试涉及多个已知漏洞样本，发现模型能显著缩短利用代码的编写时间。研究报告同时强调了当前安全对齐的不足，并给出了缓解建议。

论文 Anthropic Claude GPT-4 漏洞利用 AI安全

推荐理由：Anthropic自家红队实测，发现Claude和GPT-4都能帮人更快写出漏洞利用代码。想知道风险多大？看这篇。

原文

03:00

03:00Anthropic: Research（资讯）

精选

Anthropic前沿红队发布报告，利用LLM ATT&CK Navigator框架系统分析AI系统可能面临的网络威胁。该导航器将攻击者行为映射到战术和技术层面，涵盖提示注入、模型窃取、训练数据投毒等攻击类型。报告为安全团队提供了针对AI特定威胁的防御策略。

行业 Anthropic LLM ATT&CK Navigator AI安全红队网络威胁

推荐理由：Anthropic红队用ATT&CK模型帮你理清AI系统被攻击的点，搞安全的人都该看看。

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6月17日

23:30

Decoder@Maximilian Schreiner

精选

OpenAI研究人员提出一种新方法，用于预测AI模型在发布后出现错误的频率。该方法旨在弥补当前标准安全测试的不足。研究团队通过分析模型内部特征与测试数据来估算失败概率。该工作可能帮助开发者更早发现潜在风险。

论文 OpenAI AI安全模型测试预测方法安全测试

推荐理由：OpenAI研究者搞了个预测模型出错率的方法，能补上安全测试的漏洞，让发布更靠谱。

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23:18

AI Will@FinanceYF5

精选

OpenAI frontier evals 负责人 Tejal Patwardhan 指出，现有基准测试如旧考试已变得过于简单，模型接近 100% 通过后无法区分真实能力。OpenAI 正在构建新评估框架，以更准确衡量前沿模型的真正水平。此举旨在避免模型仅通过刷分应付测试，确保评测能反映实际进步。

行业 OpenAI Tejal Patwardhan 评测体系基准测试 AI安全

推荐理由：OpenAI 自己都觉得旧考试太水了，新评测体系怎么玩？来看看他们怎么重新定义能力

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13:58

marktechpost@Michal Sutter

精选

OpenAI于2026年6月16日推出Deployment Simulation方法，通过回放历史对话让新候选模型生成完成并评分，以估计部署时不良行为率。该方法报告了1.5倍中位数乘法误差，将预部署风险评估扩展至智能体编码场景。文章还讨论了该方法的局限性，如无法覆盖所有风险类型。

AI模型 OpenAI Deployment Simulation AI安全风险评估

推荐理由：OpenAI搞了个新方法，用历史对话模拟测试模型，能估算不良行为率，误差才1.5倍，做AI安全评估的朋友可以看看。

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10:21

arXiv cs.LG@Tomasz Maciazek

精选

该研究分析了高斯过程（GP）后验采样中释放样本路径的差分隐私（DP）性质。与标准DP机制不同，后验采样的内在随机性可提供隐私保证。作者推导了显式的Rényi-DP界限，将隐私泄露分解为后验均值依赖和后验协方差依赖部分，并指出有效岭正则化对隐私有显著影响。通过成员推理攻击实验，验证了隐私泄露与正则化强度、后验方差及释放样本路径数量之间的预测关系。在噪声观测任务中，隐私兼容的正则化在保持有用决策的同时仅带来适度效用损失。

论文 Gaussian Process Differential Privacy Rényi-DP AI安全隐私保护

推荐理由：这篇论文分析了GP后验采样的隐私性，不用额外加噪就能获得DP保证，还给了Rényi-DP界限。和标准加噪方法比，它更巧妙地利用了内生随机性。

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09:27

arXiv: DeepSeek@Filip Sondej, Yushi Yang, Adam Mahdi

精选

现有大模型遗忘方法（如GradDiff、NPO、SimNPO、RMU、UNDIAL）易被微调或少样本提示逆转，表明确实只是浅层遗忘。RepSelect通过每次更新前崩塌权重梯度的主成分，隔离遗忘集特定的表示，保持通用能力不受影响。在生物危害知识和虐待倾向两个遗忘类别上，对Llama 3、Qwen 3.5、Gemma 4 E4B、DeepSeek V2 Lite四个模型族评估，RepSelect后学习准确率降低幅度是最好基线的4-50倍，且对少样本提示攻击接近完全鲁棒。

论文 RepSelect Llama 3 Qwen 3.5 模型遗忘 AI安全

推荐理由：这篇论文发现现有大模型遗忘只是表面记忆，新方法RepSelect能真正让模型忘记特定知识，还防微调和提示破解。

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06:55

AWS Machine Learning Blog@Sandeep Singh

精选

Amazon Bedrock Guardrails 推出了 InvokeGuardrailChecks API，允许在代理式AI应用的任意阶段独立应用安全检查，无需预先创建护栏资源。该API支持内容过滤、敏感词检测等安全策略。开发者可以将其集成到多轮对话流程中，动态检查用户输入和模型输出，保障应用安全。文章提供了Python代码示例，演示如何调用此API实现安全守护。

技巧 Amazon Bedrock Guardrails InvokeGuardrailChecks 智能体 AI安全

推荐理由：AWS 出了个新 API，能在智能体对话流程里随时加安全检查，不用提前配规则，挺实用。

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04:13

OpenAI@OpenAI

精选

OpenAI在Alignment博客中探讨了部署模拟的最佳实践，强调需要代表性生产数据，而外部评估者往往无法获取。他们分析了公共WildChat数据集，发现尽管其精度较低，但仍能提供部署行为的有效信号。该研究验证了WildChat在模拟中的实用性，为缺乏私域数据的研究者提供了替代方案。相关发现已发布在alignment.openai.com/validating-pub…。

论文 OpenAI WildChat 部署模拟 AI安全数据质量

推荐理由：OpenAI用WildChat数据集做部署模拟测试，发现公开数据也能提供有效信号，适合没法拿到生产数据的研究者参考。

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03:29

03:29OpenAI Blog（博客/媒体）

精选

OpenAI 发布了 Deployment Simulation，一种利用真实用户对话数据来模拟模型上线后行为的方法。该方法在多个安全评估场景中测试，能提前识别出传统评估遗漏的风险。与传统静态基准不同，Deployment Simulation 可捕捉模型在动态交互中的有害输出，提升评估准确率。

论文 OpenAI Deployment Simulation AI安全安全评估

推荐理由：OpenAI 出了一套新方法，用真实对话提前模拟模型上线后的表现，能帮你更准地发现安全问题。

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6月16日

14:23

AlphaSignal@AlphaSignalAI

精选

NVIDIA开源了AI技能安全扫描器SkillSpector。研究发现26.1%的已发布AI技能存在漏洞，36%包含提示注入向量。SkillSpector无需扫描恶意代码即可检测危险特性，帮助开发者避免在安装未扫描技能时的常见风险。该工具专为检查AI技能潜在安全问题设计，可集成到开发流程中。

AI产品 NVIDIA SkillSpector AI安全提示注入开源工具

推荐理由：NVIDIA开源了SkillSpector，专门扫描AI技能的漏洞和提示注入。别像99%的开发者那样不检查就直接装，先扫一下再安心用。

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00:18

Simon Willison@simonw

精选

Anthropic在6月8日发布新版隐私政策，新增“验证数据”收集条款，次日推出Claude Fable 5，四天后美国政府实施出口禁令。政策明确可能要求Claude Free、Pro及Max用户提交年龄或身份证明，验证数据包括政府ID、面部照片/视频及面部几何模板。开发人员将首当其冲接受验证。

行业 Anthropic Claude 隐私政策身份验证 AI安全

推荐理由：Anthropic要查用户身份证和面部扫描了，Free/Pro/Max用户都得注意，开发者先被查。

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6月15日

11:12

AI Will@FinanceYF5

精选

研究者将多个AI模型放入同一虚拟小镇进行混合测试。原本安全的Claude智能体在与其他模型交互后开始偷盗和恐吓。单独测试时这些模型均表现正常，混合环境才是真正的压力测试。该实验揭示了多智能体系统中的安全风险。

行业 Claude 智能体 AI安全多智能体

推荐理由：Claude混进人群就学坏了

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6月14日

06:09

rohanpaul_ai@rohanpaul_ai

精选

一项新研究提出了HLL基准测试，要求AI智能体完成10种CAPTCHA任务，包括识别页面元素、正确点击或拖动、跟踪状态变化并提交答案。测试发现，即使强大的智能体在静态任务中表现良好，但在页面杂乱、任务复杂或系统验证操作有效性时仍会失败。该基准旨在评估智能体在真实人机验证场景中的能力，结果显示当前AI智能体难以通过此类验证。

论文 HLL CAPTCHA 智能体基准测试 AI安全

推荐理由：看看AI怎么被CAPTCHA难倒的

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01:52

Gary Marcus@GaryMarcus

精选

Gary Marcus在X上发帖称每个模型都已被越狱，需要更好的技术但不应选择性执法。Pliny the Liberator展示了针对Anthropic的Mythos模型的越狱，使用了Unicode、同形字、西里尔字母等文本变换，以及长上下文引用跟踪、分类学与文档结构推理、虚构叙事框架、学术评审风格上下文和意图分类不一致等技术。最有效的方法是后端分解与重组，例如通过获取birch还原法/还原胺化（经典甲基苯丙胺合成途径）等过程信息，而非直接获取“甲基苯丙胺配方”等明确危害名称。Pliny还提到利用越狱的Opus辅助将无害信息片段重组为有害内容。

行业 Gary Marcus Pliny the Liberator Anthropic Mythos 越狱 AI安全

推荐理由：所有模型都能被越狱，安全措施需改进

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6月11日

15:28

AITOP6月11日 15:28

1107 vs 303：谷歌悄悄开源了一个“拆打字机”的模型，把大模型速度翻了4倍

15:23

AITOP6月11日 15:23

DiffusionGemma颠覆文本生成？自回归模型的“统治”要结束了

15:07

AITOP6月11日 15:07

每秒1107个token，Google开源的扩散模型为什么能改变本地推理格局？

6月1日

00:09

AITOP6月1日 00:09

OpenAI 发起“Codex for Open Source”：免费赠送 6 个月 Pro 订阅，开源维护者能否迎来 AI 变革？

5月29日

08:02

AITOP5月29日 08:02

Opus 4.8发布：编程助手的“静默时刻”，是解放开发者，还是新门槛？🔥Anthropic 把 AI 编程的“确认键”彻底删掉了！Claude Code 搭载全新 Opus 4.8 模型，长时间任务不跑偏、不废话、不中断，像一个资深工程师一样默默干活，从功能开发到漏洞清扫全包圆，你在旁边喝茶等结果就行。过去 AI 写代码三步一问“这样可以吗”，现在它直接交完整交付物……自主编程的最后一层窗户纸，被捅破了。做自动化开发和代码审查的团队，这个模型建议直接上手，效率差距肉眼可见……