13:42marktechpost@Sana Hassan精选本文是一篇关于 NVIDIA garak 框架的详细教程,指导用户如何构建防御性的大语言模型红队测试工作流。教程涵盖了环境搭建、插件发现、干运行、在 Hugging Face 生成器上进行真实模型扫描以及多探针评估。用户可以通过分析安全分数和攻击成功率来检查标记输出,并扩展 garak 以添加自定义探针和检测器。最后,教程演示了如何以 AVID 格式导出结果,实现结构化漏洞管理。AI产品NVIDIA garakLLM 安全红队测试自定义探针漏洞管理9 个信源在谈推荐理由:对于需要系统化测试 LLM 安全性的团队,这个教程提供了从零到自定义探针的完整路径,建议直接跟着步骤搭建自己的红队流程。原文
08:00Gary Marcus@GaryMarcusCloudflare 安全团队用数周时间,在 50 个内部仓库中测试了 Anthropic 的 Mythos 模型,评估其作为攻击工具的潜力。他们发现,Mythos 能高效发现并利用漏洞,但单纯加快补丁速度并非正确应对策略。团队指出,未来安全架构需要围绕漏洞生命周期重新设计,而非依赖事后修补。这一测试揭示了 AI 在安全攻防中的双刃剑效应,对安全团队和开发者有重要参考价值。行业AI安全MythosCloudflare漏洞管理攻防测试10 个信源在谈推荐理由:安全团队和开发者必看——Cloudflare 用真实仓库测试了 Mythos 的攻击能力,结论颠覆了「补丁越快越安全」的常识,看完会重新思考你的漏洞响应策略。原文