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人工智能 - 大惊小怪？
2025-04-17 11:26:00
摘录介绍了有关大语言模型（LLM）及其在现代网络安全实践背景下的安全含义的几个关键方面。这是一个详细的故障：### LLMS增强的关键威胁1。**在线模仿**：LLM可以产生高度令人信服的模仿，使攻击者更容易欺骗用户泄露敏感信息或执行损害系统安全性的操作。2。**网络钓鱼活动**：在LLMS的帮助下，攻击者可以创建更复杂和可信的网络钓鱼电子邮件和网站，使用传统方法很难检测到。3。**语音假货（Deepfakes）**：LLMS产生的合成声音可用于社会工程攻击中，在社会工程攻击中，攻击者模仿了信任的个人来操纵目标，以泄露敏感信息或执行未经授权的动作。4。**翻译服务**：LLMS提供的自动翻译功能促进了跨不同语言的网络钓鱼活动和恶意软件的快速传播，从而提高了它们的影响力和有效性。5。**预测密码破解**：LLM可以通过根据用户行为模式预测可能的密码来增强密码破解技术，从而使蛮力攻击更加有效。6。**漏洞发现**：使用ML和AI的自动化工具长期以来一直用于发现软件系统中的漏洞。LLM可以通过提高此类自动发现工具的效率来加速这一过程。7。**技术黑客**：使用LLM可以更有效地制作技术黑客攻击任务（例如编写漏洞或自动化攻击脚本），从而降低执行复杂攻击所需的技能水平。###聊天接口和LLM的安全问题1。**提示注射漏洞**：OWASP确定的关键安全风险涉及攻击者操纵用户输入以绕过模型保障措施并提取机密信息或从聊天机器人引起有害行为。2。** llms的非确定性**：LLM的复杂，非确定性的性质使开发人员充分理解其内部逻辑并预测潜在的漏洞，使其具有挑战性。3。**不透明度开发**：攻击者正在开发利用这种不透明度的工具，创造了与那些与早期Web应用程序相似的机会，在这种情况下，安全捍卫者努力努力跟上新兴威胁。4。**缺乏适当的安全惯例**：即使LLMS集成到企业体系结构中，安全开发实践的重要性（例如数据安全和访问控制）仍然是最重要的，但在急于采用新技术的急事中常常被忽视。###建议1。**谨慎的部署**：企业应仔细评估与部署Genai界面相关的风险的潜在收益，这些界面将关键的内部资产暴露于开放网络空间。2。**从过去的课程中学习**：通过过去的技术革命（如Web应用程序和API）绘制相似之处，企业必须采用测量方法，以确保在采用全尺度之前，请确保强大的安全措施。3。**安全实践强化**：尽管LLM的出现引入了新的挑战，但诸如威胁评估，脆弱性管理和影响分析等既定原则对于缓解风险仍然至关重要。4。**持续评估**：定期评估和调整安全策略，以解决与不断发展的技术相关的新兴威胁，而没有对历史上证明有效的基本实践进行大修。＃＃＃ 结论尽管对对手可能滥用LLM的LLM存在合法的关注，但由于传统的ML/AI能力，当今大部分强调的威胁景观已经存在。真正的挑战在于确保复杂的聊天界面体系结构并了解将未经测试的LLM等未经测试的技术集成到关键企业系统中时所引入的全部风险范围。为了进行全面分析，包括有关通过及时注射操纵LLM的专家见解，通过AI检测妥协的微妙信号以及其他详细的建议，请考虑访问**安全导航器2025 **之类的资源。---当企业将高级AI技术集成到其安全框架中时，该摘要强调了平衡谨慎和持续学习的需求。
摘录介绍了有关大语言模型（LLM）及其在现代网络安全实践背景下的安全含义的几个关键方面。这是一个详细的故障：### LLMS增强的关键威胁1。**在线模仿**：LLM可以产生高度令人信服的模仿，使攻击者更容易欺骗用户泄露敏感信息或执行损害系统安全性的操作。2。**网络钓鱼活动**：在LLMS的帮助下，攻击者可以创建更复杂和可信的网络钓鱼电子邮件和网站，使用传统方法很难检测到。3。**语音假货（Deepfakes）**：LLMS产生的合成声音可用于社会工程攻击中，在社会工程攻击中，攻击者模仿了信任的个人来操纵目标，以泄露敏感信息或执行未经授权的动作。4。**翻译服务**：LLMS提供的自动翻译功能促进了跨不同语言的网络钓鱼活动和恶意软件的快速传播，从而提高了它们的影响力和有效性。5。**预测密码破解**：LLM可以通过根据用户行为模式预测可能的密码来增强密码破解技术，从而使蛮力攻击更加有效。6。**漏洞发现**：使用ML和AI的自动化工具长期以来一直用于发现软件系统中的漏洞。LLM可以通过提高此类自动发现工具的效率来加速这一过程。7。**技术黑客**：使用LLM可以更有效地制作技术黑客攻击任务（例如编写漏洞或自动化攻击脚本），从而降低执行复杂攻击所需的技能水平。###聊天接口和LLM的安全问题1。**提示注射漏洞**：OWASP确定的关键安全风险涉及攻击者操纵用户输入以绕过模型保障措施并提取机密信息或从聊天机器人引起有害行为。2。** llms的非确定性**：LLM的复杂，非确定性的性质使开发人员充分理解其内部逻辑并预测潜在的漏洞，使其具有挑战性。3。**不透明度开发**：攻击者正在开发利用这种不透明度的工具，创造了与那些与早期Web应用程序相似的机会，在这种情况下，安全捍卫者努力努力跟上新兴威胁。4。**缺乏适当的安全惯例**：即使LLMS集成到企业体系结构中，安全开发实践的重要性（例如数据安全和访问控制）仍然是最重要的，但在急于采用新技术的急事中常常被忽视。###建议1。**谨慎的部署**：企业应仔细评估与部署Genai界面相关的风险的潜在收益，这些界面将关键的内部资产暴露于开放网络空间。2。**从过去的课程中学习**：通过过去的技术革命（如Web应用程序和API）绘制相似之处，企业必须采用测量方法，以确保在采用全尺度之前，请确保强大的安全措施。3。**安全实践强化**：尽管LLM的出现引入了新的挑战，但诸如威胁评估，脆弱性管理和影响分析等既定原则对于缓解风险仍然至关重要。4。**持续评估**：定期评估和调整安全策略，以解决与不断发展的技术相关的新兴威胁，而没有对历史上证明有效的基本实践进行大修。＃＃＃ 结论尽管对对手可能滥用LLM的LLM存在合法的关注，但由于传统的ML/AI能力，当今大部分强调的威胁景观已经存在。真正的挑战在于确保复杂的聊天界面体系结构并了解将未经测试的LLM等未经测试的技术集成到关键企业系统中时所引入的全部风险范围。为了进行全面分析，包括有关通过及时注射操纵LLM的专家见解，通过AI检测妥协的微妙信号以及其他详细的建议，请考虑访问**安全导航器2025 **之类的资源。---当企业将高级AI技术集成到其安全框架中时，该摘要强调了平衡谨慎和持续学习的需求。
2025-04-17 11:17:43
Google AI模式可能会获得直接查询方法
2025-04-17 11:11:00
Google AI模式当前不支持Google.com/aimode？Q = QueryGoeshere之类的直接查询URL，尽管Google VP Robby Stein暗示了此功能将来可能会实现。AI模式用户对将其设置为默认搜索模式表示兴趣，Stein对此做出了积极的响应，但表明该功能仍在考虑。
Google AI模式当前不支持Google.com/aimode？Q = QueryGoeshere之类的直接查询URL，尽管Google VP Robby Stein暗示了此功能将来可能会实现。AI模式用户对将其设置为默认搜索模式表示兴趣，Stein对此做出了积极的响应，但表明该功能仍在考虑。
2025-04-17 11:08:21
2025-04-17 11:01:19
2025-04-17 11:00:53
2025-04-17 11:00:00
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2025-04-17 10:30:07
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这位“大学抗议者”不是真实的。这是一个由AI驱动的秘密机器人
2025-04-17 10:30:00
围绕亚利桑那州Pinal County使用大量Blue的《守望先锋软件》的情况描述了，强调了与技术采购，隐私问题和执法责任制有关的几个关键问题：1。**缺乏透明度**：主管董事会会议上的主管凯文·卡瓦诺（Kevin Cavanaugh）的最初推动，源于缺乏有关守望先锋实际做什么的详细信息。这表明软件的功能和局限性不足。2。**不清楚的效力**：尽管已经运营了六个月，但据报道，据报道逮捕或起诉直接归因于6月5日的使用守望先锋。截至6月5日，守望者卡瓦诺（Cavanaugh）质疑该技术在识别人口贩运者或其他罪犯方面是否表现出任何具体的成功。3。**隐私问题**：这种软件的潜在滥用引起了严重的隐私问题。正如卡瓦诺（Cavanaugh）主管所指出的那样，对每个没有原因的公民进行监视是一个主要的道德问题，可能会破坏公众的信任和公民自由。4。**政府责任**：在8月7日的会议上，警长马克·兰姆（Mark Lamb）的责任很少，当时对《守望先锋》的表现进行了压力。不愿透露有关正在进行的调查的细节表明政府透明度的潜在问题。5。**技术尽职调查**：主管卡瓦诺（Cavanaugh）努力与熟悉类似技术的其他IT专业人员和公司接触的努力表明，在采用新技术解决方案之前，尤其是那些涉及监视功能的技术，对需要进行彻底审查的认识。6。**赠款和纳税人的责任**：尽管由赠款（纳税人货币）资助，但由于涉及部署未经证实的技术涉及旨在打击诸如人口贩运等严重犯罪的未经证实的技术的风险，最初犹豫不决地批准付款。这强调了创新和财政责任之间的必要平衡。7。**社区信任**：尽管对其有效性的持续怀疑，但仍可能削弱Pinal County居民的信任，尤其是如果该软件未能实现承诺的结果或提出进一步的隐私问题，则可能会削弱大量蓝色守望先锋的最终决定。8。**执法技术中的道德考虑**：用于监视目的的AI机器人等先进技术的部署需要仔细考虑道德含义和遵守有关数字权利和隐私保护的法律标准。总而言之，尽管部署守望先锋的意图可能是崇高的，即打击人口贩运，但该过程突出了执法机构围绕透明度，有效性和道德的关键问题。它强调了对严格的监督，关于技术能力的清晰沟通以及严格遵守保护公民权利的法律框架的需求。
围绕亚利桑那州Pinal County使用大量Blue的《守望先锋软件》的情况描述了，强调了与技术采购，隐私问题和执法责任制有关的几个关键问题：1。**缺乏透明度**：主管董事会会议上的主管凯文·卡瓦诺（Kevin Cavanaugh）的最初推动，源于缺乏有关守望先锋实际做什么的详细信息。这表明软件的功能和局限性不足。2。**不清楚的效力**：尽管已经运营了六个月，但据报道，据报道逮捕或起诉直接归因于6月5日的使用守望先锋。截至6月5日，守望者卡瓦诺（Cavanaugh）质疑该技术在识别人口贩运者或其他罪犯方面是否表现出任何具体的成功。3。**隐私问题**：这种软件的潜在滥用引起了严重的隐私问题。正如卡瓦诺（Cavanaugh）主管所指出的那样，对每个没有原因的公民进行监视是一个主要的道德问题，可能会破坏公众的信任和公民自由。4。**政府责任**：在8月7日的会议上，警长马克·兰姆（Mark Lamb）的责任很少，当时对《守望先锋》的表现进行了压力。不愿透露有关正在进行的调查的细节表明政府透明度的潜在问题。5。**技术尽职调查**：主管卡瓦诺（Cavanaugh）努力与熟悉类似技术的其他IT专业人员和公司接触的努力表明，在采用新技术解决方案之前，尤其是那些涉及监视功能的技术，对需要进行彻底审查的认识。6。**赠款和纳税人的责任**：尽管由赠款（纳税人货币）资助，但由于涉及部署未经证实的技术涉及旨在打击诸如人口贩运等严重犯罪的未经证实的技术的风险，最初犹豫不决地批准付款。这强调了创新和财政责任之间的必要平衡。7。**社区信任**：尽管对其有效性的持续怀疑，但仍可能削弱Pinal County居民的信任，尤其是如果该软件未能实现承诺的结果或提出进一步的隐私问题，则可能会削弱大量蓝色守望先锋的最终决定。8。**执法技术中的道德考虑**：用于监视目的的AI机器人等先进技术的部署需要仔细考虑道德含义和遵守有关数字权利和隐私保护的法律标准。总而言之，尽管部署守望先锋的意图可能是崇高的，即打击人口贩运，但该过程突出了执法机构围绕透明度，有效性和道德的关键问题。它强调了对严格的监督，关于技术能力的清晰沟通以及严格遵守保护公民权利的法律框架的需求。