当可信数据空间遇见大语言模型

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论文解读：《A Systematic Survey of Self-Evolving Agents: From Model-Centric to Environment-Driven Co-Evolution》

一. 研究背景与核心贡献1.1传统智能体的核心痛点传统智能体遵循预训练加后训练两阶段范式，后训练的监督微调和强化学习环节严重依赖高质量人工标注与人工定义奖励信号，因此存在可扩展性瓶颈。人工监督的依赖，

模糊指纹：Web 应用指纹识别困境分析

一. 引言在2025年的 RSA 大会上，有一场题为 《Smudged Fingerprints: Characterizing and Improving the Performance of W

RSAC 2026创新沙盒 | Clearly AI：打造AI赋能的自动化软件安全平台

// RSA Conference 2026 将于美国旧金山时间3月23日正式启幕。作为全球网络安全行业创新风向标，一直以来，大会的 Innovation Sandbox（创新沙盒）大赛不断为网

可信数据空间（七）基于密态可信云的可信数据空间

一. 跨域管控的技术路线在本系列的前文中，我们探讨了可信数据空间的演进历程与建设思路。一句话总结，邬贺铨院士曾形象地将其比喻为“有围栏的数据沙箱”[1]。如图1所示，这种“围栏”与传统沙箱有着本质区别

RSAC 2026创新沙盒 | Charm Security：面向新型诈骗的AI反欺诈平台

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RSAC 2026创新沙盒 | Humanix：面向人的社会工程攻击检测与响应

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【公益译文】2026年国际AI安全报告（二）

往期推荐：2026年国际AI安全报告（一）1.6.2030年AI发展前景：经合组织（OECD）的情景分析针对当前AI的发展趋势和不确定性，经合组织基于专家意见和实证进行了情景分析，探讨了到2030年A

OpenClaw安全实战系列二：白名单也防不住？复盘CVE-2026-28363授权绕过全过程

摘要本文剖析OpenClaw在调用系统工具链时面临的安全校验失效风险，并以CVE-2026-28363授权绕过与命令注入漏洞为切入点，进行实战复盘与防御体系构建。文章首先论证了在Agentic AI频

RSAC 2026创新沙盒 | Geordie AI：企业 AI Agent 安全治理体系的构建者

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RSAC 2026创新沙盒 | ZeroPath：从告警堆积到可执行修复

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RSAC 2026创新沙盒 | Glide Identity：打造AI新一代无密码身份认证平台

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RSAC 2026创新沙盒 | Fig Security：安全检测体系可靠性的守护者

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RSAC 2026创新沙盒 | Crash Override：从被动扫描走向主动溯源，重塑软件供应链安全底座

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【公益译文】2026年国际AI安全报告（一）

执行摘要本报告评估通用AI的能力、潜在风险以及风险管控方式。AI能力极速提高，但其风险相关依据较少且难以评估。本报告旨在帮助政策制定者应对AI技术相关依据不足的问题。AI能力提升迅速，但不稳定。自20

RSAC 2026创新沙盒 | Token Security：机器优先身份安全理念的倡导者

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RSAC 2026创新沙盒-Realm Labs：洞察AI推理内核，前置防控安全风险

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OpenClaw近期生态安全事件解读：从RCE漏洞到Skill供应链投毒分析

引言2025年底至2026年初的技术演进历程中，AI领域经历了一场从对话式向自主式智能代理的转变。在这一技术浪潮中，由开发者Peter Steinberger发起并主导的开源项目OpenClaw（其早

TechWorld黑客马拉松SHOW——安全畅想：基于COA编排+多智能体架构的智能人机对抗靶场

一. 背景传统的网络靶场长期受困于攻击路径预设、缺乏动态博弈、高度依赖高成本的红队专家等问题，尤其缺乏专业的攻击人员作为陪练，训练人员难以面对真实的攻击场景和攻击对手进行专业的训练。面对 APT（高

从现网到靶场：2025云上AI安全事件深度复盘

一. 概述随着AI应用全面拥抱云端，新兴组件与复杂的供应链在带来便利的同时，也让配置缺陷与漏洞利用的风险急剧上升，云上AI安全形势日益严峻。针对这一趋势，绿盟科技星云实验室在2025年共发布了5期云上

可信数据空间（六）数据胶囊

一 数字胶囊的概念要素化的数据能在更大范围实现流通与复用，前提是对数据进行合理的标准化抽象。当前业界已提出数据件[1]、数据元件、数据对象等形式，一方面对数据的结构、语义、质量、分类分级等进行统一治

全球云上数据泄露风险分析简报 （第九期）

攻防对抗进入智能时代：云智融合的新一代靶场

一、传统靶场的效能瓶颈和现实困境过去几年，攻防靶场在安全培训与实战演练中发挥了重要作用。从 Web 漏洞、主机漏洞到常见中间件攻击，靶场帮助大量安全人员建立了基础的攻击认知与防御经验。但今天，这套模式

论文解读：《A Survey of Context Engineering for Large Language Models》

一. 上下文工程的意义1.1上下文工程是什么？上下文（Context）是指输入给大型语言模型（LLM）的所有相关信息，包括用户提问、任务指令、示例和外部知识等。本文指出，LLM 的表现和能力“从根

TechWorld黑客马拉松SHOW—— 安全畅想：AI加速互联网暴露面收敛

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【论文分享】LLM词表的污染中文token与训练语料污染

一. 引言大模型安全研究通常聚焦于模型、数据和供应链的安全，而最近的一篇文献《Speculating LLMs’ Chinese Training Data Pollution from Their

TechWorld黑客马拉松SHOW—— 安全畅想：自适应日志解析智能体

一. 简介我们研发了一款面向SIEM系统的自适应日志解析智能体。该智能体通过模块化AI处理流水线，实现了从原始日志到可执行解析规则的端到端全自动生成。 传统安全日志解析的三大痛点：单条规则配置

应对5G架构变革：基于仿真靶场与评估工具的实战能力构建

引言：从理论到实战，需要怎样的核心能力？在5G安全人才培养的“课程-竞赛-演练”路径中，学员通过学习构建知识，通过竞赛强化应用，最终需要在高度仿真的靶场环境中完成体系化攻防的训练。这一过程必须依赖于两

TechWorld黑客马拉松SHOW—— AI多模态安全网关

一. 背景介绍 随着AI技术的快速发展，用户广泛使用大模型（LLM）、视觉大模型（VL）、智能体和知识库等AI技术来赋能传统业务，但在享受AI带来的效率革命与能力跃升的同时，也为使用者带来了极

应对5G架构变革：用实战课程夯实安全技能

一、5G实训：夯实基础5G安全实训课程采用“初阶-中阶-高阶”多阶段递进式设计，强调“理论+实验”双轨并行。理论是指南，实验是验证。随着课程进阶，实验比重逐步增加，确保每个理论点都能在实验中落地验证，