AI 黑进斯坦福网络 16 小时:它已经开始胜过人类黑客了
如果让 AI 自己去“黑”一所大学的网络,它能做到什么程度? 在一项最新研究中,一个 AI 智能体连续运行 16 小时,成功挖出了斯坦福大学计算机科学网络中的多个安全漏洞,表现甚至超过了大多数职业渗透测试人员。 更关键的是: 它的成本,只是人类专家的一小部分。
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2025
可信数据空间给加密产业带来的机遇
可信数据空间不仅仅是一项技术,更是一种数据流通的新范式。它对加密产业的影响将是深远而多层次的,既有巨大的推动和融合,也会带来新的挑战和演变。
12-12
2025
AI 为何不会取代人类:人工监督在 AI 驱动工作流中的关键作用
通过澄清 AI 取代岗位的误解,并强调人工介入与监督在 AI 驱动工作流中的关键作用,我们可以将讨论从恐惧转向更具建设性的人机协作愿景。
12-10
2025
不止于密码:卢浮宫失窃案带来的网络安全教训
窃贼从全世界最受欢迎的博物馆盗走法国王室珠宝震惊世人。这起事件揭示的问题远不止随意的口令设置这么简单。卢浮宫窃案为网络安全界“贡献”了重要且颇具启示性的教训。
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2025
五大理由揭示:未接入应用正成为企业不可再忽视的风险
无论企业规模大小,均需依托身份与访问管理(IAM)、身份治理与管理(IGA)及特权访问管理(PAM)来保障账号登录安全、安全策略执行并满足合规要求,此类平台构成现代身份安全体系的核心支柱。 但核心问题在于:此类平台仅能对已接入系统的应用提供保护。 无法与上述系统实现集成的应用被定义为 “未接入应用”,该类应用已成为企业身份安全领域扩张速度最快的风险盲区。 部分应用因不支持 SAML或 OIDC等标准协议,在登录认证层面存在结构性缺陷;另有部分应用因无法对接身份治理工具,导致在账号生命周期管理与权限控制层面(授权)出现治理空白。无论属于何种情形,均会迫使 IT 团队陷入手动操作的低效困境,同时为攻击者留下可乘之机。 未接入应用并非新生事物,但其规模及引发的风险已达临界点。 下述五大核心理由表明,企业已无忽视该类应用风险的空间。
10-17
2025
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