绿盟科技研究通讯

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

安全复盘 | 绕过白名单的“艺术”：OpenClaw 命令注入漏洞深度解析。

致力于让安全结论更可验证、让修复更可执行

为大规模部署 AI Agent 提供安全与合规保障

守护安全检测体系可靠性

致力于打破传统的身份验证壁垒

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

// 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

专注于AI Agent 与非人类身份（Machine Identity）治理

致力于提升AI应用的可信与可控能力

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

黑马比赛的优秀作品。本文提出一种基于大模型与多智能体的人机对抗靶场架构，通过RAG知识库、COA编排、分级决策引擎与武器MCP解耦设计，构建具备OODA闭环的智能陪练对手，实现高真实度、可控、可解释的实战化攻防训练。

本文聚焦现网真实安全事件，深度复盘2025年典型云上AI安全事件，还原真实攻击路径并给出安全防护建议

随着数据要素化流通的深入，数据流通中的使用控制等新需求出现，如何实现数据在离开本地后依然“按约束、可受控”地使用？“数据胶囊”作为一种内生安全的封装模式，正从学术设想走向工业实践。

全球云上数据泄露风险分析简报 （第九期）

聚焦大模型与云原生深度融合背景下的新型攻击路径与防御挑战，通过实战化靶场还原真实场景，帮助团队系统理解并验证智能化攻防能力的边界。

本篇文章简述了《A Survey of Context Engineering for Large Language Models》论文的主要内容。该论文确认了上下文工程作为新兴学科的重要地位，并首次提出了上下文工程的统一框架，将上下文相关技术划分为获取/生成、处理、管理三大组件

本项目基于大模型与多智能体协同，构建互联网暴露面智能收敛体系，实现资产发现、风险研判、优先级决策与自动整改闭环。AI从被动分析升级为主动调度，在HVV等高压场景下显著提升安全运营效率，成为安全团队的虚拟战友。

本文聚焦大语言模型词表中的中文污染词元问题，提出污染中文Token（PoC tokens）的定义与分类方法，揭示其与训练语料污染程度之间的潜在关联，论证词表安全在大模型可靠性与安全治理中的关键价值。

面向SIEM的自适应日志解析智能体，构建模块化AI流水线，实现从原始日志到解析规则的自动生成，将配置耗时由小时级降至分钟级，降低对研发依赖，支持业务人员自助配置，缩短安全响应空窗期。