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摘要：网络体系结构是网络安全的基础框架，OSI七层模型和TCP/IP四层模型是核心标准。OSI模型分层明确各层功能与安全风险，重点关注数据链路层(ARP欺骗)、网络层(IP协议)、传输层和应用层。TCP/IP模型是实际应用标准，两者结合可准确定位安全问题。分层架构既降低复杂度，又为安全防护提供清晰思路，不同层对应不同防御策略，如数据链路层的MAC绑定、网络层的路由安全等。掌握分层模型对网络安全技术
OpenClaw，俗称“小龙虾”，作为 2026 年开年最热门的开源 AI 助手，凭借“私有化部署、全平台兼容、可扩展插件”三大优势，成为开发者和普通用户的效率工具。它能控制浏览器，接管邮箱，甚至执行系统脚本，实用性拉满。我们需要一道“隔离墙”，将 OpenClaw 关在笼子里，哪怕它出现问题，也不波及宿主机。那么虚拟机的强隔离是你的“保险单”，即便 OpenClaw 被完全攻破，攻击者也会困在虚
Code Audit System 的核心思路是：把安全审计的工作流——技术侦察、模块划分、背景注入、数据流追踪、安全控制分析——编码为可复现的结构化流程。MainAgent 负责全局编排和上下文注入，SubAgent 带着背景文档深入特定模块。文件系统充当通信通道，状态文件支撑断点续传。GitHub。
Gemma 4发布引发社区争议：开放性与安全边界的博弈 Gemma 4作为Google DeepMind推出的开源模型，因其强大的多模态处理能力和友好的本地部署特性引发广泛关注。然而社区很快出现了"去约束版本"的讨论，将模型安全与使用自由的矛盾推向台前。 核心争议点在于：官方版本的安全限制是否过度拦截了合理的开发需求？开发者寻求更开放的版本是否会影响模型安全性？这场讨论反映了A
在 Linux 系统中，一切皆文件，而文件的权限管理是系统安全的核心。无论是日常的文件操作、多用户环境的权限隔离，还是渗透测试中的权限维持与提权分析，理解 Linux 的权限模型都是必修课。本文将从最基础的ls -l输出解析开始，逐步讲解chownchmod（符号模式和数字模式）、umask等基本命令，然后深入介绍 SUID、SGID、Sticky 三种特殊权限的用途与风险，最后带你掌握 ACL（
重大安全事件：Operation PowerOFF（4/17）：21国联合查封53个DDoS域名，300万+犯罪账户Mirai变种Nexcorium（4/18）：利用CVE-2024-3721攻击TBK DVR构建僵尸网络ThreatsDay周报（4/16）：Defender 0-Day、17年历史Excel RCE
手动创建NAS存储空间的技术指南 本文详细介绍了绕过Web UI手动创建NAS存储空间的完整流程。该方法突破了官方向导的限制，支持单盘多池划分、系统崩溃救援、规避自动装配干扰等高级应用场景。操作步骤包括：确认磁盘状态、清除残留签名、创建GPT分区、构建单盘RAID1阵列、初始化LVM卷组、格式化ext4并开启配额、挂载及权限同步、注入系统指纹目录等关键环节。每个步骤都配有预期输出和说明，确保操作安
OpenClaw作为现象级AI智能体应用，创新在于将IM聊天与高自主性智能体深度结合，大幅降低使用门槛，让AI真正走向日常生产力。然而，便捷性背后付出明显安全代价：宽松权限架构、缺乏管控的插件生态、代码安全问题频发、“以安全换便捷”的设计理念，以及Skills供应链风险。这些已从理论隐患转化为实际在野威胁。解决类OpenClaw AI智能体的共性安全风险，关键在于构建全生命周期、系统性的安全围栏与
开发层面：Vibe Coding易导致低级却致命的权限错误。存储层面：明文本地配置成为窃密新目标。架构层面：即使本地运行，也可能被单次点击接管。供应链层面：Skill监管缺失与LLM“指令-数据”混淆问题突出。AI Agent因高执行权限，安全风险远高于传统软件。开发者需从单纯依赖Prompt防护转向系统级运行时监控、加密与隔离。
本文探讨了在代理生态中实现协议兼容与安全执行的平衡策略。摘要如下： SkillLite采用"协议层兼容，执行层约束"的设计原则，通过分层架构将外部技能的可信度与执行安全性解耦。在协议层保持与OpenClaw/ClawHub元数据格式的兼容性，包括技能声明、依赖描述等元数据解析；在执行层则实施严格的安全策略，包括分级沙箱(L1-L3)、静态扫描和两阶段确认机制。系统通过结构化解析
你想想，连 Anthropic 都开始主动给自己的模型“削弱能力”了，Mythos的编程和图表的能力并没有完全释放，长文本比4.6还有退步，这说明什么？企业端的数据更夸张——根据企业支出追踪平台 Ramp 的数据，今年 1 月和 2 月，Ramp 上付费使用 Anthropic 服务的企业占比连续两个月大幅增长，而 OpenAI 的份额同期下滑。它是 Anthropic 在企业市场全面提速的缩影—
摘要： 本文介绍了基于Arduino的无刷直流电机（BLDC）安全启动控制方案，重点解析了电子调速器（ESC）的安全功能设计。方案通过外部安全信号验证（如门锁开关、激光扫描仪）、持续状态监控和快速停机策略（自由停车/紧急刹车）确保电机安全运行，并配备故障诊断与状态指示功能。应用场景涵盖工业机器人、服务机器人等高安全需求领域。文中提供了基于电流检测的渐进启动代码和无人机ESC多级安全校验示例，强调需
本文探讨了大模型在边缘落地面临的安全与合规挑战，提出了一种基于纯视觉推理和硬件抽象的安全解决方案。传统依赖系统级Hook的方案破坏Android沙箱机制，违背零信任原则。新方案采用端边解耦架构，云端仅下发语义意图，边缘节点本地完成感知与决策闭环；通过部署Vision-SLM多模态模型实现"数据不出端"的视觉分析；利用/dev/uinput在内核层构建虚拟外设，实现零侵入的硬件级
随着 AI、数字孪生、物联网与电力行业深度融合，黎阳之光将持续迭代升级智能管控技术，不断优化系统响应速度、数据分析能力与场景适配性，面向新型电力系统、零碳园区、智慧工厂等方向，提供更智能、更安全、更高效的解决方案。随着 AI、数字孪生、物联网与电力深度融合，黎阳之光将持续迭代技术，优化系统响应速度、数据分析能力与场景适配性，面向智慧工厂、零碳园区、新型电力系统等方向，提供更智能、更安全、更高效的解
大多数 Agent 的 Demo 都不需要记忆——跑一段 ReAct 循环，调几个工具，输出结果，完事。但一旦进入真实业务场景，你会发现没有记忆的 Agent 几乎不可用：它记不住用户五分钟前说过的偏好，会反复犯同一个错误，每次对话都像第一次见面。**记忆模块的设计水平，很大程度上决定了一个 Agent 从"能用"到"好用"的跨越。
上周我在做内部代码审计，200 多个微服务，光扫描报告就上千页。SonarQube 跑出来一堆 false positive，真正危险的漏洞反而淹没在噪声里。安全团队 5 个人，每季度只能抽查十几个服务，剩下的全靠祈祷。正头疼呢，看到 Anthropic 发布了 Claude Mythos Preview——一个专门为网络安全设计的 AI 模型，通过 Amazon Bedrock 提供。我赶紧去看
项目详情项目名称Pharos开发机构CMU-SEI (卡内基梅隆大学软件工程研究所)开源协议未明确 (需查看 LICENSE 文件)主要语言C++Stars1.7k+Forks209+状态🟢 活跃维护维度评分说明技术先进性⭐⭐⭐⭐⭐学术界领先水平实用性⭐⭐⭐⭐生产环境可用易用性⭐⭐⭐学习曲线陡峭文档质量⭐⭐⭐有待提升社区活跃⭐⭐⭐稳定维护性价比⭐⭐⭐⭐⭐开源免费综合评分：⭐⭐⭐⭐ (8.5/10
简道云的零代码特性，让企业能像搭积木一样搭建专属系统。员工通过手机即可完成自主维护功能的所有操作，如扫码点检、语音录入异常，极大提升了效率。面对TPM管理落地难，企业唯有紧抓自主维护功能，结合简道云等数字化手段，才能唤醒全员责任感，彻底解决设备故障频发难题，提升核心竞争力。
零信任安全架构应对AI智能体渗透挑战 随着AI智能体渗透企业内网成为现实，传统边界防御模式已失效。本文探讨了零信任安全架构的三大核心原则：显式验证、最小权限访问和假设已被攻破。文章指出，2026年AI智能体在企业中的广泛应用（平均15+个/企业）、远程办公常态化（67%企业采用混合办公）以及供应链攻击频发，使得零信任架构成为必然选择。 文章详细解析了零信任架构的组件设计，包括身份引擎、设备引擎、风
AI正在重塑网络安全行业，基础岗位面临50%缩减。2026年攻击者将实现AI自动化攻击，传统防御方式已落后。三类岗位最危险：机械监控、初级渗透测试和文档合规。未来高价值岗位集中在AI安全架构、数据合规和DevSecOps三大方向。简历需突出"降本增效"量化成果，并包含ZeroTrust等关键词以通过AI筛选。行业趋势是淘汰低价值岗位，升级高价值岗位，从业者需从"看门人
对齐训练后，模型看似安全，但攻击者可能通过各种手段绕过安全限制。红队测试（Red Teaming）通过模拟攻击发现漏洞，是确保模型安全的关键环节。
软件供应链安全已从“技术问题”上升为“国家安全问题”。国务院新规的适时出台，为中国产业链供应链安全提供了法律层面的顶层设计。但对于每一个开发者、每一家技术企业来说，真正考验的时刻在于——当“你信任的工具”不再值得信任时，你的安全防线准备好了吗？参考资料深信服千里目安全技术中心：AI时代供应链投毒安全报告，2026年4月IT之家：月安装量约9500万次的API网关LiteLLM遭投毒报道，2026年
本文介绍了作者使用Claude AI在沙箱环境中修复PyPy3.11测试失败问题的全过程。作者详细描述了如何通过bubblewrap设置安全沙箱环境，包括安装配置、权限管理和网络访问控制。在确保环境安全后，作者展示了如何让Claude访问必要的代码库和工具来诊断问题，同时限制其修改权限。文章重点记录了Claude成功修复多个测试案例的过程，包括ctype错误、CTYPES_MAX_ARGCOUNT
4月16日-18日，在以“聚以致远·携手登峰”为主题的绿盟科技2026合作伙伴峰会上，绿盟科技发布多款全新AI安全产品与多场景落地方案，并带来主力安全产品智能化升级成果，以技术创新为翼、生态协同为基，全面赋能千行百业的智能安全防护，护航AI时代的数字未来。
区块链技术正在重塑软件测试领域，其去中心化、不可篡改和可追溯特性为测试带来革命性变革。核心价值体现在：确保测试数据真实性、提升跨团队协作效率、满足严苛合规要求。前沿应用包括智能合约安全测试、供应链溯源验证、物联网与元宇宙融合测试等。实施中需应对性能瓶颈、安全防护等挑战，测试人员需掌握区块链原理及智能合约测试技能。未来趋势将呈现AI预测性测试、去中心化测试市场兴起，测试工程师需从缺陷发现者转型为数字
《测试数据治理的合规与效率平衡之道》摘要： 当前测试数据治理面临合规与效率的双重挑战。一方面，《个人信息保护法》等法规要求数据脱敏和匿名化处理；另一方面，DevOps需求又亟需快速获取高质量测试数据。为解决这一矛盾，行业呈现四大趋势：1）AI驱动的智能数据合成与脱敏技术；2）工程化流水线治理交付；3）"数据编织"架构整合异构数据源；4）运营化持续治理体系。测试从业者应提升数据素
摘要：随着AI技术在各行业的深度应用，安全攻防战已演变为算法间的直接对抗。传统软件安全测试面临全新挑战，AI系统的脆弱性源于数据和模型本身，攻击手段转向数据投毒和对抗样本。红队工程师角色升级，需掌握对抗样本构造、智能体链式攻击等新技能，同时融合传统攻防思维与AI模型知识。防御体系需构建AI原生的动态信任机制、模型免疫系统和纵深隔离架构。软件测试人员应更新知识结构，引入对抗性测试等新方法，将安全验证
摘要： 3GPP启动6G核心网研究项目，揭示了对5G过度IT化的工程纠偏。面对AI智能体带来的信令风暴风险，6G协议栈转向以算力换取可靠性，重构状态机机制。控制面将优化HTTP/3协议与状态管理，非接入层向意图协商演进；用户面可能采用SRv6与GTP-U并存的异构架构，平衡无状态转发与SLA保障。6G设计强调故障隔离与弹性恢复，避免局部崩溃引发系统性失效。这一演进体现了通信工程在算力约束下的务实理
总体来说，目前从一些媒体的现场视频演示和体验来看，系统的动画效果挺不错，流畅度也很可，不过现场能体验到的新特性并不多，期待后续蓝厂持续发力吧。标准的开源实现，是基于智能硬件平台的轻型应用形态，由多智能硬件厂商组成的快应用联盟联合制定标准共同驱动。不管是前段时间Baidu World上的产品发布，还是雷军刚官宣的Xiaomi HpyerOS，包括这次vivo发布的BlueOS，无一例外都在内部接入了
新能源场站无人值守建设，是一场深刻的生产力革命。它不仅仅是用机器替代人力，更是通过数据和算法，重新定义了运维工作的内涵与外延。从被动响应到主动预防，从粗放管理到精细运营，从关注设备到关注价值，这场变革正在为新能源行业注入前所未有的活力。展望未来，随着人工智能大模型、6G通信、量子传感等前沿技术的成熟，无人值守系统将变得更加智能、自主和强大。我们有理由相信，在不久的将来，遍布全球的新能源场站将在一个
2025 年 Gartner 报告显示，传统特征库检测对未知威胁的检出率不足 15%，而 AI 检测可达 85%+2026 年 SOAR 市场预计达 30 亿美元，采用率从 2023 年的 15% 提升至 45%这 5 个技术，是 2025-2026 年安全投入增长最快的方向，也是企业最愿意付费的领域。说‘淘汰’可能有点绝对，但在 2026 年的安全建设方案中，这些技术的占比正在快速下降。2026
网络安全是保护网络系统硬件、软件和数据免受破坏、更改或泄露的技术领域，确保系统正常运行。网络安全工程师负责维护信息安全，职业方向包括渗透测试、数据分析等。网络安全五大属性为保密性、完整性、可用性、可控性和不可抵赖性。常见网络威胁包括病毒、蠕虫、木马等恶意程序，攻击形式有中断、截获、篡改和伪造。随着数字化转型加速，我国网络安全人才缺口达327万，信息安全专业毕业生起薪位居前列，就业前景广阔。
1、互联网安全现状随着网络世界的高速发展，各行业数字化转型也在如火如荼的进行。但由于TCP/IP网络底层的安全性缺陷，钓鱼网站、木马程序、DDoS攻击等层出不穷的恶意攻击和高危漏洞正随时入侵企业的网络，如何保障网络安全成为网络建设中的刚性需求。在线追剧界面卡顿、点个外卖网络飞到外星球、秒杀抢购支付页面永远打不开，这些熟悉的现象背后可能正在经历DDoS攻击。2、DDoS简介2.1 DDoS攻击原理。
引言随着全球新一轮工业革命加速兴起，产业结构深刻调整，传统制造业不断演进升级。从“十五”计划到“十四五”规划，大力发展数字经济的过程中，贯穿了整个数字经济政策。在数字化、信息化的浪潮不断推动传统制造行业升级转型的同时，信息安全成为了数字化转型过程中不可忽视的重要问题。如何保护信息安全已然成为了企业未来发展的重要议题。在工业互联网的时代，企业面临着大量的数据产生、传输及留存，包括生产线上的设备数据、
摘要：CDN技术通过全球分布式节点加速内容分发，同时具备安全防护功能。数据显示，启用"CDN+安全防护"后，电商平台加载速度提升68%，DDoS拦截率达99.9%。CDN安全能力包括：1）DDoS流量分散与过滤；2）缓存资源安全处理；3）HTTPS加速与证书管理。不同场景需定制方案：电商大促需高防模式+频率限制，视频网站采用令牌鉴权防盗链，政务网站注重HTTPS合规与节点冗余。
内置的批注、评论功能如同便捷的便签纸，成员们可以随时在文件上畅抒己见、标记重点、回应疑问，一键 @相关人员，沟通反馈高效及时，确保问题能够在第一时间得到解决。海量的文件需要在不同团队、不同组织间精准、快速地流转，然而，传统的文件共享与管理方式漏洞百出 —— 安全性堪忧，效率低下，版本混乱频发。在这个数字化转型加速的时代，企业应果断拥抱虚拟数据室，释放数据活力，提升协作效率，于激烈市场竞争中凭借高效
👉好的架构，决定上限；AI，决定未来架构具备平台化潜力数据具备智能化基础👉 它不是终点，而是一个“可进化的起点”
新模型将机器人的空间感知、多视角解析与仪表读取准度推向了全新高度，让机器人具备了精准的指认能力与读表绝活，同时大幅提升物理操作的安全性与合规度。机器人走进千家万户与现代工厂，光听懂人类指令远远不够。必须能够看懂并深刻理解复杂多变的物理环境。Google DeepMind发布了最新机器人大脑Gemini Robotics ER 1.6模型。新模型将机器人的空间感知、多视角解析与仪表读取准度推向了全新
AI驱动网络安全系统迎来关键拐点。随着黑客攻击进入"机器速度"时代（最快突破时间仅27秒），传统人工防御体系已失效。安全AI进入攻防对等的窗口期，但优势稍纵即逝。成功部署需构建多Agent协同架构，深度集成环境上下文，并将安全团队角色转向战略管理。生产环境指标显示，AI可显著提升响应速度（IBM报告证实自动化组织泄露成本更低）。行业超越实验阶段，执行速度决定安全未来——每延迟一
零衍V1.4版本推出全新功能—自定义权限管理：支持创建多套权限模版，配置资源类型以及之间的关联关系。提供多种方式维护资源数据，并完成资源与员工之间的分配关系，轻松应对多权限模型的业务系统的管理要求。
也许有一天虾们真的可以完全代替人类的工作，他们通过交流沟通来实现团队能力的升级进化。opc（一人公司）的时代不远了，但打工人没有消亡，只是被“蒸馏”成了 token，变成了一个个数字人……
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