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网络安全指网络系统中的硬件、软件以及系统中的数据受到保护，不因偶然或恶意的原因而遭到破坏、更改、泄露，系统连续可靠正常地运行，网络服务不中断。网络安全产业就像一个江湖，各色人等聚集。相对于欧美国家基础扎实（懂加密、会防护、能挖洞、擅工程）的众多名门正派，我国的人才更多的属于旁门左道（很多白帽子可能会不服气），因此在未来的人才培养和建设上，需要调整结构，鼓励更多的人去做“正向”的、结合“业务”与“数
网络安全 L3 级安全大模型的主要技术难点和突破路径。
2025 年，某医疗科技公司开发的 AI 辅助诊断系统在欧盟申请上市，却因**无法证明其公平性与可解释性**被拒；同一时间，一家中国智能招聘平台因算法歧视女性求职者，被监管部门处以**年度营收 5% 的罚款**，并强制下架模型。
2025 年，全球 AI 算力需求较 2020 年增长 **30 倍**，中国 AI 算力规模跃居世界第一。然而，繁荣背后隐藏着严峻的环境代价：
2025 年，某社交平台上线“AI 视频助手”，可自动为短视频生成字幕、标签与摘要。然而，攻击者上传一段看似普通的宠物视频——画面温馨，语音正常，但背景音乐中嵌入了人耳不可闻的**超声波指令**，触发手机语音助手拨号转账；同时，视频角落的微小贴纸图案，使 AI 标签系统将其错误归类为“教育内容”，绕过低俗审核。
本文系统解析了JWT协议在现代Web认证中的核心价值。JWT采用三段式结构（头部、载荷、签名）实现无状态认证，具有跨平台、自包含等优势，广泛应用于API认证、单点登录等场景。文章详细阐述了安全实践要点，包括密钥管理、算法选择和传输安全等。同时指出JWT正与零信任架构融合，向动态授权框架演进。尽管JWT优势显著，但作者强调需根据业务需求权衡技术选型，避免盲目应用。未来JWT将与AI、区块链等技术结合
国内网络安全行业未来三大潜力赛道：1）"安全软件+服务"领域，AI驱动的威胁检测技术将快速发展；2）数据安全市场将从被动合规转向主动治理，量子加密等新技术带来增量空间；3）云安全领域，随着政务云建设推进，云原生安全技术将成为投资重点。据IDC预测，2024-2029年中国网络安全市场规模将保持9.7%的年复合增长，其中数据安全、云安全和智能SASE增速最快，将成为行业黑马。金融
据《AI时代网络安全产业人才发展报告》显示，2025年全球网络安全人才缺口已攀升至480万，同比增长19%，而中国网络安全人才缺口年增速达40%，数据安全工程师需求激增300%，供需矛盾成为制约行业发展的关键瓶颈。AI驱动的自动化防御系统可将70%的常规威胁处置任务自动化，导致传统安全运维岗位需求下降15%-20%，但同时催生AI安全训练师、大模型安全审计师等新兴岗位，这类岗位的技能要求涵盖机器学
兄弟们，现在的企业命脉早就不是那些厂房机器了，而是存在服务器里的数据。餐厅靠会员系统和外卖平台活着，工厂靠智能机器人和工业互联网提效率。啥意思？就是所有业务都搬到了云上，攻击面也就跟着爆炸式增长了。
*摘要：**随着人工智能（AI）在网络安全领域的应用日益增多，对安全和去中心化人工智能系统的需求也在增加，以防范潜在的网络威胁。区块链技术是提高人工智能系统安全性和隐私性的理想方法，因为它提供去中心化和不可变的数据存储。本系统性文献综述重点关注网络安全中区块链技术与分散式人工智能的整合。它提供了区块链技术和去中心化人工智能在网络安全方面的全面分类，作为研究的起点。本文首先概述了区块链技术及其在网络
越来越多的企业正在从观望转向实战，发现了AI在实际业务中的巨大价值。数据不会撒谎。根据Gartner高级研究总监闫斌的预测，到2027年，优先考虑AI就绪型数据的准备而非生成式AI模型开发的中国企业中，80%实现的业务价值将是同行的两倍；通过正式建立AI治理而在生产环境中扩展生成式AI和代理型AI用例的中国企业，其实现的业务价值将比没有建立治理架构的企业高出50%以上。**AI****产生商业价值
【模安局导读】回顾这一年，AI 安全的关注重心从年初的大模型安全，演进至年中的智能体安全，并在年底指向隐约浮现的人机关系安全，整体脉络愈发清晰。其间，内容、数据、网络与 AI 安全深度交织，政策、标准、框架、技术与产品协同推进；传统安全厂商与大模型公司正面交锋，科技巨头与创业团队纷纷入场。竞争与合作并存，风险与机遇共生，共同勾勒出这一年 AI 安全演进的时代图景。这一年，大模型以一种几乎不讲道理的
哪怕就在几年前，大语言模型（LLMs）的不可预测性就已经会带来严重挑战。一个早期典型案例与 ChatGPT 的搜索工具有关：研究人员发现，即便页面中存在相反信息，植入了隐藏指令（例如嵌入的提示注入文本）的网页，仍能稳定诱导该工具输出带有偏见、具有误导性的内容[1]。AI 智能体通常基于大语言模型构建，继承了后者的诸多漏洞，包括提示注入、敏感数据泄露、供应链缺陷等。但 AI 智能体还超越了传统 LL
企业需构建"预测性韧性"安全体系，整合威胁情报，强化身份监控，拥抱AI防御，应对未来挑战。技术层面，AI威胁检测系统渗透率在2025年突破60%，量子计算虽尚未破解当前加密（预计需10-20年），但“现在窃取，将来解密”的攻击已出现，后量子密码学成为关键研发方向。广度： 面向企业安全建设的核心场景（渗透测试、红蓝对抗、威胁狩猎、应急响应、安全运营），本知识库覆盖了从攻击发起、路径突破、权限维持、横
每增加新产品，只需增加该产品以及对应的具体实现工厂类，由具体工厂类决定要实例化的产品是哪个，将对象的创建与实例化延迟到子类，这样工厂的设计就符合“开闭原则”了，扩展时不必去修改原来的代码。中介者模式通过中介者对象来封装一系列的对象交互，将对象间复杂的关系网状结构变成结构简单的以中介者为核心的星形结构，对象间一对多的关联转变为一对一的关联，简化对象间的关系，便于理解；而L3 L4更多的是通过项目实战
摘要： 随着AI技术广泛应用，API安全成为关键挑战。本文评估10种主流API中转方案，基于零信任原则分析其核心能力与适用场景。重点推荐PoloAPI（全链路审计/动态鉴权）、APIShield（强合规加密）、ZeroTrust-API（内网微隔离）等方案，并提供选型建议：初创团队适用轻量级GuardAPI，商业化输出推荐BridgeForAI，强监管场景首选APIShield。研究强调零信任架构
摘要：本文系统阐述OCR技术在物流分拣中的测试方法论，涵盖单元测试、集成测试及性能测试等分层策略。针对包裹表面污损、光照不均等实际场景，提出基于AI的数据驱动测试方案，强调需达到>99%识别准确率和<100ms处理速度的SLA标准。文章指出最佳实践包括多样化数据集构建和DevOps持续集成，同时警示忽视环境变量等常见陷阱。通过结构化测试方法可显著提升系统可靠性，未来趋势将结合量子计算和
文章探讨运维工程师在AI时代的职业危机，提出网络安全作为理想转型方向。运维人员拥有系统、网络和架构的深厚经验，在安全领域具有"降维打击"优势。网络安全行业越老越吃香，职业选择灵活，市场需求爆发。文章推荐知识付费和技术类副业，包括在线教育、技术博客、网络设备配置和渗透测试等。适合想转行网络安全的运维、测试、网络工程师等人群学习，可开启副业与高薪之路。运维人失业后出路在哪里，有哪些可以尝试的副业方向?
共同研发的的网安视频教程，内容涵盖了入门必备的操作系统、计算机网络和编程语言等初级知识，而且包含了中级的各种渗透技术，并且还有后期的CTF对抗、区块链安全等高阶技术。在2026年，AI系统、智能体（AI Agents）和机器身份不仅在数量上远超人类，且具备了在无需人类干预的情况下进行自主决策和跨系统访问的能力。如果说2025年是企业全面拥抱AI的一年，那么2026年则是企业开始“失去对AI控制”的
网络安全行业正面临法规驱动、预算有限和AI冲击三大挑战。从业者有三条出路：成为技术架构师、拥抱AI提升效率、转向合规工作。建议尽早转型，顺应行业变化，避免被市场淘汰。三条路都不易，但比原地等待强。一个做了8年渗透测试的朋友，上周找我聊天，开口第一句话是：“我准备转行了。原因很简单：他所在的安全公司菜员30%，剩下的人要干之前1.5倍的活，薪水还降了20%。更要命的是，甲方客户开始用AI工具做初步漏
Nmap（Network Mapper）是一款开源免费的网络发现和安全审计工具，主要用于扫描目标主机的开放端口、操作系统类型、启用的服务等信息。以下是Nmap的一些常见使用介绍「主机发现」：Nmap可以通过发送不同类型的探测包（如ICMP echo请求、TCP SYN包等）来检测目标主机是否在线。常用命令如-sn（Ping扫描，只进行主机发现，不进行端口扫描）和-PE/PP/PM（使用ICMP e
文章揭示网络安全行业虽火热但竞争激烈，缺的是实战人才而非理论小白。作者分享转行5年、月薪2万+的经验，强调实战能力的重要性，并推荐Hacksplaining、Try Hack Me等实战网站及YouTube学习频道。核心忠告：网络安全不靠背书，靠实战，找对资源踏实练习才能在行业立足。。我普通本科出身，转行网安5年，如今月薪2万+，朝十晚七、周末双休，偶尔加班也能接受。真心劝一句：别跟风入行，没实战
网络安全产业就像一个江湖，各色人等聚集。相对于欧美国家基础扎实（懂加密、会防护、能挖洞、擅工程）的众多名门正派，我国的人才更多的属于旁门左道（很多白帽子可能会不服气），因此在未来的人才培养和建设上，需要调整结构，鼓励更多的人去做“正向”的、结合“业务”与“数据”、“自动化”的“体系、建设”，才能解人才之渴，真正的为社会全面互联网化提供安全保障。
通过篡改、替换、插入恶意数据或干扰数据预处理流程，污染AI模型的训练集/验证集，导致模型出现预测偏差、功能失效或隐藏后门，是AI安全最基础且危害最深远的攻击类型，堪称AI系统的“基因污染”。攻击者通过构造特殊文本、语音、图像等输入，绕过AI系统的交互限制与安全策略，诱导模型执行非预期操作（如泄露敏感信息、执行恶意指令、篡改输出结果），核心针对大模型的“Prompt理解机制”与“指令优先级逻辑”。
结合这方面的领域，我们需要知道这一些方面的攻击方法，那么，我们新开一篇文章，我们来解释一些有关这方面的技术，本文只是说明这方面的原理和核心的攻击代码，此次攻击只是涉及到一些攻击的方式，本文的攻击代码只是用来演示，不会涉及到攻击，我也会做出一些基本的防御措施，去说明可以从哪些维度去做出这方面的防御，向AI安全的研究员和做AI的说明一下这方面的防护。攻击者通过在用户输入中嵌入伪装成系统指令的恶意内容，
AboutFofaMap v2.0 是一款基于 Python3 开发的全网首个 AI 驱动红队资产测绘智能体。在延续原有 FOFA 数据采集、存活检测、统计聚合、图标 Hash 及批量查询等核心功能的基础上，2.0 版本原生支持 MCP 协议，可无缝接入 Cursor、Claude 等 AI 平台。其核心内置了 AI 自我反思机制，能根据查询结果自动调优语法，并智能联动 Nuclei 推荐精准扫描
本方案适用于电网办公网、政企内网等对网络稳定性和安全性要求极高的场景。在这类场景中，需解决三大核心问题：① 用VLAN划分广播域，隔离不同业务网段，减少广播风暴影响；② 用VRRP实现网关冗余，避免单网关故障导致整个网段业务中断；③ 用ARP防御（静态绑定、ARP检测等）抵御ARP欺骗攻击，防止网关IP/MAC被篡改，保障VRRP主备切换的可靠性。
大型推理模型（LRM）正通过“思维链”（Chain-of-Thought，CoT）等机制革新人工智能解决复杂问题的能力，尤其在逻辑、数学和编程等领域展现出惊人潜力。这种分步推理过程不仅提升了模型的性能，也增强了其决策过程的可解释性与透明度。然而，在能力飞速提升的同时，也伴随着日益严峻且多维度的安全挑战。这些挑战不仅潜藏于模型自身的技术架构，如难以防范的对抗性攻击、推理过程透明化所引发的“两难困境”
2025 年，某金融集团 CEO 收到一段“自己”录制的视频，要求财务紧急转账 3.2 亿美元——画面、声音、语调与本人毫无二致，实则由 AI 换脸 + 语音克隆生成。同月，一家自动驾驶公司发现其感知模型在特定贴纸干扰下，将“停车标志”误判为“限速 80”。更隐蔽的是，某开源机器学习库被植入后门，所有使用该库训练的模型都会对特定输入产生定向错误。
摘要：配置变更韧性和滚动更新是保障系统稳定性的关键技术。滚动更新通过分批替换实例实现零停机部署，但配置变更可能引发兼容性问题和静默故障。测试策略需覆盖单元测试、集成测试和端到端测试，结合金丝雀发布、故障注入等方法验证系统韧性。推荐使用Kubernetes原生工具、混沌工程和自动化框架，并建立监控告警机制。未来趋势包括AI驱动测试和混沌工程集成，最终目标是构建可重复的测试流程，确保系统变更时优雅降级
当区块链技术从加密货币的试验田迈向万亿级数字经济基础设施，自研公链的浪潮席卷全球。从以太坊2.0的“分片革命”到Solana的百万级TPS突破，从Cosmos的跨链宇宙到TON链的AI驱动架构，公链赛道已演变为一场融合技术、经济与生态的“超级工程”。然而，一个残酷的现实是：超70%的自研公链项目因预算失控、性能瓶颈或生态萎缩而夭折。某知名项目曾因共识算法设计缺陷，在主网上线前紧急追加300万美元预
5G测试面临三大核心挑战：eMBB场景需空口级流量建模应对10Gbps高速率；URLLC要求端到端SLA验证确保1ms低延迟；mMTC需模拟百万级设备并发接入。网络切片测试需从黑盒转向白盒，验证隔离性和动态重组能力。传统测试工具如JMeter、Appium在5G环境下失效，需采用专用5G测试平台和协议分析仪。未来测试需融合量子计算、AI和6G预研技术，工程师需掌握协议分析、云原生和安全验证等能力。
AI技术的飞速发展，让我们提前进入了“智能时代”，但AI安全的建设却滞后于技术迭代。这场“像素级攻击vs千万倍防御”的非对称战争，提醒我们：AI的价值不仅在于能力的突破，更在于安全的可控。从“重技术突破”转向“技术与安全并重”，把安全设计融入AI研发的全流程；加速分布式防御、AI安全检测等核心技术的落地，降低防御成本；建立统一的AI安全标准和监管体系，明确企业的安全责任。当AI越来越多地融入社会运
综合评估，基于视觉分析的高速公路车速实时监测方案在技术上是可行且日益成熟的。它不仅仅是一个测速工具的替代品，更是构建“可感知、可计算、可管控”的下一代智慧高速公路神经系统的关键感知层。其成功实施，将推动高速公路管理从“响应式”向“预见式”、从“分段式”向“一体化”深刻转型。未来，该方案可与车路协同技术深度融合，为自动驾驶车辆提供超视距的道路状态信息；也可与气象数据结合，实现基于能见度和路面湿滑状态
windows 服务器系统下如何通过命令还原mysql 数据库？
务必使用虚拟机（VMware/VirtualBox）搭建靶机（如Metasploitable, DVWA）和攻击机（Kali Linux）。注：本路线图基于您提供的文档库生成，这些文档覆盖面极广，足以支撑一个学习者从入门到高级的完整知识需求。：在掌握基础后，可以尝试参与开源安全项目，在合规的平台上（如CTF赛事、漏洞盒子众测）锻炼实战能力。：安全技术日新月异，需持续关注安全资讯、博客（如Seebu
该系统基于Vue.js和Node.js技术栈，构建了一个面向人工智能AI问答时代的个人计算机安全防护科普平台。系统旨在通过交互式问答、可视化数据展示和实时防护建议，提升用户对网络安全威胁的认知与防范能力。该系统将AI技术与传统安全防护结合，填补了个人计算机用户安全教育的空白，为数字化时代的隐私保护提供了轻量化解决方案。
鸿蒙5（HarmonyOS 5+）通过三级安全架构重构隐私保护与数据安全：最小化权限：动态沙箱隔离（硬件/文件系统/API层）与"仅本次允许"等渐进式授权，降低56%冗余权限请求；端到端加密：基于安全芯片（CC EAL5+）的硬件级密钥管理，结合双阶段加密协议（P-256+AES-256-GCM），确保跨设备数据流转安全；数据主权控制：通过本地化策略（GDPR/CC
本文介绍了鸿蒙系统中安全单元(SE)的访问控制机制及其开发流程。
本文介绍了在Kotlin多平台(KMP)项目中实现跨平台加密和安全功能的方案。通过定义统一的加密接口(EncryptionService和KeyStore)，在共享代码中实现核心安全管理器(SecurityManager)，并在各平台(Android/JVM)提供具体实现。Android平台利用Keystore和Cipher实现AES加密，JVM平台使用Java标准加密库。该方案解决了多平台开发中
本文介绍了HarmonyOS文件分享API的核心功能和使用方法。该API提供了安全便捷的文件共享机制，主要功能包括权限授权、权限控制和安全验证。
随着鸿蒙系统的广泛应用，鸿蒙应用的安全问题日益受到关注。其中，数据的安全存储是保障用户隐私和应用正常运行的关键环节。本文章的目的在于深入探讨鸿蒙应用安全开发中的安全存储方案，涵盖从基本概念到实际应用的各个方面，旨在为开发者提供全面、深入的指导，帮助他们在鸿蒙应用开发中实现安全可靠的数据存储。本文将按照以下结构展开：首先介绍安全存储的背景知识，包括术语和相关概念；接着阐述核心概念、联系和架构；然后详
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