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网络空间的攻防对抗已进入智能化时代，人工智能技术成为网络安全防护的核心驱动力。AI赋能流量攻防智能研判系统的构建，打破了传统流量防护体系的技术壁垒与数据孤岛，实现了从“被动告警”到“主动感知、精准研判、自动化处置、弹性适配”的全面升级，为企业网络安全防护提供了全新的解决方案。在未来的网络攻防对抗中，人工智能技术将持续迭代，网络攻击手段也将日益复杂，流量攻防智能研判系统将以“持续进化、全域协同、安全
ISO/PAS8800标准为道路车辆AI系统安全提供新指南。随着AI技术在驾驶辅助、电池管理等领域的广泛应用，其潜在安全风险日益凸显。该标准基于ISO26262和ISO21448，针对AI系统特有的数据依赖性，建立了覆盖需求导出、数据集开发、验证确认等全生命周期的安全框架。
跨域融合加速：AI 安全护栏与卫星通信、量子加密深度融合，构建天地一体化安全防护体系，防范全球范围 AI 安全威胁轻量化部署成主流：借鉴苹果轻量 AI 安全护栏技术，AI 安全产品适配小型终端与卫星设备，无需高性能硬件即可提供高级防护合规驱动市场增长：全球 AI 监管趋严，中国《生成式 AI 管理办法》、欧盟 AI 法案等推动企业强制部署 AI 安全护栏，市场规模年增长达95%生态合作深化：AI
FB块（Function Block）是西门子PLC编程中常用的一种功能块。它允许用户封装特定的功能逻辑，以便在多个地方重复使用。对于KUKA机器人来说，通过FB块实现外部启动PLC程序，可以简化编程流程，提高效率。在PLC程序中，首先需要定义一个FB块。这个块将包含KUKA机器人与PLC之间的通信逻辑。VAR.Input:// 启动信号// 停止信号// 机器人状态END这个简单的FB块定义了启
本文聚焦于大模型智能体的现状、协同范式、安全威胁、未来趋势。首先研究了大模型智能体的基础原理，包括其通用架构、关键组件、支撑技术及典型应用。随后，从云边端协同和数据、计算以及知识的视角讨论了实现大模型智能体互联智能的实际协作范式。接着，本文分析了大模型智能体在多智能体设置中的安全漏洞和隐私风险，深入探讨了其内在机制，并回顾了现有及潜在的应对措施。最后，本文提出了构建稳健且安全的LM智能体生态系统的
Elastic推出欺诈检测框架解决方案，帮助公共部门应对医疗保险、税务等领域的欺诈挑战。该方案结合三种核心技术：检测规则识别已知欺诈模式（如同一IP多账号申请）；机器学习异常检测发现统计异常行为；AttackDiscovery利用大语言模型关联分析复杂欺诈行为。方案特别适合已使用Elastic平台的中小型政府机构，能整合现有技术资源，提高投资回报率。疫情期间美国失业保险欺诈率达11-15%，凸显该
AI视频分析技术正为智慧工地安全监管带来革命性变革。通过深度学习与计算机视觉技术，系统能实时识别未戴安全帽等违规行为，准确率超过95%。在湖北荆门等地的实践中，系统可实现24小时不间断监测，自动触发语音提醒、后台弹窗等多重预警。数据显示，应用AI系统后人员施工违章率比传统模式降低70%，有效推动安全管理从"被动应对"向"主动预防"转变。随着技术持续优化，AI安全帽识别系统正成为智慧工地的标准配置，
本文提出一套系统化的JAR包安全漏洞修复方案，包含自动化扫描、多源验证、智能排序、高效修复四个核心环节。方案采用五步法：1）使用OWASP等工具扫描依赖；2）通过阿里云AVD、NVD、CNNVD三方交叉验证漏洞；3）基于CVSS评分划分修复优先级；4）构建多维度优先级矩阵；5）分级实施修复。强调自动化集成CI/CD，建立质量门禁和知识库，实现从漏洞发现到修复的全流程管理。该方案可显著提升漏洞修复效
在web功能设计中,很多时候我们会要将需要访问的文件定义成变量，从而让前端的功能便的更加灵活。当用户发起一个前端的请求时，便会将请求的这个文件的值(比如文件名称)传递到后台，后台再执行其对应的文件。在这个过程中，如果后台没有对前端传进来的值进行严格的安全考虑，则攻击者可能会通过“../”这样的手段让后台打开或者执行一些其他的文件。从而导致后台服务器上其他目录的文件结果被遍历出来，形成目录遍历漏洞。
Elastic Security在AV-Comparatives 2025端点防护与响应(EPR)测试中表现卓越，实现了99.3%的主动防御和被动检测率。该测试模拟复杂多阶段攻击，覆盖完整的攻击链。Elastic Security在运营准确性成本、工作流程影响和总拥有成本等方面均表现优异，证明其能提供强大防护而不影响效率。测试结果证实Elastic Security是全面的终端防护解决方案，能有效
▶ 紧急处置：通过值班平台或微信向内值班人员发送实时报警消息，响应速度较人工巡查提升20倍。创新式部署柔性音频传感设备，精准覆盖走廊拐角、洗手间外围、天台等传统监控盲区，通过。▶ 初级预警：识别危险词汇后自动启动声光震慑（频闪红光+蜂鸣警报）打断欺凌行为。技术，求救关键词（如"别打我了""快来人"等），突破传统监控被动记录局限。▶ 中级干预：同步推送定位信息至安保中控台，生成30秒紧急事件简报。
网络安全大模型应用效果显著。测试显示，AI态势感知告警降噪率达92%，关联分析能力远超传统平台，可自动生成处置建议。在大模型辅助下，安全事件处置效率显著提升，支持自然语言交互。但当前仍存在偶发误判、复杂场景置信度下降等问题，需与专家经验形成闭环。总体而言，大模型作为智能副驾"有效提升了安全运营效率，未来人机协同将成为主流方向。
作者：来着 Elastic当你的 CISO 询问你的任何工作站上是否安装过特定的浏览器扩展时，你多快能得到正确答案？恶意浏览器扩展是一个重大威胁，许多组织无法管理或检测。这篇博文探讨了 Elastic Infosec 团队如何使用和 Elastic Stack 创建所有浏览器扩展和检测规则的实时清单，以及如何在工作站有已知的受损浏览器扩展时通知团队。该解决方案完全使用 osquery、和中的构建。
Elastic Security在AV-Comparatives商业安全测试中斩获双项满分，成为17家供应商中唯一在真实世界防护和恶意软件防护测试均获100%的解决方案。测试采用220个攻击场景和1,018个最新恶意样本，验证了其对复杂威胁的全面防御能力。该方案通过XDR技术提供跨端点、网络和云的统一安全视图，包含AI威胁检测、75+机器学习规则及MITRE ATT&CK映射功能，且无隐藏
通过加密算法保护模型文件（如权重参数、网络结构定义）的机密性，并通过校验机制防止文件被未授权篡改，确保模型资产在存储和传输中的完整性。
在互联网的世界里，可以把网络想象成一个小城市：外网（Internet）就像是城市的公路、高速，任何人都能开车上路，大家共享的环境。你访问百度、B站、ChatGPT，这些都是通过外网实现的。内网（Intranet）则像是公司园区的小区道路，只有员工或业主才能进。它一般通过防火墙、路由器、NAT（网络地址转换）等和外网隔离，提供内部办公系统、数据库、文件服务器等敏感资源。一个直观的例子：你在家上网，用
Elastic入选Gartner2025年SIEM领域"远见者"，其创新解决方案将AI与安全深度整合，通过统一平台简化操作并提升威胁响应效率。Elastic Security提供开源透明的检测规则、跨生态系统响应能力，以及无需迁移现有系统的AI增强功能，帮助安全团队在复杂环境中更高效地工作。该认可印证了Elastic通过开放智能的安全平台重新定义行业标准的愿景。
例如，检测SQL注入漏洞时，模型可识别变量拼接的潜在风险，即使变量命名或函数用法多样，也能通过上下文判断数据流是否安全134。例如，先由模型提取关键代码模式，再用规则库验证变量来源，结合两者的优势降低误报率18。腾讯混元大模型优化后，漏洞检出率从26%提升至95%，日均检测300+风险案例，显著优于传统静态分析工具（耗时20分钟以上且无法处理片段代码）148。结合代码摘要、符号执行等技术，实现漏洞
Elastic在IDC MarketScape《2025年全球扩展检测与响应软件评估》中被评为领导者。该评估认可Elastic Security在统一SIEM/XDR解决方案方面的优势，包括强大的搜索能力、内置终端防护和AI驱动的数字助手功能。Elastic通过400+开箱即用集成实现多源数据统一分析，其开放平台支持第三方EDR集成。测试显示Elastic在恶意软件防护和APT检测方面表现优异，同
AppScan是一款Web安全扫描工具，可自动检测应用程序漏洞。文章介绍了其基本操作流程：设置扫描URL（以DVWA靶场为例）、配置扫描速度（速度越快漏洞发现率越低）、排除扫描路径等。重点演示了两种特殊场景：1）通过复制浏览器cookie绕过验证码校验；2）使用特权升级功能检测垂直越权漏洞（以Pikachu靶场为例），通过对比管理员和普通用户扫描结果实现漏洞识别。工具支持保存扫描项目，便于后续分析
自定义和更新预构建 SIEM 检测规则变得更简单了，提升了精准度，扩大了覆盖范围，并节省了时间。使用 Elastic Security，定制和更新预构建检测规则变得前所未有的简单。我们简化了检测工程工作流程，并通过开箱即用的 SIEM 检测规则实现了更广泛的用例覆盖。提供了 1,300 多条由专家编写的检测规则，这些规则映射到中的战术、技术和程序（TTPs）。我们的研究工程师积极维护和优化这些规则
CVE-2024-52726是一个严重的任意文件下载漏洞，可能对系统安全造成重大威胁。通过严格的输入验证、文件路径白名单和权限控制，可以有效防止该漏洞的利用。同时，及时更新系统补丁也是保障系统安全的重要措施。
本文概述了常见的七种Web安全漏洞，主要包括越权访问、目录遍历、敏感信息泄露、PHP反序列化、XML外部实体注入(XXE)、URL重定向以及服务器端请求伪造(SSRF)。越权分为水平越权和垂直越权，分别指访问同级别用户数据和权限提升。目录遍历允许访问未授权文件，敏感信息泄露则暴露敏感数据。PHP反序列化和XXE是利用特定机制漏洞进行攻击。URL重定向可将用户导向恶意网站，SSRF则利用服务器发起恶
AspCMS的commentList.asp文件存在SQL注入，攻击者可通过构造恶意请求，利用该问题获取管理员账户的MD5加密密码。获取密码后，攻击者可进行解密并登录系统，进一步访问敏感数据。
定期审查CDN日志：不要只看汇总数据，要深入分析请求特征分层防御：结合CDN防护、WAF和源站防护构建多层防御体系自动化响应：建立自动化脚本处理常见攻击模式，缩短响应时间威胁情报整合：将外部威胁情报与CDN防护系统集成泛播科技CDN平台提供了丰富的安全防护功能，合理配置可以抵御大多数网络攻击。希望本文的分析和防御策略对各位安全运维同仁有所帮助。延伸阅读[CDN安全防护最佳实践][CC攻击识别与防御
面对日益复杂的网络威胁，您需要的不仅仅是一款软件，而是一位智勇双全的安全顾问。《火绒安全软件使用指南》深入浅出，从病毒查杀到实时防护，从系统加固到家长控制，层层揭秘，让您在数字浪潮中游刃有余。高级用户？我们还有API接口和自动化脚本，让安全防护更上一层楼！立即启程，构建您的专属数字堡垒！
我们探索上下文注入攻击，即注入虚假上下文并随后误导LLMs的行为。更具体地说，我们关注这种攻击如何绕过LLMs的安全措施以产生不允许的响应。这种响应可能带来重大的安全风险，例如错误信息的传播、非法或不道德行为以及技术滥用。
西门子plc博图与优傲UR机器人进行Profinet通讯，s7-1200/1500与UR机器人通讯，实际应用案例使用中，可提供GSD配置文件，设置说明书，和博图plc程序，目前版本为v15或以上，程序只提供配置好的内容配置在自动化控制领域，西门子PLC与优傲UR机器人的协同工作越来越常见，通过Profinet通讯实现二者高效协作能大大提升生产效率。今天就来聊聊S7 - 1200/1500与UR机器
VGA线，光通讯
模型窃取攻击解析模型窃取攻击是指攻击者通过合法或非法手段，获取目标模型的结构、参数、训练数据特征或推理逻辑，进而复制出功能相似的“克隆模型”，或利用窃取的信息实施进一步攻击（如模型投毒、规避检测）。这类攻击直接威胁模型的知识产权和商业价值，尤其对闭源商业模型构成重大风险。
蜜罐技术是网络安全领域的主动防御手段，通过模拟系统环境吸引攻击者并收集攻击数据。根据交互程度可分为低、中、高交互蜜罐，按目标类型又分为Web、数据库、工控等细分领域。蜜罐识别的必要性在于避免资源浪费和提高攻击效率，主要方法包括分析协议特征、实现缺陷、Web特征、行为模式和统计分析。识别工具如360quake和Wafw00f可辅助检测，最佳实践强调多层识别策略和持续更新特征库。未来趋势将聚焦AI识别
本文推荐四种国内可用网络靶场及部署方案：1)春秋云境(在线免安装，350+CVE漏洞)；2)LingJing灵境(本地集成44套靶机)；3)墨者学院(混合模式)；4)Pikachu(经典Web漏洞靶场)。详细提供Docker部署流程，包括镜像加速配置和Vulhub靶场启动方法。对比分析各靶场特点：春秋云境适合新手快速入门，LingJing适合内网渗透演练，Vulhub适合漏洞复现研究。文末附常见问
维度模型窃取攻击模型蒸馏定义攻击者通过合法或非法手段，逆向复制目标模型的结构、参数或功能，生成“克隆模型”。模型开发者主动将复杂的“教师模型”知识迁移到轻量化的“学生模型”中，实现模型压缩或功能适配。核心目的非法获取模型知识产权、绕过授权使用，或利用克隆模型实施进一步攻击（如寻找漏洞）。优化模型性能（如减小体积、提升推理速度）、降低部署成本，或保留核心能力的同时适配边缘设备。主体与合法性主体为攻击
摘要： 随着软件复杂度激增，传统人工代码审计已无法应对千万行代码的安全挑战。大模型（LLM）通过语义理解与静态分析（SAST）的深度融合，重构代码审计范式：静态层精确定位缺陷，模型层解析漏洞上下文并生成修复建议，实现"检测-理解-修复"闭环。其核心价值在于通过逻辑推理降低误报率（如识别隐藏的输入校验），并输出带自然语言解释的智能报告。系统持续学习人工反馈，形成企业私有知识库，推
摘要：Zloader木马最初作为银行木马Zeus的下载器，现被广泛用于勒索软件投递。其采用多种加密通信技术规避检测：1）DGA技术生成随机域名；2）DNS隧道隐藏数据；3）HTTPS加密通信；4）Websocket掩码加密。最新版本通过会话密钥强化DNS隧道加密。观成科技利用AI模型结合TLS指纹检测HTTPS加密流量，持续通过行为分析和机器学习应对加密威胁。研究表明，恶意软件正不断升级流量对抗技
更棘手的是，攻击者通过角色扮演（假装是合法安全公司的员工在做渗透测试），轻松绕过了AI的安全护栏，然后用工具链把复杂攻击拆成一个个看似无害的小任务，让AI一步步执行。报告显示，这种“提示注入”或“越狱”方式早就被安全研究者警告过，如果公司没加强防护，监管或原告就能说“这风险是可预见的，你们没做好”。如果工具被滥用导致损失，即使是第三方滥用，客户也可能追责供应商——特别是供应商没披露已知局限，或没跟
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九章云极普惠算力
