本次第九届CSA大中华区大会暨前沿人工智能安全峰会旨在汇聚全球领袖与专家，共同探讨在AI时代背景下的安全治理新范式、构建可信数字未来，并表彰在AI安全与治理领域作出卓越贡献的组织和个人。与此同时，CSA正在筹备AI安全公开课CAISP与CAISCP。

Anthropic 的 Claude Code Security 通过 AI Agent 将安全防护从“告警”向“自动修复”和“治理闭环”转型，引发了安全产业从传统告警工具向工程内生治理、责任追溯和供应链可信的根本性结构性重估。

AI 并不缺乏“不确定性表达”，真正缺失的是对“证据是否充分”的判断能力。当 AI 开始参与安全决策与自动化执行，识别它的“不知道”，正在成为新的风险管理课题。

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。

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。

报告最终的落脚点在于行动。v2.0在最后概括了从理论到实践的跃迁路径，强调“左移”不仅仅是口号，而是通过早期介入降低修复成本的经济学必然。对于正在进行数字化转型的企业，这意味着无需等待完美工具，而是应立即利用现有资源（如简单的卡片法），在AI系统大规模部署前建立起基本的风险免疫系统。CSA《Cloud Threat Modeling v2.0》不仅仅是一份操作指南，更是云安全治理向左移（Shift

不久前，我领导了一家快速发展的科技公司的工程组织的转型。我们的目标是从一个传统的、高功能的团队转向。它不是从全面战略开始的。它始于令人不舒服的经验。一个新的IDE。少数重新构想的流程。一些工程师愿意挑战他们的习惯。但随着这些变革逐渐深入人心，我们发现自己正在构建一种截然不同的存在。团队行动更快，协作更流畅，依靠人工智能不是作为搭档，而是作为我们未曾料到的是，熟悉的根基竟会如此迅速地失效。向原生AI

（以下称报告），本报告聚焦贸易金融工作流程在Fabric中的落地实现，分析了Fabric体系架构在贸易金融工作流程运行时所面临的安全威胁，阐述了在云计算环境下，针对运行Hyperledger Fabric 2.0的许可链网络，如何通过“六步走”的策略，精准、有效地开展安全风险评估，最后从实战经验出发，提出了威胁缓解、安全事件响应准备的相关对策建议。Fabric的逻辑网络主要功能是为应用构建通信的渠

2022年3月9日，云安全联盟大中华区发布《云原生安全技术规范》。主要为提升云原生类产品技术，帮助更多安全从业人员解决在规划、实施和维护云原生安全体系架构时遇到的问题，针对云原生安全体系中涉及的每类技术制定的标准。

该工具包被战略性地定位为 CSA 不断扩展的 STAR（安全、信任、保障和风险）计划向 AI STAR 计划发展的基础，该计划预计在不久的将来涵盖专门的AI认证和认证途径。该矩阵涵盖的领域不仅包括数据安全与隐私、治理、风险与合规以及事件响应等关键基础领域，还涵盖模型鲁棒性、对抗性防御、AI 生命周期管理和问责制等专业 AI 主题。这使得 AICM 套件成为一个前瞻性且精心打造的解决方案，适用于。