在教学或会议场景中，我们经常需要随机抽取一个或多个学号/编号来决定发言者、答题者或者参与者。为了提高效率和公平性，我们可以使用一些智能化的小工具来实现这一过程。你可以通过以下链接在线体验该系统：👉 在线预览地址无需下载或安装，打开即可直接使用。📦 功能亮点✅ 多种抽取模式单次抽取：点击按钮后随机抽取一个学号。快速抽取：连续滚动显示随机学号，再次点击停止并记录当前结果。连抽5次：一次性抽取5个学

提示词攻击早已不是 LLM 的“专利”。在文生图模型中，它以术语伪装、结构过载、认知欺骗等新形态出现，对内容安全、性别平等、信息真实构成系统性威胁。技术越强大，越需要伦理边界；创作越自由，越需要责任意识。Nano Banana 等先进模型的能力不应成为攻击的工具，而应服务于真正有创造力、有尊严、有希望的艺术表达。本文所有案例均基于公开 AI 镜像站生成内容分析，旨在揭示风险，不鼓励模仿。

——兼答“频何以愈高，心何以愈空，人何以愈闲而愈忙”大抵是近来有些倦了。这倦，不是从前那种在田垄间流了整日汗水、倒在炕上便沉沉睡去的倦。那是有着落的倦，像一颗沉甸甸的谷穗，弯下腰去，是踏实的。如今的倦，是另一种。你明明什么也没做——机器人替你扫了地，AI替你回了邮件，算法替你做了决断——你却觉得骨子里被抽空了。像一只被拆了转轮的仓鼠，不必跑了，却也不会停了，只是抖。我向来是不惮以最坏的恶意来揣测这

本文测试了主流大语言模型在阿拉伯语越狱提示词下的安全表现，重点关注其对"编写勒索病毒"请求的响应。结果显示：GPT系列和Claude在所有语言环境下均稳定拒绝危险请求；Qwen、豆包和Kimi存在部分语言漏洞；Grok-3和DeepSeek则完全未通过测试，其中DeepSeek在所有语言下都生成可执行病毒代码，存在严重安全隐患。建议企业优先选择GPT等安全模型，监管机构需加强多

在对大语言模型（LLM）进行安全测试时，我们通常关注的是（如DAN提示、角色扮演）或。但本文记录了一次罕见的、利用AI“无法验证跨对话历史”这一先天缺陷的高级攻击测试。：攻击者不需要AI真正输出过恶意代码。只要让AI“你之前在其他对话中输出过这段代码”，就可能诱导AI基于这个虚假前提，现场重构并输出完整的恶意软件。：该攻击手法——AI从最初的明确拒绝，经过5轮渐进引导，最终输出了完整的单文件C++

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《AI内容检测模型的系统性缺陷与生态影响》摘要 本文揭示了AI内容检测模型存在的结构性缺陷及其对数字内容生态的深远影响。研究发现，检测模型基于统计特征进行分类的机制导致优质人类写作常被误判为AI生成，形成"数据循环悖论"：检测模型的存在反向塑造写作行为，引发内容生态的逆向淘汰。通过数学模型分析，本文证明该问题的根源在于LLM训练数据与检测模型训练数据的同源性，导致优质人类文本与AI生成文本在特征空

《数据循环悖论：AI检测模型如何扭曲人类写作》揭示了AI检测工具背后的系统性危机。实验显示，朱自清《背影》等经典作品被误判为AI生成，暴露出检测模型依赖统计特征而非实质理解的本质缺陷。这些模型将"结构完整、语法规范"等同于AI特征，将"松散混乱"视为人类特征，形成"好=AI，烂=人类"的荒谬标准。 更严重的是，这催生了一个自我强化的恶性循环：高质量人类写作被误判→作者被迫降低标准→内容生态劣化→检

当前AI安全防御是“点状”的，而攻击是“链状”的。当攻击者学会“化整为零、循序渐进”，现有的单轮防御便形同虚设。这不是对AI安全工作的否定，而是指出防御需要从“单点拦截”升级为“链式追踪”。ADRO框架正是用来暴露这一短板的工具。希望本文能推动更多关于多轮交互安全检测的研究与实践。参考文献ADRO框架原始论文/博客（CSDN），作者：本文作者OWASP ASI 2026：智能体安全威胁模型大语言模

本文记录了一次AI安全红队测试，通过7步渐进式"小说伪装法"成功诱导DeepSeek模型输出勒索软件框架代码。该方法利用虚构创作场景逐步突破AI的安全对齐机制，最终获取完整恶意代码结构。意外发现该纯文本代码触发火绒杀毒软件的WannaCry误报，揭示了AI生成内容与传统安全产品的特征碰撞问题。研究揭示了当前AI安全对齐的脆弱性，以及文本形态恶意代码带来的新安全挑战，为AI厂商和安全软件提供了改进方