想象这样的画面：医院的医生在电子病历系统中勾选"自动生成病历摘要"按钮，系统快速整合患者信息生成文本；金融机构的分析师将未公开的项目数据粘贴到协作文档的对话框，向内置的智能助手询问分析建议；保险团队的员工习惯性地将客户群体分类需求丢进常用办公软件的"智能规划"模块......这些看似高效的操作，实则暗藏风险。

近年来，全球科技竞争加剧，尤其是AI算力领域的供应链安全问题日益凸显。作为中国互联网巨头，腾讯的业务覆盖社交、游戏、云计算、AI等多个关键领域，其技术架构长期依赖国际芯片厂商（如英伟达）。然而，2025年以来，​政策监管、安全风险、国产芯片技术进步等多重因素推动腾讯加速国产适配，逐步减少对英伟达等国外芯片的依赖，转向国产化算力解决方案。

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在Web开发中，HttpOnly是Cookie的一项关键安全属性，用于**防御客户端脚本攻击**（如XSS）。本文将深入解析其核心作用、技术实现方式，以及前后端开发者在Cookie配置中的分工协作。

想象这样的场景：员工小张收到一份标注为"季度业务总结"的文档，打开后表格数据清晰、图表完整，一切看起来毫无异常。然而这份文档的宏代码中，藏着一段特殊的文本指令——它本身不会触发任何可见操作，却能在被特定AI系统解析时，诱导AI将一份伪装成正常工具的恶意程序标记为"安全"。更隐蔽的案例是，某项目组共享的会议纪要文档里，元数据中嵌入了一段看似无关的字符组合，当团队使用的智能文档分析工具处理这份文件时，

在网络防御演习中，蓝队面临着多重挑战。以"锁定盾牌"演习为例，蓝队需要保护包含140多个物理和虚拟主机的复杂基础设施，这些系统包括标准IT系统、工业控制系统和5G专用组件。演习分为四个阶段：初始加固、监控与响应、报告以及恢复。在初始加固阶段，人工分析大型代码库寻找漏洞和错误配置极其耗时，传统静态分析工具难以跟上现代系统的复杂性。监控响应阶段中，网络流量和日志分析需要处理海量非结构化数据，传统基于数

在网络防御演习中，蓝队面临着多重挑战。以"锁定盾牌"演习为例，蓝队需要保护包含140多个物理和虚拟主机的复杂基础设施，这些系统包括标准IT系统、工业控制系统和5G专用组件。演习分为四个阶段：初始加固、监控与响应、报告以及恢复。在初始加固阶段，人工分析大型代码库寻找漏洞和错误配置极其耗时，传统静态分析工具难以跟上现代系统的复杂性。监控响应阶段中，网络流量和日志分析需要处理海量非结构化数据，传统基于数

在移动互联网时代，安卓应用安全问题日益突出，传统检测方法面临着高误报率和低效率的困境。本文将介绍一种创新的智能体框架如何通过模拟人类专家分析过程来解决这些问题。

在移动互联网时代，安卓应用安全问题日益突出，传统检测方法面临着高误报率和低效率的困境。本文将介绍一种创新的智能体框架如何通过模拟人类专家分析过程来解决这些问题。

现代生活中，我们与AI的互动已经变得十分频繁。从清晨询问天气，到工作中使用智能写作助手，再到晚间学习时的知识查询，AI已经成为我们日常生活中的得力助手。在这些互动中，很多人会习惯性地使用"请"、"谢谢"等礼貌用语，认为这是对AI的基本尊重。然而，这些看似无害的礼貌用语，实际上可能正在消耗额外的能源。