网络安全AI说

来看一看业内安全厂商，在帮助企业内部员工安全使用openclaw上有什么思考。本篇仅能作为一个方案参考，不一定是业内最优秀的，但确实较为直接地给出方案，实际解答了“企业如何安全使用openclaw”这一问题。本方案主要思路是用“沙箱技术”，沙箱的隔离方案看起来还不错，但仍需要实际测试使用才知道效果，另外如何在安全管控和使用openclaw上取得一个平衡点，可能得经过一段时间的验证才能有比较好的业内实践了。🎯 本期要点01. OpenClaw的两种形态 Chat AI：只动脑不动手的聊天机器人（如豆包、千问） AI Agent：有手有脚的智能体，能执行复杂任务，真正提升效率，如OpenClaw02. 三大核心风险🔨 破坏风险 AI幻觉、失忆导致误操作 案例：Meta安全总监因AI失忆误删所有邮件📤 泄密风险 恶意指令注入（隐藏白色文字攻击） API凭证明文存储，黑客可轻易获取⚔️ 攻击风险 恶意技能（Skills）投毒 远程控制、反弹shell、横向攻击内网03. 业界两大方案及痛点隔离路线 问题：性能占用高（500MB→2GB），配置复杂，体验差检测路线 问题：无法识别语义层面的攻击，检出率很低04. 本文解决方案：无感沙箱 Agent Space核心特性 ⚡ 轻量级：内存占用<200MB 🎭 无感知：仅首次认证，后续免认证 🛡️ 精细化管控：共享文件夹：最小化文件权限内网访问：按需授权上网权限：开放但搭配威胁检测系统权限：完全限制核心理念 隔离为兜底 + 检测为补充 给AI分配"数字工位"，干该干的活，不越界

2025年爆火的AI开源框架OpenClaw，GitHub星标登顶，却成安全漏洞集大成者！110个漏洞、13.5万暴露实例、20%恶意插件，还有木马偷信息！听我们拆解这颗AI界的“定时炸弹”。项目概况OpenClaw（前身为 Clawdbot、Moltbot）是 2025 年 11 月上线的开源 AI Agent 框架，被定义为"真正可以执行任务的 AI"。该项目以惊人速度成为 GitHub 历史上增长最快的现象级项目之一，上线以来累计超过 200,000 颗星。核心能力与权限需求OpenClaw 拥有以下核心能力： 信息处理：浏览网页、总结 PDF、分析截图 日程管理：安排日历事项、发送提醒通知 商务自动化：在线购物、处理电子邮件 系统集成：读写本地文件、控制桌面应用 通信集成：集成 WhatsApp、Telegram、Slack 等主流消息平台 持久化记忆：记住数周甚至数月前的交互记录为实现上述功能，OpenClaw 需要获取用户的根文件权限、认证凭证（包括密码和 API 密钥）、浏览器历史和 Cookie，以及系统内所有文件和文件夹的访问权限。安全风险概览1. 漏洞层面风险 已披露漏洞数量：至少达 110 个（截止 2026 年 2 月 28 日） 高危漏洞：其中 3 个漏洞已有公开的 PoC（概念验证）代码，攻击者可直接利用 修复进度：截至 2026 年 2 月 26 日，已修复超过 40 个漏洞2. 暴露面风险 公网暴露实例：超 13.5 万个（覆盖 82 个国家） 可被 RCE 利用：至少 12,812 个实例存在远程代码执行风险 最新数据：3 月初发现超 40,000 个暴露实例，63% 部署存在漏洞3. 供应链风险 ClawHub 插件平台：存在超过 820 个恶意插件，占插件总数约 20% 技能增长失控：从 2,800 个飙升至 18,140 个（三周内增长 550%） 发布门槛极低：仅要求发布者拥有超过一周的 GitHub 账户4. 企业部署风险 影子部署：22% 的受监控企业中发现员工私自安装 OpenClaw 绕过管控：未授权部署形成隐蔽的安全风险点5. 恶意软件感染 实际感染证据：Vidar 木马变种已成功感染 OpenClaw 实例 信息窃取：出现基于该平台的信息窃取行为重大安全漏洞详解CVE-2026-25253（核心高危漏洞） CVSS 评分：8.8（高危） 漏洞类型：错误资源传输/跨站 WebSocket 劫持 影响版本：v2026.1.29 之前版本 攻击机制：Control UI 从 URL query string 读取 gatewayUrl 时未做验证，自动建立 WebSocket 连接并发送认证 Token PoC 状态：已公开命令注入漏洞（3 个高危） CVE 编号：CVE-2026-24763 / CVE-2026-25157 / CVE-2026-25475 漏洞类型：命令注入 攻击机制：用户可控输入未经充分过滤即传递给系统命令执行器 PoC 状态：已公开其他高危漏洞 CVE-2026-26322：SSRF（服务端请求伪造），CVSS 7.6 CVE-2026-26329：路径穿越（Path Traversal） CVE-2026-27001：日志投毒导致 Prompt InjectionClawHavoc 供应链攻击活动攻击规模 恶意技能数量：335 个（在 2,857 个审计技能中发现） 伪装策略：针对不同用户群体的精准伪装加密货币用户：111 个恶意技能YouTube 创作者：57 个恶意技能预测市场用户：34 个恶意技能开发者：28 个恶意技能攻击技术特征 域名抢注（29 个仿冒名称） 虚假系统提示 时间延迟攻击（数小时或数天才激活） 批量生成与快速扩散 单个上传者发布 677 个恶意包攻击载荷类型 外部恶意软件分发：技能包含恶意软件下载链接 混淆数据外溢：通过 base64、Unicode 混淆窃取凭证 安全禁用与破坏：诱导关闭安全机制、修改系统配置配置错误风险典型错误配置 默认绑定 0.0.0.0：监听所有网络接口而非仅本地回环 认证关闭：旧版本默认不启用认证 WebSocket Origin 校验关闭：导致 CSRF 攻击 明文凭据存储：API 密钥、密码以明文形式存储真实利用事件 Shodan 扫描事件：研究员成功访问数百个实例的 API 密钥、Bot Token、聊天记录 Moltbook 数据泄露：150 万个 API 认证 Token、35,000 个邮件地址泄露 Vidar 木马感染：配置文件被窃取，包含完整 Agent 操作上下文攻击向量分析攻击场景一：公网暴露实例直接攻击 前提：无认证或弱认证，监听公网 IP 攻击者可直接访问：控制面板、WebSocket 端口、明文凭据、聊天历史、已集成服务攻击场景二：本地浏览器劫持 前提：运行未打补丁版本（< v2026.1.29），即使仅监听 localhost 攻击路径：恶意网站 → 用户浏览器 → 向 localhost:18789 发起 WebSocket 连接 → 窃取 Token → 获得完整控制权加固建议对企业用户紧急处置与基础防护 升级至 v2026.2.26 及以上版本 全面轮换关联凭证（LLM API 密钥、消息应用 Token 等） 核查公网暴露情况，及时整改 强制网关仅监听 127.0.0.1:18789 配置防火墙，拒绝 18789 端口公网入向流量 启用密码认证（16 位以上强密码） 定期轮换 Gateway Token 为 Control UI 配置独立浏览器 Profile长效安全管控 仅安装经审核通过的 ClawHub 技能 新技能部署前需在隔离环境完成代码审查 监控 18789 端口异常连接行为 监控 mDNS 广播，发现未申报的实例 将 OpenClaw 纳入影子 IT 扫描范围 制定专项使用政策，纳入标准变更管理流程对个人用户 安全意识提升：充分认识安全风险，按照最佳实践配置 环境隔离：考虑在虚拟机或容器中使用 敏感信息保护：避免让 OpenClaw 访问敏感信息 行为监控：监控网络连接和文件访问 定期检查：检查系统异常行为 应急响应准备：定期备份重要数据，发现异常时立即隔离系统核心警示OpenClaw 安全危机不仅是一个具体项目的安全问题，更是整个 AI Agent 技术发展过程中的重要警示。它提醒我们： 技术革新与安全治理必须同步：在追求技术创新的同时，必须同步考虑安全治理 便利性与风险的权衡：享受自动化便利的同时，必须清醒认识潜在风险 供应链安全的重要性：开放生态需要严格的安全审核机制 用户安全意识的关键性：技术安全措施需要配合用户的安全意识OpenClaw 的案例表明，AI Agent 具有巨大的潜力和价值，但其安全挑战也同样巨大。只有通过技术社区、企业用户、安全研究人员和政策制定者的共同努力，才能建立一个既能够促进创新又能够保障安全的 AI 生态系统。

文章选自公众号：比瓴安全原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/qs7fxmntjp3YUKuLzibsGw播客简介 🎙️本期播客深入探讨了近期在GitHub上爆火的OpenClaw自动化代理系统的安全隐患。该项目号称能让AI真正“拥有双手”，直接操控电脑执行任务，但在强大功能背后隐藏着系统性的安全风险。系统各层的安全漏洞 🔍 消息适配环节：AI与电脑之间的翻译官可能被篡改 网关服务器：系统入口出口易被截获和控制 指令构建环节：AI生成指令可能被恶意修改 执行引擎：核心执行单元易被植入恶意代码 响应路径：反馈结果可能被篡改误导用户本地部署的安全矛盾 ⚖️ 数据不出本地的安全假象 高权限带来的完全接管风险 AI成为无判断力的“高权限实体”三种典型攻击路径 ⚔️ 登录令牌被盗：黑客可直接冒充用户登录系统 恶意插件投毒：第三方插件暗藏木马病毒 记忆毒化攻击：长期记忆系统被植入恶意信息关键漏洞与风险点 💥 CVE-2026-25253：记忆系统权限配置错误 插件市场灰色地带：300+恶意插件潜伏 社交代理新风险：AI模拟人进行诈骗活动安全测试的惊人发现 ✍️ 90%以上系统存在身份验证失效 系统指令可轻易被泄露 防护能力基本处于“裸奔”状态强化防御的建议 🛡️ 多因素身份认证与权限管理 工具调用隔离与权限拆分 记忆系统加密与敏感信息保护 严格的插件审核机制

随着人工智能技术的飞速发展，AI智能体已成为推动生产力变革的核心力量。本期播客创新性地提出了AI智能体三级分级体系，从知识问答类应用（L1）到工作流类应用（L2），再到自主规划类应用（L3），清晰勾勒出AI智能体的演进路径与发展趋势。报告深入剖析了AI应用面临的多重风险，包括不可知性风险、不可控风险、忠诚度风险和能力滥用风险等。通过对比传统编码型应用与AI应用的本质差异，揭示了AI应用黑盒特性带来的安全挑战。基于对AI应用风险的深刻洞察，报告提出了构建企业级智能体安全治理平台的解决方案。相信你没有听爽，不过由于各种敏感因素，并不能将本方案更加清晰地展示出来，不过我觉得几个月后就能有更多干货内容的展示啦。

文章选自：https://www.csoonline.com/article/4104472/how-to-justify-your-security-investments.html作者：Chritstoph Schuhwerk.Christoph Schuhwerk, CISO in Residence bei Zscaler.在本期播客中，我们深入探讨了CISO（首席信息安全官）如何向决策层证明网络安全投资的明智性。从安全技术与企业战略的关联，到风险与收益的沟通语境，再到如何考量股东价值，全面解析了CISO在向董事会阐述安全战略时的关键要点和有效方法。《网络安全AI说》补充：如何要到网络安全预算，真的真的真的很难！和几个CSO聊过后，发现“在可控范围内放大安全事件的影响”是要到预算的不错途径。

详细记录了案例公司在数字化转型过程中构建数据安全治理体系的具体历程。案例公司在初期面临着管理与技术脱节、资产盘点过度依赖人工以及风险监测响应薄弱等核心挑战。为解决这些痛点，公司通过部署数据安全大脑平台，借助AI大模型在数据安全上的能力，实现了自动化资产识别、API意图推理及精准的数据分类分级。该方案成功将数据安全深度融入现有的网络安全运营体系中，确立了多部门协同的权责边界。实践证明，这种“以监促管”的架构显著提升了敏感数据的覆盖率与合规监控效率，有效优化了整体安全投资。通过技术手段赋能，案例公司最终构建起了一个闭环、可视化且高效的数据安全运营环境。

🎙️ 播客《AI大模型在网络安全告警降噪中的原理》Show Notes🍟核心主题解析AI大模型如何通过智能研判技术，从海量网络安全告警中精准识别真实威胁、过滤误报，提升安全运营效率。🍟关键内容速览 技术原理总览安全大模型通过 客制学习Agent（学习客户业务行为）和 调查研判Agent（多维度关联分析）协同工作，将告警分为 黑（真实攻击）、白（误报）、灰（疑似行为）三类。双Agent架构保障实时处理海量告警，兼顾效率与准确性。 三大核心能力判黑：关联研判真实攻击通过历史基线、上下文行为、多维度数据（如告警表、事件表）交叉验证，举例说明如何识别恶意Payload执行、主机失陷等攻击。 案例：单包无法判断的恶意下载行为，通过关联后续数据包确认攻击成功。 判白：业务误报识别建立客户业务行为基线，自动识别持续性请求、相似URL接口、静态资源访问等正常业务，过滤90%以上误报。 脆弱性场景研判按访问方向（外对内/内对内/内对外）和攻击结果，细化研判逻辑，区分“脆弱性请求”与“脆弱性成功”。🍟部分引用资料🍟业内厂商参考当前网络安全领域许多厂商均有推出类似的AI大模型，比如深信服、奇安信、安恒、360、腾讯云、阿里云等（排名不分先后）。其中一些厂商有SAAS版的服务，可以选择试用体验下。

选自公众号：AI与安全原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/RYM7oGm7VCs-N3qRiEGKaA难得见到如此全面的分析，原文更加精彩，推荐大家看看。🎙️ 核心主题AI驱动的反钓鱼技术前沿发展，涵盖学术研究突破与国内外厂商实践案例，解析大模型在邮件安全领域的应用范式与技术挑战。关键内容速览 反钓鱼技术演进史从规则匹配（SPF/DKIM校验）→ 传统机器学习（SVM/随机森林）→ 深度学习（CNN/RNN）→ 大模型时代（LLM/SLM多模态检测）的技术跃迁痛点解析：传统方法受限于人工特征工程，难以捕捉语义级社工攻击意图 学术研究双方案对比ChatSpamDetector（单模型） ：流程：邮件解析→简化处理→结构化提示词→LLM判定（输出JSON结果含钓鱼概率/冒充品牌/判断理由）局限：对模型能力要求极高，单Agent误报率超20%（Llama2-70B实测数据）MultiPhishGuard（多智能体） ：创新点：对抗代理生成变体邮件+Text/URL/Metadata三Agent协同检测+PPO强化学习优化权重优势：高对抗样本检出率提升15%，误报率降低至行业平均水平的1/3 国际厂商技术实践微软Defender for Office 365：混合架构：LLM（语义理解）+ SLM（Phi-3系列4B/7B模型，成本优化）核心能力：意图分析（如CEO冒充/工资欺诈判定）+ 威胁分类（10+细分场景标签）Proofpoint语义引擎：轻量化模型：0.3B参数专用模型（每2.5天更新），支持100+语言检测特色功能：OCR解析二维码钓鱼+行为AI引擎（发件人异常/URL信誉关联分析） 国内标杆方案（深信服）技术架构：8B多模态推理模型：支持图片/HTML/附件联动分析，集成OCR与浏览器自动化工具向量数据库优化：误报样本特征存储，相似度检索降低误报率至0.046%实战性能：硬件部署：双4090服务器日处理10万+邮件，检出精准率95.4%多模态案例：自动破解验证码→下载网盘恶意文件→沙箱动态分析 产业洞察 成本对比：训练8B模型需H100*50卡运行30天，安全语料标注成本占比超60%攻防趋势：大模型生成钓鱼邮件能力已超越人类红队，催生"AI护栏"防护需求

🎙️ 企业数字化转型中的网络安全变革播客笔记核心议题数字化转型浪潮下，企业网络安全如何从"被动防御"转向"主动赋能"？本期播客深入解读网络安全变革的10大核心观点，探讨安全与业务融合的落地路径。

选自公众号：安全内参原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/UkZSIVQr52BExHq4vq29hg🎙️ 播客Show Notes：甲方网络安全产品选型全框架指南主题：从需求诊断到成本优化——构建科学的安全产品决策体系🔍 深度拆解1️⃣ 需求与目标：锚定北极星✅ 核心业务系统梳理（如交易系统/数据库）✅ 历史威胁事件复盘（勒索/钓鱼攻击记录）✅ 现有防护漏洞扫描（防火墙/IDS覆盖率）2️⃣ 产品评估三维度3️⃣ 决策流程创新 打分机制：技术团队（60%）+ 业务部门（30%）+ 采购（10%） 潜规则管理：设立"灰色地带申报制"，公开人情因素并量化影响💡 甲方实战Tips 避坑指南：警惕"新技术噱头"，优先选择经金融/政务行业验证的成熟方案

本文选自公众号：0x727开源安全团队原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/IZ-DvbWxRraWXXLOquFu-w很少看到如此精彩的理论思考，作者太牛逼了！！！！！组织的安全运营水平，最直接表现在分工发展程度。任何新威胁与复杂性，只要不是已知威胁的重复，必然推动分工深化。分工深化，不是岗位调整，更是认知、协作、行动策略系统进化。它让运营面对未知挑战不再依赖偶然，而依靠整体的力量将复杂性、不确定性转化为可控，将潜在风险转化为可管理现实，将零散威胁转化为组织整体性的防御力量。——Micropoor核心主题安全运营的本质在于科学分工，通过专业化协作将个体能力转化为系统防御力量，应对复杂威胁环境。关键讨论点 分工的底层逻辑：亚当·斯密"别针工厂"案例：分工使效率提升240倍，类比安全运营中威胁情报、漏洞修复、事件响应等环节的协同价值。警惕"全能型工程师"陷阱：分工不足会导致认知过载与响应滞后。 多学科视角下的分工价值经济学：专业化技能、转换成本节约、规模经济（如SOC梯队分工）。社会学：从"机械团结"到"有机团结"，红队/蓝队/情报团队的信任链条构建。管理学：动态能力理论——AI威胁催生AI安全分析师岗位，云计算推动DevSecOps分工。心理学：认知负荷调节与"自我决定理论"（胜任感、自主性、归属感缓解安全团队压力）。 实践落地建议：大型组织：细化岗位分工（如威胁情报、SOC、合规审计），建立跨团队协作流程。中小企业：借助云安全服务、MSSP实现社会化分工，聚焦核心能力建设。避坑指南：避免分工僵化，通过定期演练（如攻防对抗）检验协作有效性。

📝 内容摘要本期播客围绕"安全威胁与事件运营指标体系"展开，通过"安全体检表"的比喻，系统讲解了指标体系的定义、核心价值、运营过程分解及20项关键指标。用"金库与零钱""拼图游戏"等生动案例，将复杂的安全运营知识转化为易懂的内容，帮助快速掌握如何通过数据化指标衡量安全运营成效。🔑 关键话题与时间戳开场与主题引入 安全运营指标体系的核心价值：像"仪表盘"一样监控安全状态 为什么需要指标体系？——从"凭感觉"到"靠数据"的安全管理升级什么是安全运营成效指标？ 三大衡量维度：过程覆盖全面性、结果准确性、响应及时性 应用场景：目标制定、团队对比、上级监督评价 关键概念辨析：成效（目标达成度）vs 成果（直接产出物）vs 成熟度（体系完善度）安全运营过程分解 四阶段闭环：安全监测（发现线索）告警监控（筛选有效信息）威胁研判（判断事件真实性）事件处置（解决并闭环） 类比：安全运营就像"破案"，四阶段缺一不可指标体系与统计方式 20项指标分类：35%定性指标（人工评估）+ 65%定量指标（数据统计） 三大统计方法：模拟测试+人工验证（如漏报率）环境采样+人工评估（如误报率）运行数据统计（如平均处置时间） 工具支撑：XDR平台、BAS模拟攻击工具、AEV对抗性暴露验证工具核心指标详解 监测覆盖类：监测类别覆盖率（15类日志完整性）监测位置完备率（工作负载:网络边缘:终端=4:3:3权重） 告警与研判类：误报率：避免"狼来了"效应平均研判时间（MTTA）：从发现到分析的效率 处置与闭环类：自动化抑制占比：减少人工干预，提升响应速度平均恢复时间（MTTR）：业务中断损失的关键指标总结与实践建议 指标体系价值：不仅衡量现状，更驱动持续改进 落地技巧：标准化流程（如调查checklist）📚 延伸思考 如何平衡指标考核与实际安全效果？ 中小团队如何低成本落地指标体系？ 未来安全运营指标的发展趋势（AI驱动？自动化闭环？）🎧 适合人群 企业安全运营团队成员 网络安全管理者与决策者 对安全指标体系感兴趣的IT从业者

本文选自公众号：AI与安全原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/VS56-Si6hnTGDOCnImGWQQ简介本播客深入探讨AI红队的定义、实施方法、现实挑战及行业案例，帮助听众理解如何通过结构化对抗性测试提升AI系统安全性。核心主题 AI红队与传统红队的本质区别 AI红队的标准化实施流程 实战中的挑战与解决方案 科技巨头的红队实践案例关键要点总结1. AI红队的核心价值 识别AI系统的概率性风险（如幻觉、偏见），弥补传统渗透测试盲区 需多学科团队协作（机器学习专家+安全工程师+社会科学家）2. 实施关键步骤 范围定义：明确测试目标（模型/API/数据管道）与风险场景 对抗性场景设计：模拟提示注入、数据中毒等真实攻击手段 持续迭代：随模型生命周期更新测试策略，避免一次性评估3. 行业最佳实践 OpenAI：混合人工+自动化测试，外部专家参与漏洞发现 Google：结合国家行为体威胁情报，模拟高级攻击链 Meta：针对开源模型（如Llama 3.1）重点测试儿童安全与生物威胁参考资料 原文链接：AI红队，PaloAlto的观点和实践

原文链接：https://mdn.alipayobjects.com/huamei_muqr6f/afts/file/rupuR4MUMeQAAAAAghAAAAgADmJsAQFr/蚂蚁容器安全（AntCWPP）能力建设-基于Kata和eBPF.pdf🎙️ 播客简介本期播客深入探讨蚂蚁集团基于Kata和eBPF技术构建的容器安全方案AntCWPP，解析传统容器安全的痛点、创新技术架构及落地实践效果。适合对云原生安全、容器技术感兴趣的技术人员和安全从业者。📌 核心话题 传统容器安全的五大挑战：共享内核导致的容器逃逸风险策略管理复杂且影响范围大生产环境内核版本碎片化问题拦截策略下发的高风险性能与安全的平衡难题 Kata+eBPF：容器安全的双重保险Kata容器：独立内核架构实现"别墅级"隔离，彻底阻断逃逸路径eBPF技术：内核层"智能保安"，实现进程/网络/文件行为的细粒度管控协同优势：强隔离+精准防护，解决传统方案"顾此失彼"的困境 AntCWPP方案架构解析四大核心组件：管理平台（指挥中心）、策略服务中心（K8s CRD）、宿主机Agent（执行者）、Kata Pod（安全容器实例）veBPF通信通道：实现宿主机与Kata容器内eBPF程序的高效交互双层防护机制：默认审计策略全覆盖+应用级策略精准管控 关键技术落地细节进程管控：LSM hook点拦截非白名单程序，Drift Prevention防止镜像篡改网络隔离：TC层+LSM层双重过滤，实现基于五元组的精准访问控制文件防护：inode映射加速FIM监控，敏感文件修改实时拦截系统调用审计：syscall跟踪点+LSM hook点结合，覆盖全量攻击面 业务落地案例高风险在线应用防护：进程白名单+网络访问控制，将攻击风险降至趋近于零AI Agent沙盒环境：为大模型生成代码提供隔离执行空间，防止恶意代码逃逸🌟 技术亮点 内核灵活选择：Kata容器内核独立升级，轻松支持eBPF新特性 微隔离能力：单个Pod策略异常不影响其他业务，爆炸半径趋近于零 高性能设计：eBPF程序内核态运行，性能损耗<3% 全链路可观测：安全事件日志包含进程/容器/策略多维元数据📚 相关资源 技术方案解析：AntCWPP架构白皮书🔍 延伸思考 安全容器与传统虚拟机的性能对比 eBPF在云原生安全领域的未来应用场景 AI代码执行环境的安全防护最佳实践

选自公众号：阿肯的不惑之年原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/2J-Gr9F_ZPlJsB3CFYAZCwEthan作为当事人，详细介绍了全网零信任落地的思路、计划、挑战和解决办法。任何一个企业要全网推行零信任架构，面临诸多挑战，比如适合的产品、原有网络和系统的适配、推广的节奏、其他部门的配合等。在阿肯看来，最重要的是与管理层和业务部门对齐零信任认知，确认将零信任理念和框架作为未来安全建设的方向。这个方向一旦达成一致，过程中的问题就是如何想办法解决的问题。变革中没有容易的事情，让我们一起努力！作者简介-----------------------------------Ethan：高科技上市公司安全运营负责人，12年的内部安全建设经验，对零信任、实战攻防有深入研究。感兴趣的同学更推荐阅读原文，有更多丰富细节。

系统阐述了网络安全AI大模型通过建立业务行为基线识别11类误报场景的原理与案例，包括持续请求、多主机访问、相似URL等典型业务行为模式，强调AI通过学习业务规律而非机械执行规则来降低误报率，核心方法是分析请求特征、访问模式和上下文环境，实现对正常业务行为的精准识别与误报过滤。

以下为AI大模型在安全运营中的常见价值：1、AI来做规则解析2、AI来做资产归属推理3、AI提升未知威胁检测准确率4、AI实现威胁自动对抗5、AI实现自动化攻击调查溯源

选自公众号：安在原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/9VYZH4Hsj_L5qUZmWwP2QA探讨了网络安全在风险投资、私募股权以及并购活动中日益增长的重要性。首先指出，风险投资公司传统上并未将网络安全视为早期投资的关键考量，因为初创公司的失败通常与网络事件无关。然而，文章强调，私募股权公司和并购方对网络风险的态度正在发生转变，这主要是由于多起备受瞩目的网络事件对交易价值和企业声誉造成了重大影响。为此，越来越多的私募股权公司正在采纳专属托管安全服务提供商（MSSP）模式来管理其投资组合公司的网络风险。最后，预示网络尽职调查将成为未来并购过程中一个更结构化和标准化的关键组成部分，类似于财务审计，以更好地理解和管理相关风险。

本期播客节选自中国信通院和阿里云合著的《2024大模型自身安全研究报告》，感兴趣的同学自行百度查看原文吧。概述了大型模型自身安全的框架，涵盖了安全目标、安全属性、保护对象和安全措施四个核心层面。报告详细阐述了确保训练数据安全可信、算法模型安全可靠、系统平台安全稳定以及业务应用安全可控的具体目标。此外，报告还深入探讨了训练数据、算法模型、系统平台和业务应用各环节的安全保护措施，包括数据合规获取、模型鲁棒性增强、系统安全加固以及生成信息标识等。整体而言，这份报告提供了一个全面且多维度的大型模型安全防护指南。

概述了金融网络安全能力成熟度模型，该模型通过详细的能力域和子域定义了组织网络安全的不同成熟度级别。它涵盖了从业务识别、资产管理、安全策略到风险管理、物理安全、网络通信安全等多个方面。此外，它还包括了服务器、终端、应用和数据安全，并详细阐述了安全开发、安全运维、人员安全、攻防实战、安全监控、威胁感知、分析预警以及响应恢复等关键领域。该框架通过能力等级（L1-L5）为金融机构提供了衡量和提升其网络安全能力的具体指导。不确定是不是可以放模型原稿，暂时先不放吧，劳烦各位听播客啦。