当“弱”模型监督“强”智能体:一套可落地的 LLM 监控红队框架 ❝ 关键词:LLM 智能体监控、红队测试、弱-强监督、CUA-SHADE-Arena、混合脚手架、真阳性率 ❞ 一、为什么要操心“智能 …
本地数据脱敏:解决AI服务隐私泄露的创新方案 在数字化时代,人工智能服务已成为我们日常生活和工作的重要组成部分。然而,随着AI应用的普及,一个日益严峻的问题浮出水面:用户隐私数据在AI服务中的泄露风险 …
Claude如何构建多层防护体系:揭秘AI安全背后的系统工程 摘要:深入解析Anthropic如何通过政策框架、模型训练、实时监控等五大支柱,确保数亿用户安全使用Claude人工智能系统 一、AI安全 …
AI模型微调后为何会“失控”?一项关于大模型安全性的深度解析 AI模型训练示意图 引言:从“精准调校”到“意外失控” 在人工智能快速发展的今天,大语言模型(LLM)已成为许多技术应用的核心。通过微调( …
大语言模型中的 “机器遗忘”:探秘遗忘痕迹的检测之道 在当今数字化浪潮中,大型语言模型(LLMs)已成为人工智能领域耀眼的明星,为各行各业带来前所未有的变革机遇。然而,随着 LLM 应用的日益广泛,数 …
大语言模型不确定性量化实战指南:uqlm工具库深度解析 一、大语言模型幻觉检测的痛点与解决方案 在医疗问诊、法律咨询等专业场景中,大语言模型(LLM)的”幻觉”问题可能造成严重 …
FiniteMonkey:基于大型语言模型的智能漏洞挖掘引擎解析 引言:重新定义漏洞挖掘的边界 在网络安全领域,漏洞挖掘一直是技术攻防的核心战场。传统的漏洞检测工具依赖规则引擎与专家经验,但面对日益复 …
GhidraMCP:基于模型上下文协议的逆向工程工具全解析 ghidra_MCP_logo 为什么需要GhidraMCP?逆向工程的新范式 在当今快速迭代的软件生态中,逆向工程已成为安全研究、漏洞挖掘 …
ghidra_MCP_logo 引言 在逆向工程领域,Ghidra作为一款开源工具,长期受到安全研究人员的青睐。而GhidraMCP的推出,进一步将人工智能与逆向分析结合,通过**Model Cont …