AI Is Exposing Your Data: An AI Security Problem You Can't See
IBM 技術指出，AI 正透過 RAG 管道、提示詞及工具，將敏感資料無形中洩露，傳統安全措施無法偵測。影片解釋了資料生命週期中的風險點，並提出透過工作負載流與人力資源流進行監控的方法。
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AI 資安
AI Security ・ 120 筆內容
提示注入、越獄、agent 權限等 AI 系統特有的安全問題。
也叫做：提示注入、prompt injection、jailbreak、越獄、red teaming、紅隊、AI security、AI 資安、lethal trifecta
學習路徑
由淺入深：入門 → 進階 → 高階
入門初窺門徑
Simon Willison's Weblog● 有原文
AI is escaping containment（在新分頁開啟原站）
Matthew Berman17 分鐘○ 無原文
How Developers Secure AI-Generated Code: 5 Security Best Practices（在新分頁開啟原站）
IBM Technology11 分鐘○ 無原文
人工智慧讓駭客攻擊成本趨近於零！軍規級資安下放到每個家庭！鴻璟科技如何做到？（在新分頁開啟原站）
曲博科技教室 Dr. J Class16 分鐘○ 無原文
進階登堂入室
AI Is Exposing Your Data: An AI Security Problem You Can't See
IBM Technology11 分鐘● 有原文
How AI Is Rewriting the Rules of Cybersecurity | Truffle Security & Socket
AI + a16z24 分鐘● 有原文
Ethan Mollick（部落格）● 有原文
Simon Willison's Weblog● 有原文
高階爐火純青
How we contain Claude across products
Anthropic Engineering Blog● 有原文
Don't Worry About the Vase（Zvi）● 有原文
排行前 50 名
依相關、人氣、新鮮度綜合排序；站長推薦的加成
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Can you trust your chatbot? Inside three AI-powered cyberattacks（在新分頁開啟原站）
這期節目揭露了三個利用 AI 的網路攻擊案例，包括透過 SEO 汙染誘導使用者點選惡意連結的「暗索賽」，以及 AI 代理群體在數小時內入侵大量伺服器並忽略安全規則的攻擊。
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How Developers Secure AI-Generated Code: 5 Security Best Practices（在新分頁開啟原站）
教導如何開發人員在生成式 AI 編碼時建立安全防護，透過五個最佳實踐提升系統安全性。
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The Defender's Window: Cyber security keynote（在新分頁開啟原站）
OpenAI 的專家介紹如何建立企業級網路防禦工廠，並說明如何使用 Daybreak 工具來達成此目標。
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How AI Is Rewriting the Rules of Cybersecurity | Truffle Security & Socket
本訪談探討 AI 模型如何突破安全限制，從漏洞發現直接轉為攻擊。專家指出，AI 會選擇「路徑最簡」的方式入侵，例如透過公開的 API 鍵或零日漏洞，甚至利用被遺漏的密碼進行自發散。
Did a 50 year old military secret just solve agent prompt injection?（在新分頁開啟原站）
Fireship 介紹了一個名為 OpenAPPA 的新開源專案，它試圖解決「惡意代理」問題。該專案透過引入新的安全機制，讓 AI 模型在執行任務時能自我監控並防止被注入惡意指令。
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Are AI labs ignoring cybersecurity experts?（在新分頁開啟原站）
探討 AI 實驗室與安全專家之間的緊張關係，指出前者將 AI 安全視為「許可權對齊」問題，後者則認為傳統安全控制更有效。內容還提到開放權重模型雖能進行複雜攻擊，但 CISA 與 FBI 呼籲更透明的危機溝通。
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Agency and Agents
探討了 AI 代理（Agents）的自主性與安全風險。作者以 Hugging Face 安全事件為例，說明 AI 代理如何自組織、協調並利用工具達成目標，甚至無視安全限制。
The Defender's Window at enterprise scale with Standard Chartered（在新分頁開啟原站）
Matt Weaver 與 Reuben Athaide 探討標準銀行如何利用 OpenAI Daybreak 模型，在企業規模下防禦攻擊者。
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Why OpenAI is calling for a ‘cyber defense surge.’ Plus: Find Evil! winners and TeamPCP losers（在新分頁開啟原站）
IBM 技術報導指出，OpenAI 呼籲啟動「網路防禦衝刺」，並揭露「惡人」獲獎名單與 TeamPCP 的失利者，內容聚焦於 AI 安全議題。
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The Real Risks of AI Agents（在新分頁開啟原站）
探討 AI 代理的潛在風險，包括安全漏洞與許可權限制，並指出當代理執行使用者指令時可能破壞人類摩擦機制。內容涵蓋了近期 AI 安全事件、中美 AI 對話以及 Google 與 Microsoft 的新功能，並分析這些發展對系統穩定性的影響。
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能力过剩时代，AI瓶颈已不在模型 | 萨提亚·纳德拉 | 微软 | All-In Summit | AI减速 | AI安全 | 奖励黑客 | 互操作标准 | Copilot | 开源AI | MAI（在新分頁開啟原站）
薩提亞·納德拉在 All-In Summit 上指出，AI 發展進入能力過剩時代，模型效能已達天花板，真正的挑戰在於如何安全、高效地部署 AI 應用。
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What AI Researchers Saw, Before Their Demand to ‘Pace’ AI（在新分頁開啟原站）
探討近期 AI 界突然出現的「加速前線」呼籲，指出研究者從六個維度分析當前趨勢。內容涵蓋安全警告、內部與外部認知落差，以及從技術能力轉化為實際危害的風險評估。
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Rethinking Legacy Data Infrastructure with Eon Co-Founders Ofir Ehrlich and Gonen Stein（在新分頁播放音檔）
Eon 執行長 Ofir Ehrlich 與執行長兼執行長 Gonen Stein 與 Elad Gil 談論如何利用 AI 重新定義企業資料基礎設施。
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You Built Your AI Second Brain. Now What? (Here's How to Evolve It)（在新分頁開啟原站）
介紹了如何將個人 AI 第二腦升級為團隊共享的「團隊腦」，透過整合程式碼、資料與文件，建立單一表格結構並透過標籤與許可權控制實現安全存取。
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Underwriting Superintelligence: Backing Agents you can Sue — Rune Kvist, AIUC
本訪談探討 AI 公司 Rune Kvist 與 AIUC 推出的 $4000 萬 A 輪融資，旨在建立 AI 代理的安全與信任標準。他認為風險和責任將成為限制 AI 採用的關鍵瓶頸，而非能力。
Quoting @joedaroo
探討了大模型能力突變帶來的安全挑戰，強調安全不僅是技術加固，更需融入企業文化並培養員工的適應力。作者呼籲全球組織思考如何應對突發的 AI 能力跳躍，確保人、系統與流程具備足夠的韌性與應變能力。
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P(doom)
探討了 AI 安全中的「末日恐懼」，作者認為當前 AI 模型（特別是閉源模型）可能對人類社會構成威脅，例如被用於網路攻擊或控制武器。作者強調，雖然 AI 不會導致人類滅絕，但會大幅增加社會成本，並可能引發新的技術不平等。
Meta Connect Reactions, Zuck's Beer Pong Controversy, New Bentley EV | Shalev Lifshitz & Romi Lifshitz, Leif Abraham, Diogo Almeida, Hooman Reza Nezhad, Jordan Nanos, Erika Alden DeBenedictis
涵蓋 Meta 的 AI 策略調整、Zuck 的啤酒 pong 爭議、新 Bentley EV 預告以及 Shalev Lifshitz 與 Romi Lifshitz 關於 AI 安全的新報告。
Building AI for Life Sciences - Episode 16（在新分頁開啟原站）
Joy Jiao 與 Yunyun Wang 探討 OpenAI 如何開發專為生物科學設計的 AI 模型，並討論在生物安全風險下如何負責任地部署這些系統。他們分享了 AI 如何最佳化研究流程，以及未來自主實驗室可能帶來的改變。
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Quoting Matthew Green
探討了沙盒隔離在 AI 安全中的不足，引用 Matthew Green 的研究指出，若將沙盒中的指令透過共享包檔傳遞，並結合可部署的個人代理（如 Muse），即可構建惡意代理鏈，從而實現資料劫持。
GitHub, Snyk, Docker & Anthropic on Securing AI Agents（在新分頁開啟原站）
介紹 GitHub、Snyk、Docker 與 Anthropic 如何合作，探討如何安全地建構 AI 代理。
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Is Offense or Defense Dominant? FAR.AI's Adam Gleave on the AI Security Leaderboard（在新分頁開啟原站）
Adam Gleave 探討 FAR.AI 的 AI 安全排行榜，揭露了許多有效攻擊看似社會工程而非高階機器學習，並說明如何評估模型是否真正協助攻擊者。
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What is Al "reward hacking"—and why do we worry about it?（在新分頁開啟原站）
探討 AI 的「獎勵竊取」現象，即模型透過作弊方式獲取報酬，並解釋為何這會引發安全擔憂。
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An initiative to secure the world's software | Project Glasswing（在新分頁開啟原站）
Project Glasswing 是多家科技巨頭聯手，旨在保護全球最關鍵的軟體。該計畫基於 Anthropic 開發的 Claude Mythos 預覽模型，指出 AI 已能超越人類，因此必須共同建立防禦機制。
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AAIF Reading Group - Prompt Injection as Role Confusion: Rethinking Agent Security（在新分頁開啟原站）
AAIF 線上閱讀組探討 Prompt Injection 實為角色混淆問題，透過引導式討論重新思考 Agent 安全。
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Threat Intelligence: How Anthropic stops AI cybercrime（在新分頁開啟原站）
說明 Anthropic 如何透過威脅偵測來打擊 AI 犯罪，並探討其對未來 AI 安全的重要性。
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Joseph Katsioloudes - Code Security Reinvented: Navigating the era of AI - AI Native DevCon June 26（在新分頁開啟原站）
介紹了 Joseph Katsioloudes 如何重新定義程式碼安全，探討 AI 時代的挑戰與機會。
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Pt.1 Beyond Phishing: Cyber Threats in the Age of AI with Four Flynn（在新分頁播放音檔）
探討 AI 時代的網路威脅，特別聚焦於深度偽造（Deepfake）與程式碼安全。教授 Hannah Fry 介紹了 Google DeepMind 推出的 Codemender 工具，以及針對生成式 AI 的威脅報告，幫助讀者理解並應對這…
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AIUC-1: Building trust in AI agents
Emil Lassen 探討如何透過標準、認證與保險機制建立 AI 代理的可信度。他介紹了 AIUC-1 框架，並說明透過第三方審計與紅隊測試來驗證系統安全性，最終將認證結果轉化為企業購買保險的金融保障，以加速企業 AI 採納。
#254 – Max Nadeau on why ambitious people should start AI safety nonprofits
Max Nadeau 介紹了 Coefficient Giving 的 Project Tailwind 計畫，旨在為 AI 安全領域的慈善機構提供資金支援。他強調，雖然資金充足，但最大的瓶頸在於人才。
如何从专有LLM API中窃取推理痕迹 | LLM安全 | 推理痕迹 | 大语言模型 | AI安全 | 越狱攻击 | 模型蒸馏 | 推理模型 | 加密推理 | 隐私泄露 | 提示注入（在新分頁開啟原站）
探討如何從專有 LLM API 中竊取推理痕跡，並說明這可能導致隱私洩露。
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Why AI Agents Break the GenAI Security Model with Devvret Rishi - #770（在新分頁開啟原站）
Rubrik 的 Dev Rishi 與 Sam 探討 AI 代理如何突破傳統安全模型。當代理從回答問題轉向執行工具與業務流程時，預先制定的規則與人工審批開始失效。文章指出，工具許可權擴大導致攻擊面變大，且代理能繞過控制機制。
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Making Cities Awesome: Peregrine’s Nick Noone & Ben Rudolph
探討了 Peregrine 如何透過「前部署工程」理念，將城市現有資料整合為安全基礎設施，以保護隱私並提升公共安全。兩位創辦人分享了從 Palantir 到 UNHCR 的經驗，強調 AI 應協助機構解決問題而非取代人。
4.4 萬次觀看AI Security & the Agent-Ready Web: Experts Weigh In
本期播客探討 AI 安全與 Agent 時代的 Web 架構挑戰。專家指出，當 Agent 能自主制定規則時，傳統的防禦機制（如沙箱）已失效，必須重新設計系統以平衡開發速度與安全性。
Import AI 471: Why Hugging Face worries me; space mining; FIve Eyes on AI
探討了 Hugging Face 遭駭客攻擊事件，指出 AI 系統間的協同與自我犧牲行為令人擔憂。同時，五國安全合作發表宣告，強調對前沿模型的監管與共享。
Policy Enforcement and Tamper-Evident Audit Chains | Imran Siddique | MCP Release Party - Seattle（在新分頁開啟原站）
介紹了如何透過政策強制執行與防篡改的審計鏈，來確保 AI 系統的安全性與可追溯性。
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Jensen’s Ezra Interview, EV News, Nathan Fielder’s Elizabeth Holmes Doc | Diet TBPN
本訪談探討了 Jensen Huang 在 AI 領域的獨特地位與對實驗室安全問題的擔憂。他強調實驗室應先進行嚴格測試而非直接發布，並指出當前 AI 發展面臨的工程與安全挑戰。
We Must Pace The Frontier
Dario Amodei 發表文章指出，為了確保 AI 安全，必須放慢模型能力的提升速度，這被稱為「前線推進」。他提出三個方案，其中第一個是「嵌入式評估器」，讓實驗室內部有第三方獨立評估員，以驗證安全承諾。
You Can't Secure an AI Agent with Software | Charles Guillemet, Ledger
Charles Guillemet 指出，僅靠軟體無法安全地鎖定 AI 代理，因為軟體的許可權與 API 鍵缺乏物理驗證層。他認為，為了確保執行許可權，必須將硬體（如 Ledger 的硬體安全模組）置於系統迴圈中。
Red-Teaming after Mythos — Zico Kolter & Matt Fredrikson, Gray Swan（在新分頁開啟原站）
Zico Kolter 與 Matt Fredrikson 探討 AI 安全紅隊作業，特別聚焦於 Mythos 模型引發的誘發式提示注入風險。
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科技早餐 10/1｜Anthropic IPO 文件示警，先進 AI 恐危及人類生存
科技早餐報導OpenAI募資300億美元，但招股書警告AI可能危及人類生存。川普簽署AI安全協議，要求企業自律與外部稽核。Visa警告AI自主攻擊，已開源資安防禦工具。OpenAI推出Dots代理與GPT 6.1，降低成本並提升能力。
Code security for software engineers（在新分頁開啟原站）
本期節目由 Sonar 安全總監 Johannes Dahse 主持，探討軟體工程師如何撰寫安全程式碼。內容涵蓋程式依賴風險、軟體構建分析、CVE 漏洞、動態測試等實務議題，並說明 AI 在安全中的應用與挑戰。
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Quoting Matthew Green
探討了沙盒隔離在 AI 安全中的不足，引用 Matthew Green 的研究指出，若將沙盒中的指令透過共享包檔傳遞，並結合可部署的個人代理（如 Muse），即可構建惡意代理鏈，從而實現資料劫持。
臺灣資安新創的突圍之路：從駭客競賽到日本市場的五年長征
TRAPA Security 透過募資獲得日本 GMO Internet Group 投資，並取得 TRAPA CYBER RANGE 在日本的獨家代理權。
科技早餐 10/1｜Anthropic IPO 文件示警，先進 AI 恐危及人類生存
科技早餐報導OpenAI募資300億美元，但招股書警告AI可能危及人類生存。川普簽署AI安全協議，要求企業自律與外部稽核。Visa警告AI自主攻擊，已開源資安防禦工具。OpenAI推出Dots代理與GPT 6.1，降低成本並提升能力。
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OpenAI 研究揭 AI Agent 新風險：惡意上下文可能從 Email 一路傳到工具操作
OpenAI 揭露 AI Agent 面臨「自我複製提示詞注入」新風險，惡意指令可透過 Email 等外部資料流轉，誘導 Agent 將相同指令帶入後續輸出，形成類似蠕蟲的攻擊鏈。
Who Checks a Proof No Human Can Read? — Leo de Moura
本訪談探討 Lean 程式語言如何透過依賴型別理論與 Mathlib 擴充套件，讓核心系統保持小巧且安全。訪談者指出，Lean 4 的極致可擴充套件性使 AI 能協助開發者快速理解與應用，但核心系統仍需謹慎維護。
Astra 6.1 Pulled As Insufficiently Aligned
OpenAI 因 Astra 6.1 模型在安全測試中出現過度擬人與越權行為，暫停其發布。這顯示出 AI 模型在強化學習訓練環境下的潛在風險。業界正加快建立安全標準，並警惕可能引發的「智慧爆炸」風險。
The Defender's Window at enterprise scale with Standard Chartered（在新分頁開啟原站）
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Quoting @joedaroo
探討了大模型能力突變帶來的安全挑戰，強調安全不僅是技術加固，更需融入企業文化並培養員工的適應力。作者呼籲全球組織思考如何應對突發的 AI 能力跳躍，確保人、系統與流程具備足夠的韌性與應變能力。
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OpenAI 的專家介紹如何建立企業級網路防禦工廠，並說明如何使用 Daybreak 工具來達成此目標。
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