How to Navigate the Stiff-Arm When Protecting Your Generative AI Initiatives

NetSPI 发布开放式 LLM 安全基准测试框架，通过对抗性测试评估各大语言模型抵御越狱攻击的能力，并量化安全强度与可用性之间的权衡，帮助企业在部署生成式 AI 时找到平衡点。

Bishop Fox 炉边谈话回顾：企业采用 AI/LLM 的演进与安全考量——从判别式模型到生成式模型，行业专家分享务实的安全缓解建议与真实案例。

面向从业者的自主 AI 渗透测试法律边界指南：传统授权模式为何在智能体面前失效，以及如何设计覆盖目标与自主行为的授权、可强制执行的范围控制、证据留存与升级机制，让渗透测试在事后审查中站得住脚。

YesWeHack 分析了 AI 渗透测试的三大安全顾虑——测试范围控制、危害避免与测试可追溯性，并介绍其 Agentic Pentest 产品如何通过设计良好的 AI 执行框架（harness）逐一化解，使 AI 能够安全地发现真实攻击路径。

随着 AI 服务快速进入生产应用，组织必须能够保护进入软件供应链的 AI/ML 组件。好消息是，即使没有专门扫描模型本身的工具，你仍然可以沿用同样的 DevSecOps 最佳实践来保障……

NetSPI 构建了一个包含常见漏洞的 LLM 聊天机器人用于演示：通过提示注入操纵模型行为可导致敏感信息泄露；当聊天机器人具备 Python 代码执行功能时，攻击者进一步实现远程代码执行（RCE）。文章详解攻击链与测试方法。