绿盟科技研究通讯

在AI新时代，大模型日趋火热，但其安全问题也不容忽视。互联网巨头Meta 是如何应对大模型的安全风险的？点击了解！

本文简要介绍了CAASM（网络资产攻击面管理）产生的背景，并对两个CAASM产品进行了介绍，最后展望了CAASM的未来发展。

AI安全指南

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随着大语言模型（LLM）的发展，研究显示其在网络威胁情报（CTI）提取中具备高效性和准确性。蒙特利尔大学等机构的研究用GPT-3.5-turbo模型从网络犯罪论坛提取关键信息，取得98%的准确率，为CTI自动化分析提供了新方向。

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本文介绍了EASM、CAASM、DRPS、CTEM四种攻击面管理的技术的核心点和适用场景，并提出了基于资产视图的精益安全体系建设想法

在2024年的RSA大会上，普华永道的Kim Wuyts分享了题为《隐私融入，让隐私设计与安全设计共生》的议题。她详细讨论了隐私和安全在设计层面的交集，强调隐私不仅仅是数据机密性的保障，更是对业务流程、用户体验、风险管理等方面的全方位考虑。

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本文基于Zama公司的开源项目Concrete ML，介绍了同态加密技术在人工智能领域的应用，展示了如何使用同态加密保护机器学习中的数据隐私信息，实现密态训练与密态推理。

大模型在安全领域既有积极的安全应用，也有潜在的恶意利用

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