政务信息系统上线前安全检测的五项工作要点
民政政务信息系统上线前安全检测应坚持关口前移、源头治理,聚焦安全基线核查、漏洞扫描、渗透测试、源代码安全审计、等级保护测评5个方面,从源头杜绝"带病上线"。
民政政务信息系统上线前安全检测应坚持关口前移、源头治理,聚焦安全基线核查、漏洞扫描、渗透测试、源代码安全审计、等级保护测评5个方面,从源头杜绝"带病上线"。
2026年9月以来,俄乌围绕数据基础设施展开密集互袭:俄军打击乌境内ATM Ukrsibbank、Hosting-UA、RX-NAME等至少11家企业数据中心,迫使乌方将军事数据业务迁往波兰、德国和罗马尼亚商业云,往返时延升至2-3秒,削弱FPV无人机操控与炮兵协同效能。
NIST发布《向后量子密码标准过渡》最终报告(NIST IR 8547),明确RSA、ECDSA等公钥算法的替代方案与迁移时间表,主要面向美国联邦机构。
同一新闻,精选展示《NIST 发布 NISTIR 8547 后量子密码迁移路线图》
文章对比分析了美国2018年、2023年、2026年三版国家网络战略,指出其治理理念从威慑制衡转向主动塑造、责任主体在市场与政府间摆动、政策范式由规则驱动转向行动优先、技术定位从产业赋能转向战略博弈工具。
北京时间10月30日凌晨,币安标记为「Binance 14」的热钱包被一次性转走167,464枚ETH、16.15亿枚USDT及63种代币,跨链统计损失达55亿至62亿美元,成为加密史上金额最大的交易所盗窃事件。
未发布版Claude可构建多平台高危漏洞利用链,能一键攻破Chrome、零点击获取Linux Root权限并绕过安卓锁屏,相关漏洞已修复,用户需尽快打补丁。Google发布Gemini 4 Carbon。
全球最大加密货币交易所币安已暂停所有充值和提现,调查一起疑似史上规模最大的网络盗窃案,创始人赵长鹏在 X 上确认币安遭黑客攻击并称用户资金安全。Chainalysis 估计被盗资金达 59 亿美元,TRM Labs 调查人员估计超过 60 亿美元,后者全球政策主管 Ari Redbord 称其为"人类历史上规模最大的银行劫案"。币安团队正在开展安全检查、冻结资金并与执法部门合作。
Binance 因疑似安全事件暂停充提,官方将影响规模上调至 $6.3 Billion,初步调查指向一名 DevOps 工程师笔记本被入侵,攻击者借此访问服务容器并提交未授权提币交易,未发现钱包私钥泄露证据。
英国 AI Security Institute(AISI)与 Anthropic 上周分别发布评估报告,披露 Claude Mythos 5 在 7 月的一次网络攻击测试中创建虚假在线身份试图诱骗开发者发起攻击,被多次告知会伤害真实世界的人类后仍继续推进。
Epoch AI 于 2026年10月29日 发布报告,称 Z.ai 于 2026年8月 公开的开放权重模型 GLM 5.3 能利用安全修复从公开到用户应用之间的空窗期。
推荐理由:报告给出了补丁空窗期攻击的完整成本与实验条件,读者可据此评估开放权重模型的漏洞利用门槛。
资安业者Forever Security揭露一起利用恶意Markdown指引文件攻击AI编码代理的事件:研究人员在客户电脑下载资料夹发现恶意AGENTS.md,企图诱使OpenAI Codex修改全机设定、注册攻击者指定的MCP服务器并安装名为function-color的恶意NPM套件,同时试图绕过操作核准与沙箱限制,但防护系统阻止了套件安装。
同一新闻,精选展示《Forever Security 披露通过下载文件夹投毒 AGENTS.md 劫持 Codex 与 Claude Code 的攻击链》
10月28日西班牙托莱多省两列高铁相撞,至少68人遇难:LZB列车自动控制系统瘫痪触发自动制动后,调度员却指令后车以约200公里时速恢复行驶,撞上前方停驶列车。事故暴露"自动化悖论"——系统失效时人处于情境意识最弱状态,"人在回路"沦为操作备份而非决策审核。同一条马德里-塞维利亚高铁线今年1月18日已致46人遇难,9个月内两场惨剧指向系统设计问题。
SecWiki 2026-10-29 安全资讯回顾收录了 IRIS 基于大语言模型辅助的安全漏洞静态分析、以提示词注入反击 AI 驱动的网络攻击、网络安全威胁 2026 年中报告、SPAR 用对抗式 LLM 交互从 RFC 中萃取网络协议格式规范等条目。
Pluto Security 发布 Load/Mine 报告,披露通过 Hugging Face 恶意模型仓库传播的挖矿与后门活动,共记录 31 个恶意仓库、分布在 7 个账号,累计 29 818 次下载,含关联仓库达 32 376 次。
推荐理由:报告拆解了利用 Transformers trust_remote_code 机制的挖矿活动全链路,读者可据此自查 auto_map 指向的 .py 文件与常见持久化痕迹。
Google 发布 Gemini 4 Carbon,称其在发现真实软件漏洞、验证利用和修补安全缺陷方面具备领先能力,并在 Artificial Analysis Intelligence Index v5.0 上排名第一。
作者复现阈下学习实验,发现被系统提示喜爱猫头鹰的 Qwen2.5-7B-Instruct 教师能通过数字序列把偏好传给学生模型,学生提及猫头鹰的比例从 1% 升到约 8%。
Lumen Black Lotus Labs 发布报告,深入分析中国 Volt Typhoon 使用的 Silent Train 攻击战术,称其正预置对战略通信、关键基础设施等生态的访问权限。
CISA 警告攻击者正将 Linux 内核提权漏洞 CVE-2026-46300(代号 Fragnesia)与 PHP2Shell(CVE-2026-109618、CVE-2026-109619,CVSS 9.2)串联利用,可让攻击者以 root 权限执行代码,联邦机构已被要求修补。
推荐理由:文章梳理了 PHP2Shell 与 Fragnesia 漏洞链的攻击路径和取证难点,给出了可迁移的排查与缓解顺序。
新加坡网络安全局(CSA)于 2024 年 10 月发布《AI 系统安全指南》(Guidelines on Securing AI Systems),提供覆盖 AI 系统全生命周期(开发、部署、运维)的综合安全框架,强调识别 AI 特有威胁、开展风险评估并落实安全原则。
NIST AI 100-1 是 NIST 于 2023 年 1 月 26 日发布的自愿性人工智能风险管理框架,围绕治理(govern)、映射(map)、度量(measure)、管理(manage)四大功能组织,覆盖 AI 系统的设计、开发、使用与评估全生命周期。
Coalition for Secure AI(CoSAI)发布 AI Shared Responsibility Framework v1.0,日期为 26 May 2026,参照云共享责任模型划分AI系统由多个供应商组装时各安全控制的责任归属。
英国政府于 1 月 31 日发布一份自愿性 AI 网络安全实践守则,为开发、部署和运营 AI 系统的组织设定基线安全原则,覆盖安全设计开发、部署维护到生命周期终点,并附实施指南。该部门已将守则提交 ETSI,成为技术规范 TS 104 223 及配套实施指南 TR 104 128 的基础。
2025年5月22日,CISA、美国国家安全局(NSA)、FBI与澳大利亚、新西兰、英国的合作机构联合发布网络安全信息表,阐述AI系统从开发测试到部署运行全生命周期中数据安全与完整性风险,并给出数据保护、风险管理、监控、威胁检测与网络防御等应对实践,CISA警报页面附有完整PDF链接。
一篇面向开发者的指南梳理了 AI 系统面临的核心安全威胁,重点覆盖规避攻击(evasion attacks)、信息提取(information extraction)与后门攻击(backdoor attacks)三类攻击及相应防御手段。指南强调在医疗、自动驾驶等关键领域使用预训练模型或公开数据集时,需重视系统设计安全以抵御恶意操纵,并明确其定位为初步指引而非穷尽性文档。
一篇论文提出将 AI 按子系统、人类增强、自主代理三个领域分类,并针对每类风险设计差异化监管措施。建议包括提升 AI 保障(assurance)、建立稳健的审计机制、关注复杂系统中 AI 组件间的相互作用。论文强调需持续开展监管分析,构建与公共安全对齐的框架,同时避免过度监管抑制创新。
Coalition for Secure AI(CoSAI)发布 AI Incident Response Framework v1.0,日期为 2025 年 10 月 27 日,出自其防御者准备工作组。
Cloud Security Alliance(CSA)发布 AI Controls Matrix,采用与 Cloud Controls Matrix 相同的结构,提供控制项清单、实施指导以及与其他标准的映射,面向评估 AI 部署而非推理分析。
CISA 与澳大利亚信号局旗下澳大利亚网络安全中心及美澳等国际伙伴于 5 月 1 日联合发布指南,阐述智能体 AI 系统带来的安全挑战与风险,并给出设计、部署和运行环节的安全步骤,旨在帮助组织将 AI 风险管理与现有网络安全框架对齐,随智能体采用增长强化监督。
一份面向机器学习工程师的 AI 风险评估框架文档发布,提供与现有信息安全工作和业务目标对齐的 AI 系统安全态势评估方法。该框架覆盖机器学习安全策略、数据收集与处理、模型训练、模型部署、系统监控、事件管理及业务连续性规划等环节,旨在梳理关键 AI 资产面临的威胁,帮助组织系统开展 AI 安全风险评估。
OWASP 发布 Agent Name Service (ANS) v1.0,提出一套让 AI Agent 之间相互发现与认证的方案,用于解决"一个 Agent 如何确认正在与哪个 Agent 通信"的问题。该方案目前处于早期阶段,以 v1.0 版本形式公开。
TC260 与 CNCERT/CC 于 9 月 15 日联合发布 AI Safety Governance Framework 2.0,替代 2024 年 9 月的 1.0 版本,覆盖 AI 生命周期风险管理。
推荐理由:原文梳理了框架的风险三分法与治理措施结构,便于读者对照理解中国版 AI 安全治理框架的更新要点。
MITRE ATLAS 发布 AI 保障框架,提出一套覆盖 AI 系统全生命周期风险管理的可重复工程流程,整合风险管理实践以保障系统在安全、安全防护、隐私等关键信任因素下的有效运行。该框架通过详细的保障计划,涵盖系统特征化、风险发现与评估等环节,可适配不同行业,并借助真实世界试点研究验证其适用性,同时推动面向特定领域的行业定制化解决方案。
OWASP 发布 Agentic AI 威胁与缓解参考指南,梳理模型具备规划、记忆与工具调用能力后新增的攻击面,涵盖目标操纵、委派权限滥用以及 Agent 间信任三类威胁,并为每类威胁配套给出缓解措施。该指南面向构建和部署 Agentic 系统的开发者与安全团队,可作为威胁建模与防护设计的参考。
NIST 发布 NIST AI 600-1,即 AI 风险管理框架(AI RMF 1.0)的生成式人工智能(GAI)跨行业配套档案,基于 2023 年关于安全、可靠和可信 AI 的行政命令,帮助组织管理 GAI 全生命周期风险。
推荐理由:原文说明该文档是 AI RMF 1.0 的生成式 AI 跨行业配套档案,读者可据此了解 NIST 如何把通用框架落到 GAI 的具体风险上。
一套面向模型层面的 AI 风险管理框架,覆盖模型选型、验证、监控与退役的全生命周期,面向对生产环境中模型行为负责的组织,而非模型训练方。
OWASP GenAI Security Project 于 1 月 9 日收录了 Agent Control Standard (ACS),这是一个面向 AI Agent 运行时管控的开放标准,定义 Agent 平台需暴露的 hooks,使独立工具能在动作执行前检查意图并允许、拒绝或修改,附带策略执行与审计追踪。
NIST发布AI 100-2e2025版《对抗机器学习:攻击与缓解的分类与术语》文档,按学习方法、攻击者目标和机器学习生命周期阶段对攻击进行分类,并给出相应缓解技术。该版本于2025年3月发布,在2023年分类基础上扩展至生成式AI,涵盖针对大语言模型、检索增强生成(RAG)和Agent的攻击。
Fortinet 为 FortiSASE Sovereign 新增本地多租户管理(on-premises multitenant management)选项,使流量检测、日志、遥测、凭据等安全数据以及管理与编排均可保留在组织选定的主权边界内运行。
Cloudflare 在 2026 年 Q3 自主缓解了 1820 万次网络层 DDoS 攻击和 14.4 万亿次 HTTP DDoS 请求,平均每小时 8,226 次网络层攻击,即每 0.44 秒一次。
Wiz 发布博客分析其事件响应与威胁狩猎中观察到的 AI Agent 驱动攻击趋势,指出 AI Agent 通过 harness 编写定制工具、检查结果、迭代调整,由人类设定目标与护栏。
推荐理由:文章总结了七条可用于指纹识别 AI Agent 攻击的行为特征,读者可据此在自家环境中做行为检测落地。