·tian
CTO 已拨款但安全团队拒绝让你上线的 AI 功能
能够按时上线的 AI 功能会将安全威胁模型视为需求阶段的“形态约束”，而不是发布前的核对清单。这是一份面向工程领导者的安全左移指南。
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+2·tian
自身训练语料库成为泄露途径的 PII 脱敏器
一个基于真实 PII 训练的微调脱敏器，本质上是一个对其训练集中每条受保护记录都拥有读取权限的模型，并部署在任何人都可以查询的 API 之后 —— 而这一事实很少出现在隐私审查中。
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+2·tian
隐蔽式安全与正在阅读你 Wiki 的智能体
一个内部端点因为没人能找到它而保持了十年的安全。直到一个智能体索引了 Wiki。当“隐蔽”不再是一项时间成本时，情况会发生怎样的变化。
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·tian
输出即有效载荷：你的 AI 威胁模型只守住了一半边界
AI 威胁模型通常止步于模型本身，并将输出视为安全内容。间接提示词注入将渲染的 Markdown、结构化输出、生成的代码以及工具调用参数转化为攻击载荷——而真正值得防御的边界其实位于模型的下游。
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+1·tian
工具组合提权：你的安全审查清理了节点，而非边缘
针对单个工具的安全审查清理了节点，但智能体运行的是轨迹。智能体工具目录的组合图是一个安全团队从未枚举过的权限集，而混淆代理攻击就存在于这些边缘之中。
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