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该教案介绍了LLMOWASPTOP10，阐述了LLM全生命周期涉及的安全风险，包括数据整理、预训练、模型微调、模型部署等阶段可能存在的安全问题，如数据投毒、供应链风险、系统提示泄露等，并提供了应对策略。

HackScanner是一款轻量级开源自动化黑白盒漏洞扫描工具，整合了WebURL扫描、代码文件扫描、AI自动分析及Playbook工作流等功能。它基于网络协议分析与漏洞特征匹配技术，可高效识别系统配置缺陷、端口暴露风险及常见应用层漏洞，适用于中小型网络环境的安全基线核查与风险预警场景。工具支持多模型AI分析并生成可视化报告，用户可通过GitHub获取并部署使用。

OWASPMCPTop102025中文版发布，概述了模型上下文协议（MCP）框架在AI系统中的关键安全风险，包括模型错误绑定、上下文欺骗、提示状态操纵等十大漏洞类型。该报告为AI开发者和安全人员提供安全设计、实施和审计的具体建议，帮助构建情境感知和抗攻击的AI系统，并随技术发展持续更新。

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本文介绍AI安全中的提示词注入概念，类比SQL注入，说明其原理是将用户输入当作系统指令执行。通过奶奶漏洞等例子展示攻击方式，并提及输入输出护栏及绕过方法，指出该漏洞已较少，建议通过靶场实践理解。

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文章总结： 本文探讨AI生成代码的安全风险，指出AI代码漏洞密度是人写代码的2.74倍，且开发者对AI代码过度自信。文章提供可操作的复查清单，包括三个必问、四个

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文章总结： 该指南系统阐述大模型应用安全风险与防护，涵盖提示注入、数据泄露、幻觉等OWASPTop10核心威胁，提出零信任架构、供应链安全管理及RAISE框架等

文章总结： 本文介绍IBMSecurityAppScan10.11.0版本更新，作为老牌DAST工具，其核心亮点包括深度爬虫支持SPA应用、数千条检测规则覆盖O