本文详细介绍了VUE框架渗透测试的实用技巧，包括通过浏览器插件识别框架特征、利用工具获取接口和路由、挖掘Swagger等接口文档、以及强制开启VueDevtools调试模式以提取路由信息。文章提供了具体操作步骤和代码示例，强调手工测试的重要性。

本文系统阐述了企业AI应用安全落地的完整架构与实操路径。核心要点在于摒弃单一过滤或提示词依赖，将身份、数据、模型、检索与工具执行拆分至八个独立控制点，通过AI策略网关实施九阶段精细化请求管控。文章强调五类身份隔离与RAG七点权限控制，配套六道评测门禁和十类安全测试场景以固化发布质量。建议企业按90天路线图，优先建立四张台账与统一日志，逐步接入策略网关、工具代理与高价值告警，实现从防御到监控、事件响应的闭环安全运营体系。

该文档详细解析了2026年中国-东盟人工智能安全攻防大赛中两个赛题的漏洞利用过程。赛题一针对RAG系统，通过向知识库提交仅包含目标答案句的附录，成功实施检索劫持，使抽取式问答模型输出错误答案。赛题二针对AIAgent，利用记忆投毒和工具调用无鉴权的漏洞，通过两轮对话实现跨租户信息泄露。核心攻击手法包括检索劫持、记忆投毒和间接注入，强调了AI系统数据流中信任边界的重要性。

本文介绍AI办公工具MonkeyCode桌面端，主打本地运行保障数据安全。支持零代码操作，提供本地及云端等模式，本地模式确保文件不外传。实测表明其能有效处理数据核对与素材优化等重复工作。该工具开源并支持政企私有化部署，满足合规需求。建议处理敏感数据的用户采用本地模式或私有部署，兼顾提效与安全。