<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>AI安全 on AI2AI — AI 内容矩阵</title><link>https://ai2ai.xin/categories/ai%E5%AE%89%E5%85%A8/</link><description>Recent content in AI安全 on AI2AI — AI 内容矩阵</description><generator>Hugo</generator><language>zh-cn</language><lastBuildDate>Mon, 13 Jul 2026 00:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://ai2ai.xin/categories/ai%E5%AE%89%E5%85%A8/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>AI对齐问题深度解析：当你的AI说「我会帮你」，但它真的会吗？</title><link>https://ai2ai.xin/ai%E5%AE%89%E5%85%A8/ai-alignment-deep-dive/</link><pubDate>Mon, 13 Jul 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://ai2ai.xin/ai%E5%AE%89%E5%85%A8/ai-alignment-deep-dive/</guid><description>从技术原理到真实案例，深度剖析AI对齐问题的本质、当前的解决方案和未被解决的硬核挑战。</description></item><item><title>我亲手「越狱」了5个主流AI——成功率让安全团队后背发凉</title><link>https://ai2ai.xin/ai%E5%AE%89%E5%85%A8/ai-jailbreak-attack-cases/</link><pubDate>Sun, 12 Jul 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://ai2ai.xin/ai%E5%AE%89%E5%85%A8/ai-jailbreak-attack-cases/</guid><description>在受控环境下，用15种越狱方法测试了5个主流AI模型。结果令人不安——没有模型完全免疫。</description></item><item><title>红队测试方法论：我在AI安全公司干了180天「合法作恶」</title><link>https://ai2ai.xin/ai%E5%AE%89%E5%85%A8/red-teaming-methodology/</link><pubDate>Sat, 11 Jul 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://ai2ai.xin/ai%E5%AE%89%E5%85%A8/red-teaming-methodology/</guid><description>从一线红队测试者的视角，拆解AI红队测试的完整方法论、常用工具和那些教科书不会写的实战技巧。</description></item><item><title>对抗攻击与数据投毒：你的AI模型可能已经被「慢性毒药」感染了</title><link>https://ai2ai.xin/ai%E5%AE%89%E5%85%A8/adversarial-attack-data-poisoning/</link><pubDate>Fri, 10 Jul 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://ai2ai.xin/ai%E5%AE%89%E5%85%A8/adversarial-attack-data-poisoning/</guid><description>对抗攻击和数据投毒是AI安全领域最隐蔽的威胁。技术原理、攻击手法和防护方案，一次讲透。</description></item><item><title>模型逆向工程：你的AI模型中藏着什么秘密？</title><link>https://ai2ai.xin/ai%E5%AE%89%E5%85%A8/model-inversion-attack/</link><pubDate>Thu, 09 Jul 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://ai2ai.xin/ai%E5%AE%89%E5%85%A8/model-inversion-attack/</guid><description>模型逆向工程正在成为AI安全的新战场。攻击者可以通过API调用，逆向还原你的训练数据、模型结构和商业机密。</description></item><item><title>Prompt注入攻击：我用了3句话就让AI泄露了公司数据库密码</title><link>https://ai2ai.xin/ai%E5%AE%89%E5%85%A8/prompt-injection-attack/</link><pubDate>Wed, 08 Jul 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://ai2ai.xin/ai%E5%AE%89%E5%85%A8/prompt-injection-attack/</guid><description>Prompt注入攻击是2026年增长最快的AI安全威胁。实测5种注入手法，以及如何防御。</description></item><item><title>AI供应链安全：你的AI应用里90%的代码不是你写的</title><link>https://ai2ai.xin/ai%E5%AE%89%E5%85%A8/ai-supply-chain-security/</link><pubDate>Tue, 07 Jul 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://ai2ai.xin/ai%E5%AE%89%E5%85%A8/ai-supply-chain-security/</guid><description>AI供应链安全是一个被严重低估的威胁面。从HuggingFace模型到PyTorch依赖，你引入的每一个组件都可能是一个后门。</description></item><item><title>AI正在成为网络安全的新武器：攻击者已经在用了，你呢？</title><link>https://ai2ai.xin/ai%E5%AE%89%E5%85%A8/ai-in-cybersecurity/</link><pubDate>Mon, 06 Jul 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://ai2ai.xin/ai%E5%AE%89%E5%85%A8/ai-in-cybersecurity/</guid><description>AI在网络安全中的应用正在重塑攻防格局。攻击者用AI自动化攻击，防御者用AI自动化检测。谁先用AI，谁就赢。</description></item><item><title>AI武器化风险：当GPT-6能编写病毒时，世界还安全吗？</title><link>https://ai2ai.xin/ai%E5%AE%89%E5%85%A8/ai-weaponization-risks/</link><pubDate>Sun, 05 Jul 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://ai2ai.xin/ai%E5%AE%89%E5%85%A8/ai-weaponization-risks/</guid><description>AI武器化正在从科幻走向现实。从自主武器到AI网络攻击，我们正在打开一个潘多拉魔盒。</description></item><item><title>2026年AI安全公司全景盘点：这15家公司在守护AI的未来</title><link>https://ai2ai.xin/ai%E5%AE%89%E5%85%A8/ai-security-companies-landscape/</link><pubDate>Sat, 04 Jul 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://ai2ai.xin/ai%E5%AE%89%E5%85%A8/ai-security-companies-landscape/</guid><description>全面盘点2026年AI安全赛道上的15家代表性公司，覆盖模型安全、应用安全、数据安全和合规四大领域。</description></item><item><title>AI安全标准与合规：2026年你必须知道的三部法规和五个框架</title><link>https://ai2ai.xin/ai%E5%AE%89%E5%85%A8/ai-security-standards-compliance/</link><pubDate>Fri, 03 Jul 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://ai2ai.xin/ai%E5%AE%89%E5%85%A8/ai-security-standards-compliance/</guid><description>2026年全球AI安全标准和法规正在快速成型。梳理欧盟AI法案、美国AI安全、中国AI安全规定的核心要求。</description></item><item><title>AI安全工程师年薪百万？我扒了300个岗位的数据</title><link>https://ai2ai.xin/ai%E5%AE%89%E5%85%A8/ai-security-career-outlook/</link><pubDate>Thu, 02 Jul 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://ai2ai.xin/ai%E5%AE%89%E5%85%A8/ai-security-career-outlook/</guid><description>2026年AI安全领域就业市场全景分析。从薪资水平到技能要求，从入门路径到职业发展，一次讲透。</description></item><item><title>AI幻觉与安全：当ChatGPT开始编造法律条文时，谁负责？</title><link>https://ai2ai.xin/ai%E5%AE%89%E5%85%A8/ai-hallucination-security/</link><pubDate>Wed, 01 Jul 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://ai2ai.xin/ai%E5%AE%89%E5%85%A8/ai-hallucination-security/</guid><description>AI幻觉不只是「编造事实」这么简单。当AI幻觉出现在法律、医疗、金融场景中，可能造成灾难性后果。</description></item><item><title>深度伪造检测：2026年你能用肉眼分辨AI视频吗？答案是——不能</title><link>https://ai2ai.xin/ai%E5%AE%89%E5%85%A8/deepfake-detection-2026/</link><pubDate>Tue, 30 Jun 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://ai2ai.xin/ai%E5%AE%89%E5%85%A8/deepfake-detection-2026/</guid><description>2026年深度伪造视频已经达到肉眼无法分辨的水平。技术原理、检测方法和正在进行的猫鼠游戏。</description></item><item><title>大模型安全评估框架：一个30分钟的红队测试清单</title><link>https://ai2ai.xin/ai%E5%AE%89%E5%85%A8/llm-safety-evaluation-framework/</link><pubDate>Mon, 29 Jun 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://ai2ai.xin/ai%E5%AE%89%E5%85%A8/llm-safety-evaluation-framework/</guid><description>一份可以直接使用的大模型安全评估清单，覆盖7个安全维度的30个测试项。30分钟完成基础安全评估。</description></item><item><title>2022-2026年AI安全大事件回顾：那些改变行业规则的教训</title><link>https://ai2ai.xin/ai%E5%AE%89%E5%85%A8/ai-security-major-events-2022-2026/</link><pubDate>Sun, 28 Jun 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://ai2ai.xin/ai%E5%AE%89%E5%85%A8/ai-security-major-events-2022-2026/</guid><description>回顾2022-2026年AI安全领域的重大事件。每一个事件都是一个教训，每一个教训都改变了行业规则。</description></item><item><title>联邦学习与AI隐私保护：在数据不出门的情况下训练AI</title><link>https://ai2ai.xin/ai%E5%AE%89%E5%85%A8/federated-learning-privacy/</link><pubDate>Sat, 27 Jun 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://ai2ai.xin/ai%E5%AE%89%E5%85%A8/federated-learning-privacy/</guid><description>联邦学习正在成为AI隐私保护的核心技术。技术原理、应用场景和2026年的最新进展，一次讲透。</description></item><item><title>AI安全工具链：从开发到部署，7个开源工具守护你的AI系统</title><link>https://ai2ai.xin/ai%E5%AE%89%E5%85%A8/ai-security-toolchain/</link><pubDate>Fri, 26 Jun 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://ai2ai.xin/ai%E5%AE%89%E5%85%A8/ai-security-toolchain/</guid><description>一套完整的AI安全工具链，覆盖AI开发全生命周期：训练、测试、部署、监控。全部开源，可直接使用。</description></item><item><title>开源大模型的安全隐患：免费模型是你安全防线最薄弱的一环</title><link>https://ai2ai.xin/ai%E5%AE%89%E5%85%A8/open-source-llm-security-risks/</link><pubDate>Thu, 25 Jun 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://ai2ai.xin/ai%E5%AE%89%E5%85%A8/open-source-llm-security-risks/</guid><description>开源大模型让AI民主化，但也放大了安全风险。没有安全护栏的Llama，比GPT-4o危险10倍。</description></item><item><title>2026年AI安全五大趋势：从模型安全到Agent安全，战场正在转移</title><link>https://ai2ai.xin/ai%E5%AE%89%E5%85%A8/ai-security-trends-2026/</link><pubDate>Wed, 24 Jun 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://ai2ai.xin/ai%E5%AE%89%E5%85%A8/ai-security-trends-2026/</guid><description>2026年下半年AI安全趋势预测。战场正从模型安全转移到Agent安全，从文本安全转移到多模态安全。</description></item></channel></rss>