绿盟科技研究通讯

由清华大学、北京航空航天大学、上海交通大学和RealAI联合研究的MultiTrust框架[1]是一个针对多模态大模型的可信评估基准，从真实性、安全性、鲁棒性、公平性和隐私性对多模态大模型安全进行综合评估。

FINER框架通过多任务学习提升模型解释的保真度和可理解性，结合模型开发者、特征归因设计者、安全专家协作，优化风险检测分类器的解释性能，在Android/PE恶意软件检测等领域表现显著，但在对抗攻击环境下和其他场景中仍需进一步研究。

国家数据局正式发布《可信数据空间发展行动计划（2024—2028年）》，标志着国内可信数据空间建设进入全面实施阶段。从数据被视为生产要素到规划建设不低于100个可信数据空间，仅用五年时间，中国数据要素化治理与应用实践已经取得显著成效

本文简单介绍了LibOS技术与两个实现LibOS的开源项目：Gramine与occlum。我们展示了这两个项目如何利用LibOS来简化SGX应用的开发工作。此外本文还通过示例分析展示了如何利用这两个开源项目，快速上手SGX应用开发。

云原生安全领域再获成果

本文作为数据安全流转系列文章的第二篇，将介绍数据脱敏相关技术。本文梳理了常常混淆的三个概念：“假名化”、“匿名化”、“去标识化”。最后根据一个真实的针对脱敏的攻击例子，介绍数据脱敏风险评估相关技术手段。

创新与实力齐飞

云盘误配置导致高校信息泄露，凭证窃取致400GB银行隐私泄露，API漏洞影响超7亿账户

在AI新时代，大模型日趋火热，但其安全问题也不容忽视。互联网巨头Meta 是如何应对大模型的安全风险的？点击了解！

本文简要介绍了CAASM（网络资产攻击面管理）产生的背景，并对两个CAASM产品进行了介绍，最后展望了CAASM的未来发展。

AI安全指南

AI安全指南

随着大语言模型（LLM）的发展，研究显示其在网络威胁情报（CTI）提取中具备高效性和准确性。蒙特利尔大学等机构的研究用GPT-3.5-turbo模型从网络犯罪论坛提取关键信息，取得98%的准确率，为CTI自动化分析提供了新方向。

走过路过不要错过，云原生开源靶场Metarget 1.0亮点功能提前曝光啦！！！