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Threat Actors Exploiting Open-Source C2 Frameworks to Deploy Malicious Payloads
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开源!可信MCP,AICC机密计算新升级!
大模型技术变革下,通常需借助云端算力和存储资源,为端侧提供更丰富的大模型应用场景体验。与此同时,行业对端云协作下的全链路安全和透明可信提出了更高要求。火山引擎AICC 机密计算应运而生,通过为企业搭建“云端大模型安全屋”,实现公有云环境下敏感数据流转和计算的全链路安全。
近日,火山引擎 AICC 机密计算迎来新升级,发布支持 MCP 的可信方案——Trusted MCP,并正式开源该组件。开发者和企业可通过该功能实现 MCP 核心组件及组件间的通信数据安全,有效解决 MCP 应用过程中的数据泄露和身份验证等风险。新版本已在火山引擎官网上线,
GitHub地址:https://github.com/volcengine/AICC-Trusted-MCP
构建可信 MCP,发布即开源
随着MCP作为模型上下文协议被广泛采纳,AI调用大模型和工具变得更加便捷和频繁,这也引发了安全隐患:模型通过MCP协议与外部系统实时交互,安全边界从 “单一模型服务器” 拓展至 “全链路交互场景”。传统安全防护聚焦于“模型本身”,而MCP生态的攻击面将贯穿大模型应用的全周期,安全风险指数级增加。
对此,AICC 机密计算上线Trusted MCP (可信MCP),通过实现MCP本身及MCP组件间的安全通信,进一步支持智能体安全落地。
Trusted MCP是在AICC机密计算基础上实现的可信MCP解决方案,它充分利用AICC机密计算的端云互信等能力,为MCP的核心组件提供身份证明和证明验证能力,并在此基础上提供了全流程的通信加密,确保MCP核心组件及组件间的通信数据安全,解决MCP应用中服务身份不可信、数据被篡改、流量劫持、数据隐私泄露等安全风险。
以天气查询的 Trusted MCP 交互场景举例
当前,AICC机密计算“Trusted MCP”核心代码在 GitHub 上全面开源。开源内容涵盖 Trusted MCP 整体框架、常用工具桥接示例以及权限控制插件,开发者可基于此快速集成内部工具,或参与共建更丰富的 MCP 工具仓库。
值得一提的是,针对安全增强版本的Trusted MCP,业务改造零成本,用户可通过轻量级SDK接入。
GitHub地址:https://github.com/volcengine/AICC-Trusted-MCP
深化平台集成:AICC 助力火山方舟实现机密推理
近日,火山方舟作为一站式大模型服务平台,将AICC机密计算技术原生内置于平台,在行业内率先推出MaaS原生的机密推理服务。用户在火山方舟选择“机密部署”方式,即可一键开启豆包大模型的机密推理服务。
该功能让用户在火山方舟可使用芯片级的机密推理服务,让企业隐私数据在云端获得与本地同等安全的计算保障,确保企业在火山方舟的数据“唯用户可见、唯用户所用、唯用户所有”。
同时,在火山方舟后台,当用户完成机密模型部署后,可生成实时可信验证报告,让用户了解到推理服务是否部署在硬件可信环境内,确保推理服务安全可信。
火山方舟推理接入点安全审计页面
目前,AICC 机密计算已在PC、 手机、汽车等多个行业具备了丰富的落地实践。例如:
·联想个人可信云方案中,通过AICC 构建可信知识库,实现内容创建、密态存储到加密检索与输出的全流程隐私闭环。用户无需改变操作习惯,即可获得高效的智能反馈,实现“安全无感”的体验。
·OPPO AI 私密云项目中,为了给用户提供更好的AI服务,一些复杂请求需要通过云端大模型来进行AI推理,OPPO与火山引擎AICC携手打造私密计算云,用户数据通过密文方式端云传输,实现了用户复杂需求在云上推理计算,同时满足用户数据在云上计算不留痕的高标准要求。
·上汽大众基于豆包大模型打造智能知识助手“SVW Copilot•出众”,用于响应员工对于企业内部各业务领域知识库的提问,帮助员工提升办公事务效率。火山方舟机密推理服务帮助上汽大众盘活内部知识,在保障内部数据隐私与安全的前提下,实现了企业知识资源的智能化、分级化利用。
秉承“芯片级全链路加密”理念,火山引擎 AICC 机密计算将持续聚焦智能计算底座的高可用、高性能与开放性,为企业接入和应用大模型,做好端到端的可信智能链路护航。
AICC官网体验地址:https://www.volcengine.com/product/AICC
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