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Scientists at NYU developed a ransomware prototype that uses LLMs to autonomously to plan, adapt, and execute ransomware attacks. ESET researchers, not knowing about the NYU project, apparently detected the ransomware, saying it appeared to be a proof-of-concept and a harbinger of what's to come.

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Google has provided fixes for over 100 Android vulnerabilities, including CVE-2025-48543 and CVE-2025-38352, which “may be under limited, targeted exploitation.” Among the fixed flaws is also CVE-2025-48539, a critical vulnerability in the System component that “could lead to remote (proximal/adjacent) code execution with no additional execution privileges needed and no user interaction required.” The exploited vulnerabilities CVE-2025-48543 affects the Android Runtime – the application runtime environment used by Google’s mobile operating system. CVE-2025-38352 is a … More →

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Car tire giant Bridgestone confirms it is investigating a cyberattack that impacts the operation of some manufacturing facilities in North America. [...]

About CyberFlex CyberFlex is an Outpost24 solution that combines the strengths of its Pen-testing-as-a-Service (PTaaS) and External Attack Surface Management (EASM) solutions. Customers benefit from continuous coverage of their entire attack application attack surface, while enjoying a flexible consumption model. Outpost24’s expert pen testers deliver deep, actionable insights on critical apps, with ongoing management as an extension of your security team. With a single, flexible agreement, you get fast, scalable, and business-driven pen testing, all seamlessly … More →

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The digital refuge: Abortion clinics, activist groups, and other organizations are turning to overseas hosting providers willing to keep their data — and their work — safe.

The threat actor known as NoisyBear has launched a sophisticated cyber-espionage effort called Operation BarrelFire, using specially designed phishing lures that imitate internal correspondence to target Kazakhstan’s energy sector, particularly workers of the state oil and gas major KazMunaiGas. Security researchers at Seqrite Labs first observed the campaign in April 2025 and noted its rapid […]

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Red Canary’s Threat Hunting team recently uncovered a malicious OAuth application attack, demonstrating the need for specific defenses.

139 мышей, 600 000 нейронов в одной симуляции.

ESET security researchers have uncovered a sophisticated cyber threat campaign targeting Windows servers across multiple countries, with attackers deploying custom malware tools designed for both remote access and search engine manipulation. Cybersecurity experts at ESET have identified a previously unknown threat group dubbed GhostRedirector, which has successfully compromised at least 65 Windows servers primarily located in […]

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作者分享了近期的阅读书单、观影体验、游戏探索以及生活感悟。推荐了包括《幽灵塔》《假面的告白》《乔布斯传》等书籍，并介绍了《空洞骑士：丝之歌》的游戏玩法。此外还记录了烹饪心得、博客样式调整以及使用多邻国学习英语的经历。

Wilmington, United States, September4th, 2025, CyberNewsWire: Veteran email security leader to expand MSP and VAR partnerships and accelerate DMARC adoption.  Sendmarc today announced the appointment of Rob Bowker as North American Region Lead. Bowker will oversee regional expansion with a focus on growing the Managed Service Provider (MSP) partner community, developing strategic Value-Added Reseller (VAR) […]

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《大模型应用落地安全风险和防护实践》由火山引擎郑炎亭主讲，聚焦后DeepSeek时代的真实攻防：提示词越狱、RAG数据窃取、Log4j 诱导RCE、算力DDoS、幻觉误导五大高危场景，并给出从接入层到训练层的全栈防护方案——大模型应用防火墙+密文RAG+熔断限流+幻觉检测。报告强调，AI已进生产核心，安全即业务连续性，防护目标正从合规转向核心资产保险。

火山引擎大模型应用防火墙产品负责人 郑炎亭在《大模型应用落地的安全风险与防护实践》的分享中，探讨大模型应用在各行各业落地过程中面临的安全风险及相应的防护实践。

郑炎亭观察到，过去，不同行业在引入新技术时注重快速验证和部署，安全往往被视为次要考虑因素。随着 DeepSeek 等工具的普及，AI 技术的成本降低、门槛变低，越来越多的企业开始重视 AI 应用的安全性，特别是在生产环境暴露面增大后带来的潜在威胁。

当前的安全挑战不仅包括传统的 DDoS 攻击、薅羊毛滥用等，还涉及大模型特有的风险，如提示词注入、模型幻觉等问题。以提示词注入为例，通过简单的拼接即可实现对模型的操控，使得攻击成本大幅降低，这对企业的数据安全构成严重威胁。

为应对这些挑战，郑炎亭提出一些实践思路：一是对提示词过滤与监控，对输入输出实施严格过滤，减少恶意利用的可能性。二是对运行环境做安全保障，使用加密技术和机密计算来保护敏感信息处理过程中的安全性。三是模型安全性测评，测试模型识别并拒绝执行恶意代码或生成有害内容。

郑炎亭谈到大模型的幻觉问题确实不易解决。大模型幻觉分为事实性幻觉和忠实性幻觉。对于不同的幻觉应设计不同的应对方案，郑炎亭介绍几种在推理端处理幻觉问题的方法，强调在推理端更具性价比且更可控。

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Darktrace reports new malware hijacking Windows Character Map for cryptomining, exposing risks of hidden attacks in everyday software…

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《安全领域大模型构建范式与实践》由腾讯安全科恩实验室吴石主讲，提出“高质量语料 + 科学评测”双轮驱动范式：自建SecCorpus对20 B token清洗去噪，使160 M小模型即达通用1.8 B效果；发布SecBench平台，5万道题覆盖证书、问答与攻防场景，为行业首套安全大模型评测基线。实践上，以混元+BinaryAI亿级函数向量RAG为核心，打造Security-X研判助手，输入IOC即可自动生成多智能体协同的综合报告，日调用破亿。报告总结：大模型落地需“数据-评测-场景”闭环，科恩已把AI能力嵌入腾讯云、iOA、电脑管家全线产品，实现精准威胁识别与智能运营。

自 2018 年起，科恩实验室开始对 AI+ 安全的研究，致力探索如何提升安全产品的智能化水平，落地相关产品，腾讯内部包含 QQ、微信在内的多个重要产品均在使用科恩实验室 AI+ 安全的能力。

当前在利用大模型解决实际安全问题上仍面临一些挑战，主要原因在于大模型本身并不产生新的知识，对于安全领域的专业知识掌握有限，导致其输出的实际效用不高。对此，吴石分享了科恩实验室在这方面所开展的工作：一是建立安全语料库，通过从多源收集数据并利用关键词过滤和分列器进行初步筛选，经过一系列数据清洗步骤，最终完成数据质量评测，目前此安全语料已部分开源。二是开发针对大模型安全能力的评测体系，填补行业空白，并部分开源评测工具，显著提升行业标准。

吴石介绍腾讯内部如何落地大模型+安全：首先通过优化 prompt 提高提问质量，解决大部分基础问题；其次，利用外挂的知识库和数据库增强大模型的能力，实现快速反应；还有，开发 Agent 来提升处理复杂任务的能力。其中，科恩实验室自研 BinaryAI 可以模糊匹配开源库信息识别恶意代码，现日调用量超 1 亿次。基于RAG的 Security-X 助手广泛应用于 URL 处理、威胁情报检索等场景。总的来说，科恩实验室具备三大核心能力：优秀的安全攻防技术、全面的基础安全大数据以及自安全算法，这些为大模型的应用提供坚实基础，并推动通用大模型与小模型的有效结合。

吴石指出，大模型作为网络安全领域的重要技术力量，已显著提升了威胁检测效率与安全防护能力，尤其在复杂场景中展现出独特价值。然而，当前技术范式下仍需理性看待其局限性：大模型在处理低频威胁、对抗性样本防御及实时决策场景中仍存在性能瓶颈。他强调，安全工作的核心仍需回归对抗本质——通过构建高保真威胁情报体系与攻击成本动态评估机制，迫使攻击者在技术、资源与时间维度付出更高代价。

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《安全大模型发展路径洞察与实践》由360集团CTO潘剑锋主讲，提出“快思考-深度思考-慢思考”三级跃迁模型：先用统计性快思考解决告警降噪、钓鱼识别等高频任务，再借CoE多专家架构与Agentic Workflow实现复杂威胁狩猎的“慢思考”。依托360百亿级终端与网络攻防语料，CCoE模型在52个恶意家族检测中全面超越GPT-4；并通过“思想钢印”记忆机制与蒙特卡洛树搜索，持续沉淀专家经验，驱动终端、流量、云、浏览器全线产品升级。报告最终呼吁以安全大模型重塑攻防思维模式，迈向“AI即安全服务”新时代。

潘剑锋先是讨论大模型的理解能力，引入“快慢思考”概念来评估当前大模型的能力。他表示目前大模型的价值是很好地模拟人脑的“快思考”，即大模型通过海量数据训练，做文字符号层面的统计处理，从数据中找出统计性规律，在概括的意义上掌握学习样本所反映的隐含知识，并以此为基础生成内容。而“慢思考”需要对事物具有本质性理解，需借助事实性知识，通过多步推理、反思，是“深思熟虑”的结晶。针对慢思考任务的场景中，当前可编排专家经验，整合安全大模型、知识库、工具库的能力，实现半自主的推理 Agent。

当前，国内大模型赋能安全产品主要采用两种不同层次的方式：一是直接使用通用大模型的能力实现安全应用；二是应用安全垂直大模型。这两种方式之间的区别就像“一个博学的人拿着医科全书”与“主任医师”，前者虽然能够查到专业知识，但是不能够贯通运用；后者是具有丰富的临床实践经验。安全垂直大模型能够将专业的安全数据真正训练进入模型中。

潘剑锋分享如何基于以上理论进行落地实践，包括安全语料生产、模型分区训练和慢思考实现方式。高质量的安全语料被视为行业的护城河，360 首创的 CoE 技术架构允许不同的安全专家分区训练各自的模型，有效减少多任务冲突、过拟合等问题，保证训练效果同时降低资源消耗。

潘剑锋目前基于推理时计算扩展的方法，在外延方面进行创新，还尝试做本质性理解的相关工作。通过团队的持续探索，有望进一步提升大模型在安全领域的效能与适用范围，寻找新的发展范式。

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《AI智能体：从思考规划到落地执行的安全赋能之旅》由安恒信息王欣主讲，系统描绘了AI Agent 从“会聊天”到“会做事”的跃迁路径：通过恒脑大模型+300+安全插件的编排，形成可视化报告、代码审计、钓鱼研判、数据分类分级等10大“硅基员工”，把14天等保报告缩短至2人天、告警研判效率提升93%。报告以Manus全球Agent商用化趋势为例，强调“记忆-规划-工具-反思”闭环让安全运营从人力密集转向智能托管；并预判2025年Agent将成为安全产业标配，重塑攻防协同、RPA流程、自适应架构与合规审核，实现知识经验平台化、一线专家超级个体化。

王欣详细介绍安恒信息在 AI 智能体的布局和发展历程。他表示，智能体与网络安全体系的融合将是未来的发展趋势，而非孤立存在。通过引入智能中台，将数据、知识、情报及安全产品整合为 Agent 的一部分，实现任务的调度与执行，来应对各类安全场景。预计在未来 3-5 年内，这种模式将成为面向客户侧的主要发展方向，提升整体安全效能和响应速度。

接着，王欣分享 AI 智能体给行业带来的变革：第一，Agent 的引入标志着安全运营从量变到质变的过程，技术发展需要一定的周期；第二，智能体的出现使得业务专家从专才转变为超级个体，通过减少辅助工程和岗位，让专家的知识经验成为核心，未来逐步出现一人当岗、一人多能的情况，并利用编排系统将个人经验沉淀为平台经验，以完成更多任务。

最后，王欣回顾了过去一年对 AI 智能体在安全领域的八个预测，例如 Agent 将成为产业标配，AI native 工具将成为 Agent 的手和脚；ASA 架构将在 AI 智能体影响下升级等等，他指出，部分预测可能未能完全符合实际发展轨迹，并提出今年将重新审视相关趋势，依托更严谨的分析框架与数据支撑体系，结合对技术演进的深度洞察，探索实现类似 AI 级精准预测的可能性。

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Wilmington, United States, September4th, 2025, CyberNewsWire: Veteran email security leader to expand MSP and VAR partnerships and accelerate DMARC adoption.  Sendmarc today announced the appointment of Rob Bowker as North American Region Lead. Bowker will oversee regional expansion with a focus on growing the Managed Service Provider (MSP) partner community, developing strategic Value-Added Reseller (VAR) […]

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《AI赋能的未来安全》由深信服张振礼主讲，提出“安全AGI”四阶段演进路线：从单点ChatBot到智能体闭环，最终让AI承担95%安全运营。报告详解深信服800张A100、400+硕博打造的千亿级安全大模型体系，结合RAG、微调、智能体编排，把钓鱼邮件、Web攻击、数据泄露、UEBA异常等场景做成开箱即用的“安全GPT”。通过2024HW实战验证，实现100%告警自动研判、工单自动下发、漏洞整改闭环，真正把大模型从“聊天玩具”变成“值守同事”。面向未来，倡议用AI原生应用替代传统工具，让安全团队从重复沟通中解放，聚焦高阶决策。

张振礼先是分享对 AI 赋能安全的理解：第一，安全本来就碎片化，不能每个安全 GPT 场景单独的模型分开部署，要统一规划，通过良好的架构设计实现各类大模型算力的统一调度和适配；第二，基础大模型持续进化，安全大模型需要具备快速融合、集成、吸收优秀基础模型的知识和推理能力，智能体的元年开启，持续为安全场景带来体验和效果的改进；第三，安全团队在 AI 时代要具备 RAG、微调等技能；四是开放性，AI 时代，安全产品需具备适应性以匹配不同行业的具体场景需求。

张振礼表示，网络安全是一个对检出率、准确率有极高追求的 toB 领域，将任何的开源基座大模型落地于安全领域，都绝非简单的接入、缝合，而是一个复杂的系统工程。比如 DeepSeek 在安全垂直领域商业落地，必须具有安全垂域大模型的实践数据、对基座模型的安全场景驯化经验、面向安全业务的 AI 系统工程，才能强化优势，应对挑战。我们需经过指令微调、预训练及强化学习三个阶段，并结合专业经验和安全语料进行优化，才能适应特定安全场景需求。张振礼将 DeepSeek、GPT-4.5 等通用大模型比作安全“本科生”，通过安全指令微调和安全细分领域优化，这些模型成长为“硕士”，经过系统化的构建与实际应用验证，它们将成为“博士”或有经验的安全专家。

接着，张振礼分享深信服 AI 安全的落地实践。如团队开发基于 AI 的安全助手，不仅改善安全管理，还优化安全规范及日常沟通，实现从被动响应到主动审计的转变，并推动全面自动化。此外，团队还提供 AI 安全培训体系，以增强大家的安全能力和安全技能。

谈及未来，张振礼表示，从长远来看，随着多智能体协同技术的发展，安全行业将实现高度自动化，形成人监督机器等的新模式，释放更多人力资源去处理更有价值的任务。

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