分类：AI安全与治理

AI 安全与治理分类覆盖提示注入、数据隐私、模型滥用、合规与企业 AI 治理框架，为产品和技术团队提供可执行的风险识别与防护建议，兼顾创新速度与合规底线。

2026年10月10日 · AI安全与治理

写给非安全专家的 AI 应用安全清单

把大模型接入产品之后，提示注入、敏感数据泄露、越权工具调用和输出失控都会成为新风险。本文为非安全专业的产品与开发团队整理一份可执行的 AI 应用安全基础清单，覆盖输入、权限、日志与上线检查。

2026年9月6日 · AI安全与治理

生成式 AI 引发了大量版权争议：用受版权保护的作品训练模型是否合法？AI 生成的内容能否受保护、归谁所有？生成结果与已有作品相似怎么办？本文梳理这些核心争议的不同观点，并为企业和创作者提供降低风险的实践建议。

2026年9月2日 · AI安全与治理

越来越多国家和地区要求对 AI 生成的文字、图片、音视频进行标识，平台也在推出相应规则。本文介绍显式标识与隐式标识的区别、水印与内容凭证等技术手段，并为内容平台、企业营销和个人创作者提供可执行的标识落地建议。

2026年8月5日 · AI安全与治理

提示注入是大模型应用面临的头号安全威胁，攻击者通过精心构造的文字劫持模型行为。本文区分直接注入与间接注入，解释为什么读取网页、邮件、文档的 AI Agent 风险最高，并给出权限隔离、内容标记、输出过滤和人工确认等多层防御策略。

2026年8月1日 · AI安全与治理

红队测试是在上线前主动扮演攻击者、系统性寻找 AI 应用漏洞的方法。本文介绍大模型红队测试的目标与范围、常见攻击类别（越狱、提示注入、数据泄露、越权、有害输出），以及人工与自动化结合的测试流程和结果整改方法。

2026年7月21日 · AI安全与治理

AI 换脸视频、声音克隆电话和伪造截图让诈骗与谣言更难分辨。本文介绍深度伪造的常见形式和典型诈骗手法，说明为什么单靠肉眼和检测工具都不可靠，并给出个人防骗习惯和企业在财务审批、身份验证、舆情应对上的防范措施。

2026年7月4日 · AI安全与治理

随着生成式 AI 在企业内部快速扩散，缺乏治理会带来数据泄露、合规违规和决策失误等风险，过度管控又会扼杀创新。本文介绍一套务实的企业 AI 治理框架，包括组织分工、用例风险分级、准入审批、持续监控和员工赋能。

2026年7月3日 · AI安全与治理

员工把客户名单、合同和源代码粘贴进 AI 聊天工具，是企业最常见的数据泄露隐患之一。本文梳理使用大模型时的数据分级方法、服务商数据政策要看哪些条款、私有化与脱敏等技术手段，以及制定员工 AI 使用规范的要点。