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HMAC
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京东云基础设施MCP增强了云管理的LLM安全性
一种将大型语言模型（LLM）与云基础设施管理集成的新方法已被开发出来，重点关注安全性和代理。京东云基础设施MCP（托管云平台）引擎通过在本地执行加密签名来解决LLM直接访问敏感云凭证的风险。这种关注点分离阻止了LLM处理原始签名逻辑，从而降低了暴露或注入的风险。
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研究：DP SGD对CSIRT数据中的SLM记忆减少无效
一篇新的研究论文探讨了在计算机安全事件响应团队（CSIRT）的敏感数据上微调小型语言模型（SLM）时减少记忆的方法。研究发现，虽然差分隐私（DP SGD）提供了正式的隐私保证，但与匹配更新对照相比，它并未显著减少记忆。HMAC假名化可有效减少原始标识符的暴露，并且性能指标表明，在测试的训练预算下，10亿到30亿参数的SLM无法为CSIRT任务提供运行上可用的性能。
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代理系统通过签名审批保护工具调用
一种保护代理系统的新方法提出用加密签名的令牌替换简单的布尔审批标志。此方法将审批直接绑定到特定的工具调用，从而降低了提示注入、重放攻击和参数漂移的风险。通过对规范化参数、主体和到期时间使用 HMAC 签名，系统确保只授权特定的、预期的操作，防止未经授权的修改或重用审批。
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PinkyBrain AI 使用 Ed25519 和 HMAC 进行去中心化 P2P 身份验证
PinkyBrain 是一个开源的去中心化 AI 项目，它采用 Ed25519 进行节点身份验证，并使用 HMAC 进行 P2P 消息身份验证。这种方法无需密码和中心服务器，强调用户对其身份和密钥的控制权。