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Kodema
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AI安全差距：运行时可见性滞后于声明意图
人工智能安全面临的挑战在于声明意图与实际运行时执行之间的差距，尤其是在自托管模型方面。传统的安全措施，如依赖项扫描和网络检查，无法捕捉到人工智能系统的动态特性，因为代理及其能力可以在运行时发生变化。Kodema 的 Aviv Mussinger 指出，许多自托管推理实例，包括使用 Ollama 和 vLLM 的实例，都存在漏洞，并且无法被基于网络的控件检测到。真正的人工智能安全需要运行时可见性来确认护栏和模型身份正在被积极强制执行，而…
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应用安全漏洞：专家呼吁运行时检测与响应
当前的安全方法侧重于端点、网络和聚合的XDR，但常常忽略源自应用层本身的威胁。这种疏忽是个问题，因为相当一部分数据泄露发生在应用层，而业务逻辑和敏感数据就驻留在那里。Kodem首席执行官Aviv Mussinger提倡应用检测与响应（ADR）来弥补这一差距。ADR侧重于应用程序代码的运行时行为，识别与正常执行的偏差，以便在逻辑攻击升级之前将其捕获。