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supply chain attacks
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提出新的面向未来的威胁建模框架以提升AI安全
一种名为“面向未来的威胁建模”（Future-Back Threat Modeling, FBTM）的新安全框架被提出，旨在解决传统威胁建模的被动性。这种预测性方法首先设想未来的威胁状态，然后回溯以识别当前的漏洞和盲点。FBTM旨在揭示新兴且可行的策略、技术和程序，特别是那些与人工智能和信息战等未来技术相关的策略、技术和程序，以加强安全决策。
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AI模型下载通过恶意代码带来供应链风险
文章讨论了AI模型分发中的安全漏洞，特别是供应链攻击。文章着重指出恶意代码如何通过使用Python的Pickle格式嵌入模型文件中，导致远程代码执行。文章提倡采用更安全的序列化格式，如safetensors，以减轻这些风险。
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Bash 技巧暴露 AI 编码代理于供应链攻击
研究人员发现 AI 编码代理存在一个安全漏洞，该漏洞可利用数十年的 Bash shell 技巧进行攻击。这个被称为 GuardFall 的缺陷允许攻击者绕过现有保护措施，可能将恶意代码存储库变成供应链攻击的载体。该漏洞影响了大多数开源 AI 编码代理，并可能给 AI 的开发和部署带来显著的不确定性。
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前沿AI模型可自动化供应链攻击
Unit 42的一份新报告强调了先进AI模型通过利用开源软件的透明度来自动化供应链攻击的潜力。这些前沿AI模型可以识别漏洞并生成恶意代码，构成重大的网络安全威胁。研究结果强调了在AI技术开发和部署中加强安全措施的必要性。