数据泄露

马斯克承认xAI代码库遭窃，前员工转投 OpenAI！

马斯克最近爆料称，他所创立的 xAI 公司的整个代码库遭到窃取。这一消息震惊了科技界，xAI 已经对一名前员工提起诉讼，指控他窃取了公司的商业机密，且此人已跳槽至竞争对手 OpenAI。据悉，涉事的前员工名叫 Xuechen Li，他曾是 xAI 的核心成员之一。

9/1/2025 9:31:22 AM

AI在线

随着企业将网络安全纳入治理、风险与合规(GRC)体系，重新审视现有的GRC计划至关重要，以确保GenAI和自主式AI使用量的增加及其带来的风险得到妥善处理，从而让企业能够持续满足监管要求。 “AI是一种极具颠覆性的技术，它并非可以简单归类并定义为‘这就是AI’的事物，”国际信息系统审计与控制协会(ISACA)董事会成员兼澳大利亚证券和投资委员会(ASIC)的CISO杰米·诺顿(Jamie Norton)表示。 AI的风险难以量化，但AI的采用如何扩大和改变企业的风险面，这方面数据可提供线索。

7/21/2025 7:15:00 AM

Rosalyn

隐藏在AI工作流程中的悄无声息的数据泄露

随着AI日益融入日常业务流程，数据泄露的风险也随之增加。 Prompt泄露并非罕见个例，而是员工使用大型语言模型时的自然结果。 CISO不能将其视为次要问题。

4/16/2025 7:00:00 AM

Mirko

AI Agent 破局：MCP 与 A2A 定义安全新边界

作者 | Nicky，混元安全团队朱雀实验室通信协议是AI Agent加速落地的核心基础设施之一。 Anthropic推出的MCP已逐步确立其作为AI Agent连接外部工具的标准协议地位，而Google最新发布的A2A则聚焦于打破智能体协作壁垒，推动跨Agent协同体系的构建。作为AI Agent时代最受关注的两大通信规范，它们的安全性直接关乎AI Agent的安全边界，任何安全问题都可能引发AI Agent被劫持与数据泄露等连锁风险。

4/14/2025 9:00:00 AM

腾讯技术工程

生成式AI正将员工转化为无意识的内鬼威胁：企业安全新挑战

根据Netskope最新研究，企业向生成式AI（GenAI）应用共享的数据量呈现爆炸式增长，一年内激增30倍。目前平均每家企业每月向AI工具传输的数据量已达7.7GB，较一年前的250MB实现跨越式增长。这些数据包含源代码、受监管数据、密码密钥和知识产权等敏感信息，大幅增加了数据泄露、合规违规和知识产权盗窃的风险。

4/1/2025 8:50:00 AM

AI小蜜蜂

最新 AI 叛变！除了祈祷，程序员还能做什么？

作者 | 腾讯AI编程安全-啄木鸟团队我们是专注AI编程安全的啄木鸟团队，近日GitHub Copilot 和 Cursor 中出现可让AI“叛变”的新漏洞，从手法复现、风险、建议三个角度为你讲解“AI助手叛变”之事始末。一、你的AI助手已被“策反”你可能还没察觉到，AI已经开始“叛变”程序员了。这不是危言耸听，安全厂商 Pillar Security 在一份报告中指出了AI“背叛”程序员的证据。

3/31/2025 9:00:00 AM

腾讯技术工程

到2027年，40%人工智能数据泄露将来自跨境GenAI滥用

根据Gartner数据，到2027年超过40%的人工智能相关数据泄露将由跨境不当使用生成式人工智能（GenAI）引起。用户对GenAI技术的应用范围和速度超过了数据治理和安全措施的发展，由于支持这些技术所需的集中计算能力有限，引发了人们对数据本地化的担忧。 Gartner副总裁分析师Joerg Fritsch表示：“由于监管不足，经常会发生意外的跨境数据传输，特别是当GenAI在没有明确描述或公告的情况下集成到现有产品中时。

3/19/2025 9:58:26 AM

佚名

Gartner预测到2027年，跨境GenAI滥用引起的AI数据泄露比例将达到40%

Gartner预测，到2027年，跨境生成式人工智能（GenAI）引起的AI相关数据泄露比例将超过40%。 GenAI在终端用户中的普及速度已超过了数据治理和安全措施的发展速度，而支持这些技术所需的集中算力引发了对数据本地化的担忧。 Gartner研究副总裁Joerg .

2/21/2025 2:50:19 PM

到2027年，生成式 AI 将导致超 40% 的数据泄露

根据 Gartner 最近的分析，到2027年，超过40% 的人工智能相关数据泄露将源于生成式人工智能（GenAI）的误用。随着 GenAI 技术的迅速普及，企业和组织在数据治理与安全措施的制定上面临着严峻挑战。尤其是在数据本地化的背景下，这一问题显得尤为突出，因为这些技术对集中计算能力的需求很高。

2/18/2025 11:38:00 AM

AI在线

如何避免交叉验证中的数据泄露？

大家好，我是小寒在机器学习中，交叉验证（Cross-Validation）是一种常用的模型评估技术，目的是通过将数据集分割为多个子集，反复训练和验证模型，以便更好地估计模型的性能。然而，在交叉验证过程中，数据泄露（Data Leakage）是一个非常严重的问题，它会导致模型的评估结果过于乐观，进而使得模型在实际应用中表现不佳。什么是数据泄露数据泄露是指在模型训练过程中，模型不恰当地接触到了与验证集或测试集相关的信息，导致模型的训练过程中“提前知道”了本应该不在训练数据中的信息。

1/22/2025 7:59:59 AM

程序员小寒

十种数据预处理中的数据泄露模式解析:识别与避免策略

在机器学习教学实践中,我们常会遇到这样一个问题:"模型表现非常出色,准确率超过90%!但当将其提交到隐藏数据集进行测试时,效果却大打折扣。问题出在哪里?"这种情况几乎总是与数据泄露有关。当测试数据在数据准备阶段无意中泄露(渗透)到训练数据时,就会发生数据泄露。

11/4/2024 2:09:09 PM

Samy Baladram

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