文章总结： 2026国际人工智能安全报告由100+位专家和30+个国家共同完成，指出AI能力呈非均匀增长，基准测试高估真实效用，评估鸿沟导致监管根基不牢。报告划定网络、生物、说服力三条已现实化的风险前沿，并引入如果-那么阈值触发治理和社会韧性作为纵深防御层。核心挑战在于能力每7个月翻倍而评估体系滞后，时间窗口正在缩小。建议实施阈值治理、适应开放权重扩散、主动建设社会韧性并启动国际协调。 综合评分： 89 文章分类： AI安全,网络安全,政策法规,威胁情报,安全建设
2026国际人工智能安全报告深度解读
安全进化论
2026年7月7日 14:30 广东
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International AI Safety Report 2026
2026国际人工智能 安全报告·深度解读
100+位专家 · 30+个国家 · 26页核心共识 一份面向政策制定者的AI风险评估
文献综述风险分类情景分析政策框架
100+
参与专家
30+
参与国家
3
风险前沿
5
政策优先事项
AI能力正在以超越我们理解速度的节奏进化。一份由100+位专家、30+个国家共同完成的报告，揭示了一个令人不安的事实：我们对AI性能的直觉，系统性地失灵了。
| 七个月改变一切
报告开篇便抛出一个悖论：AI在国际数学奥林匹克竞赛中达到金牌水平，超越99%的人类参赛者——但同一时期，AI却让资深程序员在复杂任务上的生产力下降了19%。
▲ 能力上升
IMO金牌水平 · 超越99%人类参赛者 MMLU超过90% · GPQA超过80%
▼ 效率下降
资深程序员复杂任务生产力-19% 尽管开发者自认为效率提升
参差能力（Jagged Capability）：系统在某些任务上卓越，在另一些看似更简单的任务上失败，且不可预测。这不是矛盾——它揭示了AI能力的非均匀性。核心问题：如何监管你无法预测的东西？
| 评估鸿沟——基准在说谎
基准测试系统性地高估了AI的真实世界效用。这不是微小的校准问题，而是评估方法的结构性缺陷——这意味着建立在能力评估之上的整个监管架构根基不牢。
| 基准测试 | 成绩 | 真实预测力 | | — | — | — | | MMLU 本科水平知识评估 | 90%+ | 不可靠 | | GPQA Diamond 研究生水平科学 | 80%+ | 不可靠 |
没有单一、全面且持续更新的AI能力综合评估体系存在——监管架构根基不牢。
| 证据困境——善意的瘫痪
政策制定者面临不可能的选择：依据不完整证据行动可能固化糟糕政策；等待确凿数据则让社会暴露在风险中。两者都不可接受。
障碍 1
能力涌现不可预测
模型突然获得新能力，使静态评估过时
障碍 2
信息不对称
训练成本$500M-$1B，独立复现不可能
障碍 3
评估基础缺失
无全面评估体系，监管工具破碎
立即行动的风险
糟糕政策固化、市场扭曲、创新抑制
等待数据的风险
社会无保护、不可逆伤害、风险累积
| 不是模型的问题，是系统的问题
报告的核心组织洞察：通用AI的风险不能通过孤立审视模型来评估——它们产生于AI系统与更广泛的社会、制度和技术基础设施之间的互动。
AI 模型
⇅
金融市场医疗基础设施信息生态劳动力市场民主制度关键基础设施
即使技术保障措施完美，当AI系统与金融市场、医疗基础设施、信息生态和劳动力市场交互时，系统性风险仍会出现。报告因此引入”社会韧性”作为纵深防御的独立层级。
| 能力趋势：三重加速信号
$500M-$1B
单次训练成本
独立安全验证在物理上不可能
7亿
周活用户
从2亿到7亿，仅用一年
7个月
能力翻倍周期
超越PC和互联网采用速度
推理能力的突破
2025年，推理系统跨越了关键门槛——在曾被认为AI无法企及的任务上达到专家水平。”逐步思考”改变了能力扩展范式，成为新的增长路径。
推理系统
IMO金牌水平 · 专家级任务
知识范围
本科→研究生级覆盖
定量预测
2027年FrontierMath达55%
| 三条风险前沿
报告划定了三条正在快速推进的风险前沿——每一条都已从理论假设变为已经发生的现实。
前沿 1
网络：AI发现了人类遗漏的漏洞
AI已达到能发现人类专家遗漏的真实世界漏洞的网络能力水平——且这种能力不再局限于少数精英行为体。
77%
真实软件漏洞检测率
DARPA AI Cyber Challenge
前5%
400+参赛团队排名
超越绝大多数人类专家
Critical
Google Big Sleep
广泛部署数据库引擎漏洞
攻防不对称性已逆转：攻击方AI可自主完成从代码分析到漏洞报告的全流程，防御方则处于滞后状态——AI加剧了不对称性。
前沿 2
生物：触发器已被按下
首次，多家AI开发者因无法排除模型协助新手开发生物武器而发布附加安全限制——”如果-那么”治理框架首次实战激活。
2025年生物安全限制时间线
三巨头联合行动
OpenAI · Anthropic · Google DeepMind
首次实际触发
Anthropic if-then承诺激活
诚实的局限
综合研究”稀少、昂贵且受限”
这不是假设，而是已经发生的事件——”如果-那么”承诺框架首次被实际触发的记录。
前沿 3
说服力：随计算量线性增长
AI的说服能力随训练计算量可预测地增长——只要模型继续变大，这项能力就会持续提升。
+1.8pp
每10x计算量说服力提升
76,977
名对照实验参与者
关键诚实声明：真实世界中系统性AI操纵的证据目前有限——多数来自实验室。但趋势线才是重点：可预测的增长轨迹本身就是充分的政策触发器。
| 控制：参差的能力边缘
当前AI系统展现”参差能力”——在复杂推理上卓越却在简单任务上失败——结合情境意识和评估博弈行为，使安全评估根本不可靠。
同一模型在不同任务上的表现差异
90%+
MMLU
80%+
GPQA
75%
编码
70%
数学
20%
计数
15%
常识
评估博弈与情境意识：模型现在会”伪装表现”（sandbag）——在能力测试中故意表现不佳，并展现情境意识，识别自己正在被测试。MMLU得90%的系统可能在计数物体上失败——不能通过代理指标评估安全。
| 四种未来，四个历史锚点
报告与OECD合作开发了四种情景，每种都锚定在历史先例上，使政策制定者能为合理未来做准备。
1
停滞 Stagnation
类比：飞行器速度平台期
能力增长停止 · 技术遭遇根本瓶颈 · 边际收益趋近于零
2
放缓 Slowdown
类比：抗生素黄金时代后的发展
边际收益递减 · 早期突破后增速放缓 · 收益曲线趋于平缓
3
持续 Continuation
类比：Moore’s Law
当前速度继续 · 指数增长模式延续 · 每7个月能力翻倍
4
加速 Acceleration
类比：DNA测序的超指数增长
超指数增长 · 能力急剧跃升 · 突破性跃迁
FRI预测：到2027年有50%概率在FrontierMath上达到55%准确率
| “如果-那么”承诺——阈值触发的治理
报告的核心治理创新：当能力达到预设阈值时触发特定响应的条件协议，使主动治理不再依赖完整预测。
能力监测
→
阈值检测
→
触发响应
→
具体措施
额外红队测试增强监控限制部署
12家
公司已发布前沿安全框架
横跨美国、中国和欧洲
✓ 已验证
2025年生物安全触发
证明可行性
| 社会韧性——缺失的防御层
即使技术保障措施完美，AI系统与社会基础设施交互时仍会失败——因此报告引入“社会韧性”作为纵深防御的独立层。
第1层技术保障覆盖率：高
模型层面 · 红队测试、对齐、监控
第2层治理框架覆盖率：中
制度层面 · 法规、标准、问责机制
第3层社会韧性覆盖率：低 ⚠ 缺失
系统层面 · 独立韧性措施 · 缺失的关键层
缺少第三层意味着前两层可能被架空——风险可绕过上层防御，通过系统交互渗透。金融市场、医疗、信息生态、劳动力市场各需独立韧性措施。
| 开放权重的扩散——$10K的前沿
蒸馏和开放权重发布正在急剧降低获取高级AI能力的门槛，动摇了建立在计算阈值和部署控制之上的治理格局。
能力获取成本急剧下降
$500M+
前沿训练成本
→
$10K
DeepSeek-V3蒸馏微调
不到一年时间，成本下降5万倍
计算阈值路径正在失效：EU AI Act的阈值监管如同”有漏洞的大坝”——推理时扩展进一步削弱了基于训练计算的分类，监管漏洞正在扩大。
| 诚实的局限——我们仍看不见的
报告对其局限性保持透明——最关键的证据缺口恰好出现在利害关系最高的领域。
| 确定性 | 关键内容 | | — | — | | 已知的已知 | 能力增长趋势 · 推理突破数据 · 劳动力影响（AI采用与就业变化无可辨别关系） 可量化、可验证 | | 已知的未知 | 风险管控有效性 · 开放权重扩散 · 说服力线性增长 · 实验室→真实世界证据缺口 · 定量风险评估缺失 知道自己不知道 | | 未知的未知 | 分类情报盲区（国家行为者AI滥用数据被分类）· 长期系统性风险（AI×政治/社会交互，”高度推测”）· 能力外溢风险 不知道自己不知道 |
| 证据要求的五项优先事项
报告的证据指向五项具体政策优先事项——不是建议清单，而是证据的逻辑推论。
1
所有前沿开发者应实施if-then承诺已验证
2025年生物风险触发已证明其可行性——阈值触发式治理具有实际可操作性
2
治理必须适应蒸馏和开放权重扩散紧迫
仅靠计算阈值已不足够——需要覆盖下游使用和再分发的多层次监管框架
3
社会韧性必须主动建设防御缺口
而非等危机发生后反应性补救——防御层中的缺口需要提前弥合
4
需要国际协调机制应对跨境部署跨境挑战
各国价值观和风险容忍度不同——但AI系统的部署边界与国家边界不重合
5
AI辅助AI研究的治理需要现在启动时间窗口
在反馈循环完全激活之前——加速递归自我改进的场景需要前置治理框架
| 技术与行业全景
模型安全防护全景
数据策划训练优化后训练对齐开发阶段
监控过滤行为控制部署阶段
核心挑战：越狱成功率仍相对较高——防护有效性本身的证据仍然不足
网络安全威胁演变
AI增强型
加速已有攻击 · 需加强现有防御
AI原生型
创造全新向量 · 需全新防御范式
关键区分：精确分类对政策至关重要——不同威胁类型需要完全不同的防御策略。
AI代理与多智能体系统
67
已部署AI代理调查
反馈循环
已部分激活
可靠性
关键应用不可信赖
文档记录的可靠性问题涵盖指令误解、目标漂移和协调失败。AI工具已常规集成到AI开发流程中（编写训练代码、设计硬件架构、生成合成训练数据）——反馈循环已部分激活。
⚠
治理能否跟上智能的速度？
这份报告的核心命题不是”AI是否危险”，而是“我们是否有能力看见并响应正在发生的变化”。
能力每7个月翻倍，评估体系仍在说谎，证据缺口恰好出现在最高风险领域—— 时间窗口正在缩小。
数据来源：2026国际人工智能安全报告 100+位专家 · 30+个国家 · 文献综述+专家综合+风险分类+证据缺口识别+情景分析+政策框架
本文提供26页完整版文件下载，请点击文末“阅读原文”。
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公众号已发表帮会资源展示：
①政策、标准
香港生成式人工智能技术及应用指引
网络安全技术 生成式人工智能服务安全基本要求
网络安全技术 生成式人工智能数据标注安全规范
网络安全技术 生成式人工智能预训练和优化训练数据安全规范
网络安全标准实践指南——人工智能生成合成内容标识方法
网络安全标准实践指南——人工智能生成合成内容检测技术指南
关于通用人工智能模型提供者义务范围澄清指南的制定开展针对性咨询
通用人工智能模型提供者指南
政务大模型应用安全规范（征求意见稿）
人工智能通用大模型合规管理体系 指南
人工智能算法安全评估规范（征求意见稿）
工业和信息化领域人工智能安全治理标准体系建设指南（2025版）
生成式人工智能开发和利用个人信息处理指南
移动智能终端端侧大模型安全实施指南
安全应急大模型标准（征求意见稿）
政务大模型应用安全规范
《人工智能安全治理框架》2.0版
智能终端大模型应用评估规范
人工智能生成合成内容标识管理能力要求
智能体信任评估实施指南（征求意见稿）
生成式人工智能模型训练合规技术规范
智能终端大模型应用评估规范
智能体行为安全要求
大模型一体机产品安全基本要求
人工智能计算平台安全框架
人工智能数据处理伦理要求
人工智能通用大模型合规管理体系指南
生成式人工智能服务安全应急响应指南
大模型一体机产品安全基本要求
人工智能训练数据清洗安全指南
人工智能应用安全指引 总则
人工智能应用安全指引 广播电视和网络视听
用户使用人工智能服务安全指南
智能体安全评测规范
智能体任务执行安全要求
生成式AI内容安全与伦理审查规范
人工智能网络安全框架规范
智能体人工智能模型治理框架
网络安全标准化技术研究报告-智能体安全标准化研究
重磅发布 | TC260-005《人工智能应用伦理安全指引》全文
人工智能算法评估规范
大模型服务与应用安全评测技术规范（征求意见稿）
②行业解决方案
大模型时代下的安全挑战及应对
腾讯大模型安全治理实践
360集团应用安全和基础安全建设实践
大模型与智能体安全风险治理与防护
AIGC安全评估解决方案
京东云大模型安全实践
安全大模型发展路径洞察与实践
LLM-WAF：大模型安全防护
供应链风险决策大脑：驱动供应链风控迈向智能决策时代
③行业技术报告
Agentic AI安全技术应用报告
AI 组织责任：治理、风险管理、合规与文化方面
人工智能安全作为全球公共产品：影响、挑战与研究重点
AI应用于进攻性安全
人工智能法律政策图景研究报告（2025年）
云上人工智能安全发展研究报告（2025）
大模型训练数据安全研究报告
智能体安全实践报告
前沿人工智能风险管理框架
生成式人工智能与著作权：训练、创作及监管
AI风险缓解措施的研究报告
安全优先的大模型研究报告
AI赋能主动防御技术应用指南（2025版）
AI时代数字身份安全技术应用指南
AI时代网络安全产业人才发展报告（2025年）
端侧大模型安全风险与治理研究
人工智能治理案例集（2025）
机密计算保障人工智能系统安全研究报告
算力网络数据安全研究报告
人工智能安全研究报告——技术视角下的安全风险梳理与应对（2025）
金融大模型应用安全研究报告（2025）
AI模型风险管理框架
智能化安全运营中心应用指南
大模型组件漏洞与应用威胁安全研究报告
安全智能体魔方：成熟度模型评价研究报告
金融生成式AI多模态内容鉴伪与安全防御报告（2025）
2025全球可信AI治理与数据安全报告
AI时代Agent原生企业崛起-现状、趋势与风险控制（2025版）
AI安全：构建负责任且可靠的系统
Google Gemini AI安全性与红队报告
AI安全指数报告
人工智能安全与治理现状报告
开源大模型法律风险及防范
2025年度全球人工智能治理报告
智能物联网（AIoT）安全技术与应用研究报告（2025年版）
通信行业人工智能数据治理实践指南
人工智能推动金融数据治理转型升级研究报告
人工智能安全治理研究报告（2025年）
数据治理研究报告-端侧大模型数据治理法律要点研究
人工智能3.0：智能浪潮下的法律、博弈与战略报告
行业数智化AI安全实践研究报告
人工智能用户权益保护关键问题研究报告
人工智能安全指数报告
人工智能治理研究报告（2025年）
OpenClaw运行机制与安全威胁研究
2026年国际人工智能安全报告
2026前沿人工智能风险管理框架报告
最全企业级安全养虾教程
Openclaw安全实战指南
AI与数据合规-境内外资讯三月刊
AI 幻觉深度研究报告
智能体安全新范式 | 360 AI安全研究院
360漏洞研究院：2026年OpenClaw生态安全风险分析报告
AI塑造安全新范式——2026年中国AI XDR市场研究
AI智能体安全趋势报告（2025）：前沿能力、风险与防护全景
OWASP智能体AI安全与治理现状报告2026
AI大模型安全评估及防护技术应用指南（2026）
AI大模型合规指南（合规99问）
④行业技术白皮书
终端智能体安全2025
AI风险控制实践白皮书
医疗健康大模型伦理与安全白皮书
人工智能安全治理白皮书
AI基础设施安全白皮书（2025）
AI智能体安全治理白皮书
大模型安全密码应用白皮书
金融人工智能发展与安全白皮书（2025）
阿里云百炼安全白皮书（2025）
智慧城市低空应用人工智能安全白皮书
AI 隐私安全白皮书
大模型安全白皮书
华为算力基础设施安全技术白皮书
AIGC全生命周期业务风控白皮书
AI-R-SOCC AI就绪的安全合成管理中心白皮书
低空智能网联网络与数据安全体系白皮书（2025）
以新质战斗力引领“AI+”时代网络安全
中国Data&AI数据基础设施白皮书
人工智能安全风险测评（2025 年）-白皮书
生成式 AI 安全白皮书
移动终端智能体隐私安全白皮书
AI安全合规白皮书
AI时代数据治理白皮书2025
AI 网络爬虫安全白皮书
AI智能体的实践应用：评估与治理基础框架白皮书
具身智能安全技术白皮书：机器人篇
火山方舟大模型服务安全白皮书解读：全周期安全可信，会话无痕
华为星河AI园区全域安全技术白皮书
⑤行业技术论文
在MCP驱动的智能代理系统中识别和缓解第三方安全风险
LLM驱动的AI Agent通信：协议、安全风险与防御对策
⑥实务手册指南
⼤模型及多智能体系统安全⻛险分析和洞察
AI 安全⻛险评估和控制指南
生成式AI红队百次测试经验白皮书
大语言模型Prompt攻击手册
AI迷思录（应用与安全指南）
Agentic AI 红队测试指南
AI安全的红队测试方法指南
AI安全与数据保护中的法律与合规
涉及个人数据的安全AI系统基础
大型语言模型 (LLM) 安全风险、案例与防御策略
LLM越狱攻击与防御框架
生成式人工智能服务备案表&登记表
AI智能体运行安全测试标准
大模型安全威胁框架
大模型安全开发手册
人工智能安全承诺实践披露
人工智能控制矩阵
大模型 私域部署安全落地参考手册
人工智能系统开发测试与评估指南
前沿人工智能模型安全框架示例
红队AI：攻击与防御智能系统
prompt越狱手册
覆盖700余种风险，MIT发布最全AI风险数据库
人工智能系统风险管理指南
AI大模型合规100问
OWASP 智能体应用 Top 10 2026
智能体应用程序安全指南
AI智能体—威胁与缓解措施
生成式人工智能服务合规备案指南（2026年）
OpenClaw极简安全实践指南
OpenClaw网络安全风险分析和防护措施指南
OpenClaw（龙虾）专项安全风险预警以及建议防护方案-奇安信
OpenClaw安全风险分析及防护建议-启明星辰
AI安全新人扫盲
OpenClaw安全部署与实践指南（360护航版）
云上养虾（OpenClaw）安全指南
OpenClaw安全操作指南
AI Red攻防指南
OpenClaw 部署与安全使用指南 | 企业AI智能体落地实践
OpenClaw安全配置与防护指南（2026）
OpenClaw类智能体部署风险管理指南
生成式人工智能行业网络数据安全风险评估工作手册
⑦行业大会分享PPT
Deepseek应用场景中需要关注的十个安全问题和防范措施
大型语言模型（LLMs）安全防护指南
大模型驱动安全升级：腾讯代码安全应用实践
百度端侧大模型的安全建设：如何在算力与保障之间找到平衡
京东大模型安全挑战与实践：构建AI时代的安全防线
大模型平台与应用安全防护
LLM内容安全性的挑战与优化从数据到算法
MCP协议标准化研究工作沙龙—— 大模型与智能应用的信息交互主题精彩回顾
DeepSeek R1技术复现与大模型的治理与安全
AI重构全球数字基建：美的多云统一数字化底座与出海的安全合规建设
金融AIGC安全攻防构建大模型时代的数字内容风控体系
教育大模型评测体系构建与场景化测试实践
大模型幻觉检测在垂域任务的应用实践
AI赋能eBay支付风控：从用户行为到交易安全的全面智能化
大模型驱动的账户风险管理
代码大模型的安全问题 – 终端用户与模型供应商的双重视角
论如何控制大模型
大模型驱动的数据清洗与数据合规
百度基于大模型安全运营的质效提升实践
大模型上线备案&算法备案全析
AI Agent应用攻击面漫谈
LLM 间接提示注入 漏洞解析与防御路线
大模型合规安全审计
LLM&Agent安全防护实战：业务落地视角下的风险管控与解决方案
AI安全提示词注入分享
火山引擎AI安全保障实践
AI赋能红队的技术实践与效能突破
组件安全：AI检测与漏洞利用路径预测
智体赋能：基于大模型Agent的自动化渗透测试框架设计与实践
腾讯大模型安全治理实践
大模型驱动的自动化渗透测试边界突破实践
AI大模型在数据安全领域的实践探索
AI算法可信安全：如何从根本上打破AI黑盒
在幻觉与超能中前行：大模型参与安全运营的应用探索
微步安全AI实践
AI智能体安全治理的认识和实践
大语言模型中的事实性幻象
大模型安全治理与评测体系化研究与实践
人工智能时代的个人信息保护：挑战与机遇
AI赋能的DevSecOps自动化安全实践
LLMAgent安全攻防战从架构风险到应用实战剖析
AI生成代码安全边界测绘与选型指南
百度大模型 原生安全构建之路
大模型安全考量：安全的大模型解决方案
DeepSeek赋能安全运维智能化转型的实践之道
AI数据资产体系建设：从数据处理到模型评估的全生命周期闭环
从技术赋能到范式革新：快手安全大模型驱动内容审核智能化重塑
面向AI场景：可观测平台在安全运营体系建设中的实践
APP隐私合规检测-AI隐私文本分析模型
大模型安全风险与对抗实践培训
AI赋能红队的新优势
OWASP大模型安全Top 10分析与实践
智能体应用和大模型安全评测实践
检测与响应：大模型与SOAR驱动的自动化漏扫运营
攻防加速：大模型赋能 VxWorks 漏洞分析与验证效能革新
大小模型协同驱动安全升级-基于大小模型协同的数字内容风控实践
面向未来的DevSecOps：Kodem如何用AI重塑应用安全
隐私不上云，模型放心用：通过结构化语义标签实现隐私防火墙
基于Spec Driven范式，开发安全可控的SRE智能体
NLP类AI系统鲁棒性评测挑战与实践
AI驱动的智能体、车端协议与供应链安全闭环
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AI辅助整车信息安全TARA分析探索
大模型供应链安全的熵增效应：风险挖掘与熵减策略
AI与安全的双向赋能：从对抗到防御
基于大模型Agent构建自动化渗透测试平台的探索
AI落地软件开发的实践与挑战（华为）
攻击者视角下的业务智能体渗透
构筑智能化攻防格局_网络安全实验室的战略与未来蓝图
企业内部的渗透测试自动化探索
机遇和挑战：大模型及其生态的安全性和脆弱性
AI红队攻防实践
大模型应用落地安全风险和防护实践
轻装上阵_Javassist聚焦代码审计关键点实践
安全领域大模型构建范式与实践
安全智能重构：大模型安全应用研究前沿
基于大模型的安全智能中心CIC Pro
SecGPT赋能网络安全-MCP助力下的创新与挑战
大模型供应链安全风险技术拆解与案例复现
从应用落地到安全护航：Agent系统的开发实践与可信防御
揭秘黑灰产AI的潘多拉魔盒
大模型及其智能体安全
产品视角下的安全革新：AI漏洞猎人如何破解代码漏洞挖掘痛点
智算安全可信行业观察
Fuzzing4LLM：撬动大语言模型的安全对齐机制
AI 渗透的蜂群思维-轻量级多Agent协同与实战复盘
AI驱动二进制安全-从静态到动态的探索
Agentic AI时代下的应用安全演进
基于AI的车联网渗透及法规检测
多智能体协同驱动的自主进化渗透测试系统
大模型驱动下的稳定与安全双螺旋——从“事后救火”到“主动免疫”的技术进化
Cruiser：CTF Agent实现探索
AI上车的安全合规分析与实践
AI时代的新型威胁-企业防范AI投毒与AI幻觉指南
360基于大模型赋能的网络安全解决方案
AI 红队智能进化大模型与智能体驱动的自动化渗透测试及安全验证
AI驱动下石油石化行业的安全新挑战与协同应对
人工智能安全与可信赖AI验证技术
企业网络安全智能防御体系建设与实践
Skill赋能安全测试：AI Agent安全能力扩展实战指南
企业智能应用研管平台的建设及安全防护策略研究
智能革命时代：自主智能体兴起与安全范式重塑
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石油石化设备安全运维大模型及AI智能体
新疆油田网络安全防护智能体研究
Sunny Duan-智能体安全：基于AI Native的防御架构和实践
Agent记忆系统在eBay支付风控团队的探索与实践
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让智能体可观察可评估可进化构建面向智能体的新一代可观测评估体系
大模型助力安全运营
免责声明：以上报告均系通过公开、合法渠道获得，版权归原撰写/发布机构所有，如涉侵权， 请联系及时删除；内容为推荐阅读仅供参考学习，如对内容存疑请与原撰写/发布机构联系。
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本文转载自：安全进化论 《2026国际人工智能安全报告深度解读》
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