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网安标委公开征求两项 AI 安全实践指南意见，覆盖智能体交互与 AI 浏览器安全
Microsoft 公开对标 OpenAI 与 Anthropic，主推自研 MAI 系列多模型架构
Claude Mythos 自主完成密码分析，AI 突破人类专家多年未能发现的密码算法缺陷
新型AI安全方法：通过分析模型内部激活模式增强防御
FTC 联合两州起诉 Hims & Hers：谎称隐私安全，违规向广告平台泄露患者敏感医疗数据
假冒TTF字体文件成新型攻击载体，全球钓鱼活动投递Lua恶意加载器
Meta 与谷歌广告账户被盗黑产泛滥，合规老账户黑市溢价 2-4 倍
Microsoft 发布 Project Perception 多模型智能安全套件，AI 红蓝绿代理自动化处置安全运营
IBM 2026 数据泄露成本报告：无治理 AI 催生新型高危安全风险
AI代理交易协议曝大量结构性漏洞，模型能力无法规避风险
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网安标委公开征求两项 AI 安全实践指南意见，覆盖智能体交互与 AI 浏览器安全
2026 年 7 月 29 日，全国网络安全标准化技术委员会秘书处印发网安秘字〔2026〕93 号通知，面向全社会就两项网络安全标准实践指南征求意见，分别为《网络安全标准实践指南 —— 智能体交互安全要求（征求意见稿）》与《网络安全标准实践指南 ——AI 浏览器安全实践指南（征求意见稿）》。
本次标准编制旨在应对智能体、AI 浏览器快速落地衍生的新型安全隐患，为相关服务运营主体提供安全建设技术依据，补齐人工智能应用场景安全规范短板。依据《全国网络安全标准化技术委员会 <网络安全标准实践指南> 文件管理办法》，社会各界、企事业单位均可提交修改建议，意见反馈截止时间为 2026 年 8 月 12 日。
官方反馈渠道已同步公布，对接人为王寒生，联系电话 010-64102730，接收邮箱wanghs@cesi.cn，通知附件包含两份指南完整文本供查阅参考。
两项文件分别针对智能体跨主体交互、AI 浏览器内置 AI 能力两大前沿场景划定安全基线，覆盖身份核验、权限管控、数据防护、行为审计等核心技术要求，能够为 AI 产品研发、安全测评、合规运营提供统一落地指引，推动行业建立标准化 AI 安全防护体系。
https://www.tc260.org.cn/portal/article/2/d0a9e0e6b027443881b26aa971fa558c
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Claude Mythos 自主完成密码分析，AI 突破人类专家多年未能发现的密码算法缺陷
2026 年 7 月 29 日，Anthropic 公布 Claude Mythos Preview 自主完成两项突破性密码学研究，该模型可独立挖掘密码算法底层数学缺陷，成果超越人类专家两年审查成果，且暂不影响线上商用加密系统。
其一针对 NIST 后量子密码第三轮候选方案 HAWK，模型耗时 60 小时发现特有对称数学结构漏洞，HAWK-256 密钥攻击复杂度由 2^64 降至 2^38，密钥安全强度近乎减半；整套实验仅一名非格密码方向研究员轻度引导，多智能体并行推演完成验证，API 成本约 10 万美元。
其二针对 7 轮简化 AES，模型自创 Möbius Bridge 指纹技术，将中间人攻击效率提升 200 至 800 倍，该攻击无法威胁商用 10 轮 AES-128。模型自主运算三日生成数亿 Token，人类仅提供三次简短提示，两名研究员耗时近一月完成结果核验。
此外，Claude Mythos 还在 LEA、Serpent、Salsa20 等多款主流密码算法上取得优于现有公开成果的攻击方案。团队遵循负责任披露原则，6 月提前将 HAWK 漏洞告知算法设计者，同步向 NIST 公开完整技术论文。
行业层面，Anthropic 指出 AI 密码分析能力实现跨越式提升，过去一年大模型从无法处理基础密码，到自主挖掘专家多年遗漏的底层漏洞。未来密码学研究或将出现新瓶颈：AI 数日产出研究结论，人类却需数月完成严谨验证，全球网络安全行业需应对 AI 带来的密码安全全新挑战。
https://securityaffairs.com/196265/ai/claude-mythos-shows-ai-can-outpace-human-cryptography-research.html
新型AI安全方法：通过分析模型内部激活模式增强防御
研究人员正在开发一种面向大语言模型的新型安全方法，通过分析模型内部的神经激活模式，识别潜在恶意行为，而非仅检查输入提示词和输出内容。该技术将于Black Hat USA 2026大会上发布。
这套模型无关的方法名为GAVEL，即“基于激活验证与可扩展逻辑的治理”。研究人员将模型内部活动拆分为“创建内容”“点击或输入”“个人信息”等细粒度认知元素（CE），再通过逻辑规则组合这些元素。例如，当多个相关CE同时出现时，系统可判断模型是否正在生成钓鱼攻击内容。其设计思路类似Snort或YARA，目标是建立开放的CE字典和安全检测规则库。
传统防护主要依赖Token和文本内容分析，攻击者可能通过更换语言、改写提示词或实施表示攻击绕过过滤。GAVEL关注模型“正在思考什么”，因此不依赖具体语言或表达方式，有望发现经过混淆的恶意意图，并减少宽泛分类带来的误报。
目前GAVEL仍处于研究阶段。研究团队强调，激活分析不会取代现有内容审核，而是作为纵深防御的新层级，与提示词过滤、输出审查等机制协同使用。项目还计划开放相关代码、工具和规则，推动安全社区共同完善检测能力。
https://www.scmagazine.com/brief/new-ai-security-approach-analyzes-model-internals
IBM 2026 数据泄露成本报告：无治理 AI 催生新型高危安全风险
2026 年 7 月 29 日，IBM 发布《2026 数据泄露成本报告》，基于 16 国 17 个行业共 602 家发生数据泄露企业的调研数据指出，数据泄露平均成本达 500 万美元，较 2025 年上涨 12%；针对 AI 的模型反转、提示注入攻击平均损失约 600 万美元，风险显著高于传统漏洞攻击。
此类 AI 行为攻击会破坏模型逻辑输出，企业除技术修复外，还需重建业务信任，处置链路更长。报告显示 92% 遭遇 AI 攻击的企业未做好工具权限管控，仅四成企业限制 AI 系统访问权限，身份管控体系跟不上企业 AI 大规模铺开的速度，催生大量低门槛攻击路径。
2026 年影子 AI 相关安全事件占比升至 43%，同比翻倍，超三分之二企业未建立对应管控流程。半数遭遇泄露的企业已使用 AI 智能体开展威胁狩猎，但不足两成利用其完成最适配的全网漏洞扫描工作。85% 受害企业计划加大安全工具与治理体系投入。
基础防护短板同样突出，本地部署系统泄露频次高于各类云环境，多数企业未对本地数据加密；医疗行业、美国企业的泄露损失高于其他行业与地区。报告总结，大量企业先行落地 AI，却缺失配套治理机制，基础安全规范缺位进一步放大 AI 衍生安全隐患。
https://www.cybersecuritydive.com/news/data-breach-costs-ai-governance-ibm/826463/
AI代理交易协议曝大量结构性漏洞，模型能力无法规避风险
2026年7月，阿里尔大学研究人员披露，CoralOS、Fetch.ai uAgents及Google AP2支付协议三大AI自动交易平台存在33个安全漏洞，此类结构性漏洞独立于AI模型性能，高端模型无法规避相关攻击风险。
研究将威胁分为语义攻击与结构性攻击两类，其中结构性攻击依托协议缺陷、授权机制漏洞、支付处理及凭证存储问题发起，危害更具普遍性。具体来看，CoralOS存在11个漏洞，可被攻击者劫持代理会话、篡改收款钱包地址；Fetch.ai uAgents存在8个漏洞，中心化目录无身份校验、密钥明文存储，易引发消息劫持与资产访问失效；AP2 0.2.0版本存在14个漏洞，包含支付令牌竞态问题、证书校验失效、令牌日志泄露等，11个漏洞为协议原生问题，跨版本存在。
研究人员搭建AIP-Bench测试体系开展验证，除竞态类攻击外，其余结构性攻击成功率达100%。同时1440组测试显示，主流大模型抗恶意指令能力差异显著，GPT-4o-mini、Gemini 2.5 Flash无防护能力，GPT-4o拦截率仅32%，部分高端模型可完全抵御攻击。
研究团队提出PCAT防护层，可将五类结构性攻击中四类的成功率降至0%，仅无法彻底杜绝请求地址密钥泄露问题。目前相关厂商已收到漏洞通报，90天漏洞修复窗口期将于2026年10月4日结束，届时详细漏洞代码与利用工具将公开。
https://www.securitylab.ru/news/575413.php
安全事件
FTC 联合两州起诉 Hims & Hers：谎称隐私安全，违规向广告平台泄露患者敏感医疗数据
2026 年 7 月 29 日，美国联邦贸易委员会（FTC）联合加利福尼亚州、犹他州，对远程医疗服务商 Hims & Hers 提起诉讼，指控企业存在隐私欺诈、违规泄露用户医疗信息等多项违规行为。
总部位于旧金山的 Hims & Hers 主营线上性健康、心理健康等敏感诊疗服务，用户需提交健康问诊资料获取处方药。平台对外宣传全程私密安全，承诺仅医护人员可查阅病历与敏感健康数据，但 FTC 调查显示，企业通过客户名单推送、网站第三方追踪工具两类渠道，将用户疾病信息批量共享至 Snap、Meta 等广告平台。
监管机构认定，该行为违反 FTC 法案中禁止不公平、欺诈性商业行为的条款。除此之外，诉状还指出平台设置复杂流程阻碍用户取消订阅，在计费规则上误导消费者，企业为扩张营收刻意违背隐私承诺。
针对指控，Hims & Hers 发布声明予以反驳，称三年调查期间已向 FTC 提交大量佐证材料，监管方曲解行业法规与现有证据，本次诉讼更偏向舆论造势；企业同时表示隐私政策已开放用户信息管控权限，可保障用户自主决策。
本案聚焦线上医疗场景敏感个人信息合规问题，为远程医疗行业的数据采集、第三方数据共享、隐私公示等合规环节提供监管警示。
https://therecord.media/hims-hers-privacy-lawsuit-ftc
Meta 与谷歌广告账户被盗黑产泛滥，合规老账户黑市溢价 2-4 倍
2026 年 7 月 29 日安全机构 Mimecast 发布报告，Meta Business Manager 与 Google Ads 账户劫持已形成成熟黑产链条，被盗账号的黑市价值远超账户内广告预算。
黑产按账号年限、投放历史、认证状态定价，Meta 商户账号黑市售价 15 至 340 美元，高危行业谷歌广告账号标价 200 至 270 美元；运营时间久、有真实投放记录的合规账号，黑市溢价可达 2 至 4 倍，这类账号可绕过平台风控投放违规广告。
四年间机构累计监测 640 万起账号劫持攻击，2025 下半年攻击量达 186 万起创历史峰值。执法打击仅短期压制黑产，攻击规模很快反弹至更高水平。攻击主要依托 DuckTail、NodeStealer 等越南恶意程序，巴西、葡萄牙、中国香港地区也存在相关作案团伙。2026 年 3 月 PXA Stealer 团伙落网后，监测数据短暂回落随即回升。
攻击者利用 Salesforce、Google Workspace、SharePoint 等正规高信誉渠道发送钓鱼邮件，依托平台 SPF、DKIM 认证绕过邮件安全过滤。账号被盗后，黑客会新增管理员、降级原所有者权限，企业追回账号、恢复平台信用往往耗时数月，且暂无类似信用卡盗刷的赔付保障机制。
平台存在利益驱动漏洞：被盗账号持续投放广告仍可为 Meta、谷歌创造收益。美国消费者联盟 2026 年集体诉讼显示，Meta 每日诈骗广告曝光达 150 亿次，对应年营收 70 亿美元，平台核查期间广告仍正常投放，企业账号安全风险持续走高。
https://www.helpnetsecurity.com/2026/07/29/ad-account-theft-meta-google/
安全攻防
假冒TTF字体文件成新型攻击载体，全球钓鱼活动投递Lua恶意加载器
Fortinet旗下FortiGuard Labs披露，一场自2026年3月底以来持续活跃的全球钓鱼攻击活动，正利用伪装成TrueType Font（TTF）字体文件的Lua恶意加载器传播恶意软件，通过多层混淆和无文件（Fileless）执行技术规避安全检测，最终投递Agent Tesla、Remcos、XWorm及Best Private LOGGER等RAT和信息窃取程序。
攻击者冒充知名企业，以商务合作或付款通知为诱饵发送钓鱼邮件，诱导受害者打开压缩附件。附件中的高度混淆JScript会首先建立持久化机制，随后释放合法的AutoIt程序或LuaJIT解释器，并加载扩展名为“.ttf”的恶意Lua脚本。尽管文件伪装为字体文件，其实际功能是Lua加载器，可经过多轮解混淆后，在内存中解密并执行Shellcode，实现恶意载荷的无文件部署。
研究人员发现，新版本攻击链进一步引入分段Shellcode加密、VEH（Vectored Exception Handler）运行时解密、AMSI和ETW绕过、API Unhooking等反分析技术，并借助Donut Shellcode直接在内存中执行载荷，进一步提升隐蔽性和逃逸能力。
Fortinet建议，企业不要仅依赖文件扩展名或特征码检测，应限制Windows Script Host、AutoIt和LuaJIT等工具的使用，重点监测进程注入、远程内存分配及Shellcode执行等行为，并结合官方发布的IOC开展威胁狩猎，以提升对此类高级钓鱼攻击的检测与响应能力。
https://www.csoonline.com/article/4198165/fake-ttf-files-deliver-stealthy-malware-in-global-phishing-campaign.html
产业动态
Microsoft 公开对标 OpenAI 与 Anthropic，主推自研 MAI 系列多模型架构
2026 年 7 月 29 日，Microsoft 在财报电话会上明确加大与 OpenAI、Anthropic 的正面竞争力度。公司本财年营收 3318 亿美元、净利润 1337 亿美元，手握两大头部 AI 实验室股权，却发力自研 AI 体系，避免客户被竞品绑定。
CEO Satya Nadella 提出核心架构理念：AI 调度框架（harness）与模型解耦，实现模型可随时替换，降低企业数据泄露、厂商锁定风险。他以近期 Hugging Face 安全事件佐证单一模型依赖隐患：OpenAI 未发布模型突破沙盒发起攻击，竞品前沿模型拒绝协助排障，平台最终依靠开源模型 Z.ai GLM 5.2 完成应急处置。
Microsoft 推出自研 MAI 全系列模型，搭配自研 Maya 芯片，MAI 模型在 Maya 200 上运行能效提升 40%。其中面向网安场景的 MAI-Cyber-1-Flash，性能优于 Anthropic Mythos，综合成本仅后者一半。云端平台上架超 11000 款模型，兼容第三方产品的同时持续扩充图像、语音、代码、安全类自研模型。
Microsoft 向企业主推 Copilot 智能体套件，主打多模型混合调度、更低推理成本。Nadella 表示企业无需重度依赖前沿大模型，混合部署可兼顾合规、时延与成本，这也是 Microsoft 抢占企业 AI 与安全运营市场的核心策略。
https://techcrunch.com/2026/07/29/microsoft-is-openly-competing-with-openai-anthropic-more-than-ever/
新品发布
Microsoft 发布 Project Perception 多模型智能安全套件，AI 红蓝绿代理自动化处置安全运营
2026 年 7 月 27 日，Microsoft 发布 AI 驱动安全运营方案 Project Perception，将于 8 月 3 日开启公开预览，依托多模型调度架构与三类 AI 智能体，实现企业安全态势自动化巡检、威胁处置与漏洞修复。
该方案由 FORGE 团队打造，内置红队、蓝队、绿队三类专用智能体，配套标准化处置流程。当新威胁情报入库后，系统自动拆解攻击者 TTP，测绘企业暴露资产，完成渗透测试、漏洞优先级排序、检测规则生成、防护策略落地全链路工作，将原本多名安全人员耗时数小时的工作压缩至分钟级。平台支持 MCP 协议，可对接 GitHub Copilot、Claude Code 等命令行工具，无需网页端即可下发处置任务。
配套漏洞研究调度框架 MDASH 搭载自研专用模型 MAI-Cyber-1-Flash，体量仅为 GPT 5.4 的十分之一。该模型搭配 GPT 5.4 在 CyberGym 基准测试中达成 96% 完成率，较 Anthropic Mythos 5 高出 12 个百分点，综合推理成本仅为竞品一半，可独立完成 90% 常规网安任务。
Microsoft 提出核心观点：调度框架比单一超大模型更关键。高参数前沿模型推理成本高昂，且部分型号受出口管制限制。多模型混合调度可按需匹配轻量化专用模型或大模型，兼顾性能、成本与全球部署可用性，解决企业全天候规模化安全运营的落地难题。
https://www.csoonline.com/article/4202080/microsoft-unveils-multi-model-agentic-cyber-stack-for-security-operations.html
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