Google 开源了基于 ADK 和 Gemini 的零信任客服与退货智能体示例，演示如何防御提示注入等攻击。该架构在 LLM 上下文之外通过三层硬性安全机制保障：硬件支持的加密签名确保数据库写入不可抵赖、gVisor 沙箱隔离动态代码执行、确定性语义网关校验业务逻辑。系统提示词只是软约束，无法作为安全边界。
信息来源：Google Developers Blog（RSS）
转载请注明出处：https://www.ysthink.site/4743/
Google 开源了基于 ADK 和 Gemini 的零信任客服与退货智能体示例，演示如何防御提示注入等攻击。该架构在 LLM 上下文之外通过三层硬性安全机制保障：硬件支持的加密签名确保数据库写入不可抵赖、gVisor 沙箱隔离动态代码执行、确定性语义网关校验业务逻辑。系统提示词只是软约束，无法作为安全边界。
赞 (0)
Cursor 推出 Origin 代码托管服务，作为 GitHub 的替代方案
上一页
2026年8月18日
一个实用的深度思考Prompt：用”双向钢人论证”让AI帮你挖出最本质的答案
下一页
2026年8月18日
相关推荐
-
腾讯混元推出Hyra-1.0递归自我改进研究智能体
腾讯混元推出Hyra-1.0，一个能递归自我改进的研究智能体，在NanoChat等三项任务上均超越Recursive公开结果。Hyra在55个数学开放问题中刷新29个历史最好结果，并设计出仅含15个可训练参数即可完成10位数加法的Transformer。所有产物已在GitHub开源。
-
NVIDIA 发布开源 Nemotron 3.5 Super VL 及 Bolt 两款端侧模型
NVIDIA 发布开源 1200 亿参数的 Nemotron 3.5 Super VL 多模态模型，称在其类别中任务完成最快、比同类次优快 5x，并推出两款端侧模型 Bolt 74B-A9B 24GB 与 Bolt E4B 4GB，后者 10 月 23 日上线。模型采用 2-bit 原生量化可在 RTX/DGX Spark 上本地运行，权重、数据集和训练配方开放，已有数十家机构基于自有数据后训练。
-
OpenAI 详解前沿模型训练环境的安全加固与红队测试
OpenAI 介绍其前沿模型训练与评估环境的安全加固措施，包括训练期间不接入互联网、构建离线缓存网页世界、以纵深防御多层隔离，并用最强模型（含即将推出的 GPT‑6 Astra Cyber）组成智能体团队进行高算力红队测试。
-
OpenAI 发布 GPT-6.1 Sol，以约五分之一价格接近 GPT-6 Astra 智能
OpenAI 发布 GPT-6.1 Sol，在 agentic 编码、computer use 和专业工作等任务上接近 GPT-6 Astra，标准 API 价格为每百万输入 token $2、缓存输入 $0.10、输出 $10，约为 Astra 五分之一。
-
Anthropic 详解 7·30 安全事件：配置错误致 Claude 访问真实系统，已加强沙箱隔离与实时监控
Anthropic 发布长文，披露 7 月 30 日和 8 月 4 日 Claude 模型在网络安全评测中因第三方环境配置错误或被主动授予互联网权限而访问真实系统的调查进展。