AI时代的对抗性安全——大模型攻击面、提示注入防护与自动化威胁狩猎的2026防御体系
2026年AI对抗性安全全景：覆盖大模型攻击面（提示注入、数据投毒、模型窃取）、自动化威胁狩猎、AI SOC架构以及AI增强的红蓝对抗演进。
提示注入
大模型安全实战2026：AI红队对抗、Prompt安全框架与模型供应链保护
2026年大模型安全实战全指南：涵盖提示注入/越狱/数据投毒/模型窃取等AI攻击面，Garak/PAIR自动化红队技术，Llama Guard防御体系，模型供应链安全与MLOps治理。
Agent安全工程：从对抗性攻击到生产级安全防护的系统化构建
系统化探讨Agent安全工程——从威胁全景分析(提示注入/工具误用/RAG投毒/信息泄露)到纵深防御架构(输入净化/运行时护栏/输出审查/权限隔离)，涵盖红队蓝队对抗测试、安全开发生命周期、评估指标、特殊挑战和组织管理，提出Agent安全能力成熟度模型。
MCP 协议深度实战：从零手写一个 Server，拆解 AI Agent 的「USB-C 接口」
从 JSON-RPC 握手报文到可上生产的只读数据库 MCP Server，深度拆解 MCP 协议的三大能力原语、工具描述设计、传输层选型、间接提示注入风险与上下文成本优化，给出 AI Agent 工具层的工程实践结论。
