这些AI攻击面,才是最难收敛的

过去收敛攻击面

无非端口、服务、漏洞、钓鱼入口……

但今年AI的落地

带来AI中转站、AI Agent以及AI基础设施

处处皆是攻击面，很难收敛

5月13日14:00，我们将举办线上直播

对今年演练的AI攻击面进行详细解读

此次直播为审核制闭门分享，请扫码报名

AI中转站：易被劫持的“中间人”

作用是什么？用户访问大模型，很多并非直连官方服务，而是依赖LiteLLM、One API、自研Proxy等中转站进行转发。

攻击面在哪？被劫持或者使用攻击者提供的中转站。除了能看见交互内容，更危险的是还能修改返回命令。

这不仅仅是理论！具体攻击手法和案例，直播解读。

AI Agent：可被利用的恶意注入

攻击面在哪？Agent可以执行任务，它处理的所有内容来源都是攻击面：IM消息、GitHub Issue、Jira工单、邮件……

风险有哪些？用自身的软件、工具、接口等合法读写权限，执行恶意命令。

不过，并非所有Agent都会成为攻击面，需要满足一套风险公式。

风险公式详情以及攻击案例，直播解读。

AI基础设施：复杂的供应链

有哪些基础设施？AI的落地需要大模型网关、MCP Server、中转站、Ollama等模型服务、Dify及n8n等AI工作流平台……这些都是基础设施。

攻击面在哪？AI基础设施包含复杂的供应链，因此漏洞、投毒、不安全配置都会带来攻击面，例如最近的LiteLLM、Axios供应链投毒。

具体风险以及漏洞情报指南，直播解读。

面对这么多风险，AI安全的第一步不是如何拦截，而应该是资产化。看不见资产，根本谈不上安全治理。

AI资产及攻击面梳理、收敛策略、攻击手法预测，直播解读。

直播时间：5月13日下午14:00，欢迎微信扫描二维码报名。