发布时间：2026-11-03 14:50 浏览次数：0
1.【政策法规】工信部公示《工业互联网平台数据安全保护要求》等62项行业标准计划项目
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近日，工业和信息化部发布公示，对《工业互联网平台数据安全保护要求》等62项拟立项行业标准计划项目面向社会公开征求意见。本次公示立项标准覆盖工业互联网、数据安全、人工智能、数字孪生等多个领域。
2.【政策法规】《工业和信息化领域人工智能安全评测框架（2026版）》正式发布
近日，由工业和信息化部网络安全管理局指导，中国人工智能产业发展联盟牵头，联合行业组织、研究机构及领军企业，31家单位共同研究编制的《工业和信息化领域人工智能安全评测框架（2026版）》。《评测框架》立足工业和信息化领域人工智能技术发展和应用实际，围绕评测对象、评测内容、评测方法和评测实施，提出系统化指引。《评测框架》旨在为工业和信息化领域人工智能安全评测提供系统化、规范化指引，推动提升人工智能安全风险识别和防护能力，为人工智能安全可靠应用提供有力支撑。
3.【安全事件】知名AI开发平台发生数据泄露，呼吁所有用户更换托管密钥
知名AI开发平台Railway证实，该平台遭遇网络攻击，导致黑客获取了部分客户的机密信息。为防止客户数据可能进一步泄露，Railway呼吁所有用户撤销并更换API密钥和云服务密钥。Railway是一个云端开发平台，帮助客户构建应用程序和服务。该公司表示，身份不明的黑客“可能访问了加密的环境变量，并获取了其中部分变量的解密内容”。环境变量通常包含密码、API密钥等信息，开发者的应用程序靠这些信息访问其他服务，例如云存储和数据库。如果攻击者拿到这些机密信息，就可能冒充合法用户登录相关服务，并访问其数据。
4.【安全事件】全球最大加密交易所币安遭入侵，被盗金额或超57亿美元
近日，全球最大加密交易所币安曝出疑似入侵事件，网传被盗金额最高或达57亿美元，平台已暂停充提并开展调查。资金异常流出横跨比特币、以太坊、波场等多条公链，不过币安暂未确认最终失窃规模，相关估算存在较大区间。Tether、Circle等稳定币发行方紧急冻结合计超23.8亿美元关联资金，阻断资金流转。币安表态将全额兜底用户损失，但其SAFU储备约10亿美元，大额赔付能力仍待验证。目前攻击入口、攻击者身份尚未明确，资金冻结不等于追回，后续根因、赔付方案与恢复时间有待官方披露。
5.【安全事件】AI重塑网络攻击！孤狼黑客数周攻破上百家企业，包括至少3家上市公司
网络安全研究人员发现，一名孤狼黑客在过去几周内入侵了100多家企业的网站，其中包括美国农机制造商Deere、家电企业SharkNinja以及发动机制造商Cummins等上市公司。然而，这名黑客几乎没有亲自动手。威胁研究员表示，这名网络犯罪分子几乎把整个攻击行动都交给了AI。他指挥AI智能体自主运行数小时，持续探测目标网站的漏洞，并实施入侵。
6.【安全事件】韩国警方破获AI辅助黑客案，90家机构遭窃820万条记录
韩国警方通报破获本土首起大规模AI辅助黑客案件，逮捕主犯并移送检方，另有六人正在调查。主犯曾任职安全公司从事渗透测试，技术自学而成，团伙自2025年9月持续作案至2026年10月，共计入侵医院、高校、企业等90家机构，窃取820万条个人与内部资料。该团伙后期使用ARTEXAI渗透框架，拿下其中60个目标，以泄露数据相要挟，向38家机构索要合计3.6亿韩元赎金，未使用勒索加密。警方提醒，本次攻击依托攻击者原有安全经验，不能等同于AI可独立完成入侵，相关技术细节仍在核查，同时持续追踪被盗数据是否流入暗网。
7.【安全事件】首次！PHP2Shell漏洞已被成功利用，实现远程命令执行
近期引发轩然大波的PHP2Shell漏洞现已确认遭到成功利用。该系列漏洞包括两个远程代码执行（RCE）漏洞（CVE-2026-109618、CVE-2026-109619）。该漏洞让全球进入应急响应状态，此前已经出现大量攻击利用，但一直未有造成严重影响的案例。日前有研究员监测到可能是首个实现远程命令执行的攻击请求，代表该漏洞的稳定利用有了较大进步，各组织应尽快排查和修复受影响资产。
8.【行业动态】5年3倍增长：网络保险成为美国保险行业增长最快的领域之一
随着越来越多的企业希望通过购买保险，降低重大网络攻击造成的损失，网络安全保险市场正在快速增长。美国全国保险专员协会（NAIC）在一份关于网络安全保险市场的新报告中表示：“自 2020年以来，美国境内网络安全保险的直接承保业务规模已接近原来的三倍，使网络安全保险成为保险行业增长最快的细分市场之一。”保险理赔数据反映出，网络攻击造成的经济损失正在变得越来越严重。人工智能让技术水平较低的攻击者也能实施复杂、覆盖范围广泛的攻击，进一步加剧了这一趋势。
9.【安全技术】AI内容真伪难辨？从源文件取证到结论留档的 7 步流程
现在的AI生成内容，真的越来越难用肉眼分辨了。以前我们还能通过“手指画得奇怪、文字太流畅像机器写的”来判断，但面对GPT、Claude这些不断更新的模型，这些招数基本失效了。对企业来说，这个问题越来越现实：内容平台要核验用户上传的素材，审计部门要查员工有没有用AI代写，法务要确认证据材料的来源，公关要快速判断网上流传图片的真假。问题是，很多企业要么全靠经验瞎猜，要么看到检测工具显示“AI概率95%”就信了，却不知道这个数字到底靠不靠谱。该文列举了企业建立验证流程的7个步骤：（1）拿到源文件；（2）搞清楚要验证什么；（3）选对应工具；（4）查C2PA凭证；（5）交叉验证；（6）找文件外的线索；（7）记录验证过程。
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