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在人工智能安全领域，最严重、最具破坏性且最难驯服的问题是什么？

事实证明，这取决于你是询问从业者还是查看事件数据。

在本期 IBM 安全情报节目中，我们深入解析了 OWASP LLM Top 10（2026年版）。该榜单采取了一项不寻常的做法，结合社区投票和事件数据库来制定排名。其中存在一些有趣的差距——数据显示，虚假信息的影响比专业人士认为的更大，而提示注入的发生频率则低于头条新闻所暗示的程度。但这并不简单等同于“数据不会撒谎，而专家错了”。随后，CISA（美国网络安全和基础设施安全局）发布的 2026 年 SBOM（软件物料清单）指南要求提供更多的数据，但这真的意味着风险降低了吗？我们的小组成员还分享了 Black Hat 2026 大会的亮点，包括攻击者如何利用虚假信息劫持代理式浏览器（agentic browsers）的新细节。

所有这些以及更多内容，尽在安全情报节目。

00:00 - 简介 1:26 - OWASP LLM Top 10 12:55 - CISA 的 SBOM 指南 20:05 - Black Hat 2026 亮点

“本播客中表达的观点仅代表参与者的意见，不一定反映 IBM 或其他任何组织或实体的观点。”

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owsap #cybersecurity #llmsecurity

人工智能被用于创建本视频的字幕和元数据。