腾讯安全应急响应中心
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为了共建更安全的MCP生态，，我们开源了基于AI Agent驱动AI-Infra-Guard V2版本
游戏出海有红利，网络安全别忘记
——OpenAI高调拥抱竞对的MCP后，突然祭出"漏洞悬赏计划"，向全球抛出百万赏金。
就是这样一位地表最强开源作者，也没逃过AI的谎言。
近日，腾讯朱雀实验室又针对 Llama 3.1 安全性做了进一步解读。
三重福利、四倍奖励 欢迎报名参与！
诚邀各位白帽师傅参与！
特定高危&严重漏洞4倍奖励！ 严重漏洞最高奖励超10万！
大模型目前被广泛用于生成代码数据，能有效地提高研发效率。但LLM生成的代码中潜藏的安全漏洞，也成了悬在头顶的达摩克利斯之剑。
挑战大模型，寻找金牌出题手！ 1分钟丝滑上手，奖励门槛超低。
行业首发，弥补大模型在网络安全垂类领域评测空白
随着大模型技术的不断发展，安全问题已经不再只是技术部门的任务，而是关乎整个行业与社会。本文结合此类案例，剖析新型安全挑战，提出多层次、全链路的防护体系，为混元构建动态安全护城河。
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腾讯啄木鸟代码安全团队，依托混元大模型的超强代码理解和安全分析能力，在SQL注入威胁检测场景验证中，新增识别上百个漏洞检测策略，相比传统方法人效比提升3.8倍，在Github高star项目上斩获10+0day漏洞。
腾讯啄木鸟代码安全团队，依托混元大模型的超强代码理解和安全分析能力，在SQL注入威胁检测场景验证中，新增识别上百个漏洞检测策略，相比传统方法人效比提升3.8倍，在Github高star项目上斩获10+0day漏洞。
腾讯啄木鸟代码安全团队研发了一款AI大模型自动化漏洞检测工具，在实战中拿到多个github项目的0day
腾讯啄木鸟代码安全团队研发了一款AI大模型自动化漏洞检测工具，在实战中拿到多个github项目的0day
本文聚焦于密钥硬编码的问题，分析了传统检测策略的缺陷，并详细介绍了大模型在该场景下的优势、检测实施方案和效果。
本文聚焦于密钥硬编码的问题，分析了传统检测策略的缺陷，并详细介绍了大模型在该场景下的优势、检测实施方案和效果。
借助混元大模型，腾讯啄木鸟代码安全团队在代码评审（Code Review）场景下的安全漏洞检出能力取得显著提升，日均发现和阻断300+个代码安全风险，极大提升核心数据资产安全性。
借助混元大模型，腾讯啄木鸟代码安全团队在代码评审（Code Review）场景下的安全漏洞检出能力取得显著提升，日均发现和阻断300+个代码安全风险，极大提升核心数据资产安全性。
中秋众测重磅来袭，诚邀大家参与！
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近日，腾讯朱雀实验室又针对 Llama 3.1 安全性做了进一步解读。
随着大模型技术的不断发展，安全问题已经不再只是技术部门的任务，而是关乎整个行业与社会。本文结合此类案例，剖析新型安全挑战，提出多层次、全链路的防护体系，为混元构建动态安全护城河。
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腾讯啄木鸟代码安全团队研发了一款AI大模型自动化漏洞检测工具，在实战中拿到多个github项目的0day
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