阿里云先知安全沙龙(武汉站) ——AI赋能软件漏洞检测，机遇, 挑战与展望
本文介绍了漏洞检测的发展历程、现状及未来展望。2023年全球披露的漏洞数量达26447个，同比增长5.2%，其中超过7000个具有利用代码，115个已被广泛利用，涉及多个知名软件和系统。文章探讨了从人工审计到AI技术的应用，强调了数据集质量对模型性能的重要性，并展示了不同检测模型的工作原理与实现方法。此外，还讨论了对抗攻击对模型的影响及提高模型可解释性的多种方法，展望了未来通过任务大模型实现自动化漏洞检测与修复的趋势。
阿里云先知安全沙龙(上海站) ——红队武器开发之基于合法服务的隐蔽C2
C2（命令与控制）是攻击者远程控制受感染主机的技术。通过合法服务平台（如Slack、Telegram等）的API，攻击者可以隐蔽地传输指令和数据，避免被传统检测机制发现。合法服务具备以下优势：
1. **隐蔽性强**：流量隐藏在正常通信中，难以被检测。
2. **开发成本低**：无需自行开发服务端，减少工作量。
3. **抗封禁能力**：合法域名/IP不易被封禁，威胁情报不会标黑。
4. **团队协作**：天然支持多成员协同作战。
示例包括SaaiwC组织利用Telegram和APT29组织利用Zulip平台进行数据传输和控制。
阿里云安全：云服务器的重要防护与用户安全设置
随着云计算的快速发展和普及，保护数据和信息的安全至关重要，阿里云作为国内领先的云计算服务提供商，其产品和服务广泛应用于各个领域。而在使用阿里云服务的过程中，阿里云非常重视用户数据的安全性，并通过多重安全防护机制来保护其云服务器，安全问题也是用户非常关注的问题，尤其是企业级用户。本文将详细介绍阿里云服务器的安全防护措施，以及用户日常如何设置云产品的安全。
阿里云先知安全沙龙(上海站) ——大模型基础设施安全攻防
大模型基础设施的安全攻防体系涵盖恶意输入防御和基础设施安全，包括框架、三方库、插件、平台、模型和系统安全。关键漏洞如CVE-2023-6019（Ray框架命令注入）、CVE-2024-5480（PyTorch分布式RPC）及llama.cpp中的多个漏洞，强调了代码安全性的重要性。模型文件安全方面，需防范pickle反序列化等风险，建议使用Safetensors格式。相关实践包括构建供应链漏洞库、智能化漏洞分析和深度检测，确保全方位防护。
阿里云先知安全沙龙(上海站) ——终端安全对抗及防护
终端安全现状面临多重挑战，包括传统签名技术失效、新型无文件攻击频发、专业人才匮乏、分支机构安全管理不足等。企业终端覆盖不全、日志缺失、策略更新依赖厂商，导致运营排查困难。钓鱼攻击手法愈发精细，静态和动态对抗加剧，攻击者利用正常权限入侵，窃取凭据。Web3技术发展使加密货币成为新目标，职业黑客盯上个人钱包和交易公司。防护升级需涵盖预防、检测、响应和运营四个阶段，借助AI和威胁情报降低告警量，提升整体安全水平。