选自公众号：安全内参

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️ 播客Show Notes：甲方网络安全产品选型全框架指南

主题：从需求诊断到成本优化——构建科学的安全产品决策体系

深度拆解

1️⃣ 需求与目标：锚定北极星

✅ 核心业务系统梳理（如交易系统/数据库）

✅ 历史威胁事件复盘（勒索/钓鱼攻击记录）

✅ 现有防护漏洞扫描（防火墙/IDS覆盖率）

2️⃣ 产品评估三维度

3️⃣ 决策流程创新

打分机制：技术团队（60%）+ 业务部门（30%）+ 采购（10%）

潜规则管理：设立"灰色地带申报制"，公开人情因素并量化影响

甲方实战Tips

避坑指南：警惕"新技术噱头"，优先选择经金融/政务行业验证的成熟方案

本文选自公众号：0x727开源安全团队

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很少看到如此精彩的理论思考，作者太牛逼了！！！！！

组织的安全运营水平，最直接表现在分工发展程度。任何新威胁与复杂性，只要不是已知威胁的重复，必然推动分工深化。分工深化，不是岗位调整，更是认知、协作、行动策略系统进化。它让运营面对未知挑战不再依赖偶然，而依靠整体的力量将复杂性、不确定性转化为可控，将潜在风险转化为可管理现实，将零散威胁转化为组织整体性的防御力量。

——Micropoor

核心主题

安全运营的本质在于科学分工，通过专业化协作将个体能力转化为系统防御力量，应对复杂威胁环境。

关键讨论点

分工的底层逻辑：

亚当·斯密"别针工厂"案例：分工使效率提升240倍，类比安全运营中威胁情报、漏洞修复、事件响应等环节的协同价值。

警惕"全能型工程师"陷阱：分工不足会导致认知过载与响应滞后。

多学科视角下的分工价值

经济学：专业化技能、转换成本节约、规模经济（如SOC梯队分工）。

社会学：从"机械团结"到"有机团结"，红队/蓝队/情报团队的信任链条构建。

管理学：动态能力理论——AI威胁催生AI安全分析师岗位，云计算推动DevSecOps分工。

心理学：认知负荷调节与"自我决定理论"（胜任感、自主性、归属感缓解安全团队压力）。

实践落地建议：

大型组织：细化岗位分工（如威胁情报、SOC、合规审计），建立跨团队协作流程。

中小企业：借助云安全服务、MSSP实现社会化分工，聚焦核心能力建设。

避坑指南：避免分工僵化，通过定期演练（如攻防对抗）检验协作有效性。

内容摘要

本期播客围绕"安全威胁与事件运营指标体系"展开，通过"安全体检表"的比喻，系统讲解了指标体系的定义、核心价值、运营过程分解及20项关键指标。用"金库与零钱""拼图游戏"等生动案例，将复杂的安全运营知识转化为易懂的内容，帮助快速掌握如何通过数据化指标衡量安全运营成效。

关键话题与时间戳

开场与主题引入

安全运营指标体系的核心价值：像"仪表盘"一样监控安全状态

为什么需要指标体系？——从"凭感觉"到"靠数据"的安全管理升级

什么是安全运营成效指标？

三大衡量维度：过程覆盖全面性、结果准确性、响应及时性

应用场景：目标制定、团队对比、上级监督评价

关键概念辨析：成效（目标达成度）vs 成果（直接产出物）vs 成熟度（体系完善度）

安全运营过程分解

四阶段闭环：安全监测（发现线索）
告警监控（筛选有效信息）
威胁研判（判断事件真实性）
事件处置（解决并闭环）

类比：安全运营就像"破案"，四阶段缺一不可

指标体系与统计方式

20项指标分类：35%定性指标（人工评估）+ 65%定量指标（数据统计）

三大统计方法：模拟测试+人工验证（如漏报率）
环境采样+人工评估（如误报率）
运行数据统计（如平均处置时间）

工具支撑：XDR平台、BAS模拟攻击工具、AEV对抗性暴露验证工具

核心指标详解

监测覆盖类：监测类别覆盖率（15类日志完整性）
监测位置完备率（工作负载:网络边缘:终端=4:3:3权重）

告警与研判类：误报率：避免"狼来了"效应
平均研判时间（MTTA）：从发现到分析的效率

处置与闭环类：自动化抑制占比：减少人工干预，提升响应速度
平均恢复时间（MTTR）：业务中断损失的关键指标

总结与实践建议

指标体系价值：不仅衡量现状，更驱动持续改进

落地技巧：标准化流程（如调查checklist）

延伸思考

如何平衡指标考核与实际安全效果？

中小团队如何低成本落地指标体系？

未来安全运营指标的发展趋势（AI驱动？自动化闭环？）

适合人群

企业安全运营团队成员

网络安全管理者与决策者

对安全指标体系感兴趣的IT从业者

本文选自公众号：AI与安全

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简介

本播客深入探讨AI红队的定义、实施方法、现实挑战及行业案例，帮助听众理解如何通过结构化对抗性测试提升AI系统安全性。

核心主题

AI红队与传统红队的本质区别

AI红队的标准化实施流程

实战中的挑战与解决方案

科技巨头的红队实践案例

关键要点总结

1. AI红队的核心价值

识别AI系统的概率性风险（如幻觉、偏见），弥补传统渗透测试盲区

需多学科团队协作（机器学习专家+安全工程师+社会科学家）

2. 实施关键步骤

范围定义：明确测试目标（模型/API/数据管道）与风险场景

对抗性场景设计：模拟提示注入、数据中毒等真实攻击手段

持续迭代：随模型生命周期更新测试策略，避免一次性评估

3. 行业最佳实践

OpenAI：混合人工+自动化测试，外部专家参与漏洞发现

Google：结合国家行为体威胁情报，模拟高级攻击链

Meta：针对开源模型（如Llama 3.1）重点测试儿童安全与生物威胁

参考资料

原文链接：

AI红队，PaloAlto的观点和实践

原文链接：https://mdn.alipayobjects.com/huamei_muqr6f/afts/file/rupuR4MUMeQAAAAAghAAAAgADmJsAQFr/蚂蚁容器安全（AntCWPP）能力建设-基于Kata和eBPF.pdf

️ 播客简介

本期播客深入探讨蚂蚁集团基于Kata和eBPF技术构建的容器安全方案AntCWPP，解析传统容器安全的痛点、创新技术架构及落地实践效果。适合对云原生安全、容器技术感兴趣的技术人员和安全从业者。

核心话题

传统容器安全的五大挑战：共享内核导致的容器逃逸风险
策略管理复杂且影响范围大
生产环境内核版本碎片化问题
拦截策略下发的高风险
性能与安全的平衡难题

Kata+eBPF：容器安全的双重保险Kata容器：独立内核架构实现"别墅级"隔离，彻底阻断逃逸路径
eBPF技术：内核层"智能保安"，实现进程/网络/文件行为的细粒度管控
协同优势：强隔离+精准防护，解决传统方案"顾此失彼"的困境

AntCWPP方案架构解析四大核心组件：管理平台（指挥中心）、策略服务中心（K8s CRD）、宿主机Agent（执行者）、Kata Pod（安全容器实例）
veBPF通信通道：实现宿主机与Kata容器内eBPF程序的高效交互
双层防护机制：默认审计策略全覆盖+应用级策略精准管控

关键技术落地细节进程管控：LSM hook点拦截非白名单程序，Drift Prevention防止镜像篡改
网络隔离：TC层+LSM层双重过滤，实现基于五元组的精准访问控制
文件防护：inode映射加速FIM监控，敏感文件修改实时拦截
系统调用审计：syscall跟踪点+LSM hook点结合，覆盖全量攻击面

业务落地案例高风险在线应用防护：进程白名单+网络访问控制，将攻击风险降至趋近于零
AI Agent沙盒环境：为大模型生成代码提供隔离执行空间，防止恶意代码逃逸

技术亮点

内核灵活选择：Kata容器内核独立升级，轻松支持eBPF新特性

微隔离能力：单个Pod策略异常不影响其他业务，爆炸半径趋近于零

高性能设计：eBPF程序内核态运行，性能损耗<3%

全链路可观测：安全事件日志包含进程/容器/策略多维元数据

相关资源

技术方案解析：

AntCWPP架构白皮书

延伸思考

安全容器与传统虚拟机的性能对比

eBPF在云原生安全领域的未来应用场景

AI代码执行环境的安全防护最佳实践

选自公众号：阿肯的不惑之年

原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/2J-Gr9F_ZPlJsB3CFYAZCw

Ethan作为当事人，详细介绍了全网零信任落地的思路、计划、挑战和解决办法。任何一个企业要全网推行零信任架构，面临诸多挑战，比如适合的产品、原有网络和系统的适配、推广的节奏、其他部门的配合等。在阿肯看来，最重要的是与管理层和业务部门对齐零信任认知，确认将零信任理念和框架作为未来安全建设的方向。这个方向一旦达成一致，过程中的问题就是如何想办法解决的问题。变革中没有容易的事情，让我们一起努力！

作者简介-----------------------------------

Ethan：高科技上市公司安全运营负责人，12年的内部安全建设经验，对零信任、实战攻防有深入研究。

感兴趣的同学更推荐阅读原文，有更多丰富细节。

系统阐述了网络安全AI大模型通过建立业务行为基线识别11类误报场景的原理与案例，包括持续请求、多主机访问、相似URL等典型业务行为模式，强调AI通过学习业务规律而非机械执行规则来降低误报率，核心方法是分析请求特征、访问模式和上下文环境，实现对正常业务行为的精准识别与误报过滤。

以下为AI大模型在安全运营中的常见价值：

1、AI来做规则解析

2、AI来做资产归属推理

3、AI提升未知威胁检测准确率

4、AI实现威胁自动对抗

5、AI实现自动化攻击调查溯源

选自公众号：安在

原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/9VYZH4Hsj_L5qUZmWwP2QA

探讨了网络安全在风险投资、私募股权以及并购活动中日益增长的重要性。首先指出，风险投资公司传统上并未将网络安全视为早期投资的关键考量，因为初创公司的失败通常与网络事件无关。然而，文章强调，私募股权公司和并购方对网络风险的态度正在发生转变，这主要是由于多起备受瞩目的网络事件对交易价值和企业声誉造成了重大影响。为此，越来越多的私募股权公司正在采纳专属托管安全服务提供商（MSSP）模式来管理其投资组合公司的网络风险。最后，预示网络尽职调查将成为未来并购过程中一个更结构化和标准化的关键组成部分，类似于财务审计，以更好地理解和管理相关风险。

本期播客节选自中国信通院和阿里云合著的《2024大模型自身安全研究报告》，感兴趣的同学自行百度查看原文吧。

概述了大型模型自身安全的框架，涵盖了安全目标、安全属性、保护对象和安全措施四个核心层面。报告详细阐述了确保训练数据安全可信、算法模型安全可靠、系统平台安全稳定以及业务应用安全可控的具体目标。此外，报告还深入探讨了训练数据、算法模型、系统平台和业务应用各环节的安全保护措施，包括数据合规获取、模型鲁棒性增强、系统安全加固以及生成信息标识等。整体而言，这份报告提供了一个全面且多维度的大型模型安全防护指南。