• Donovan 平台(Scale AI 的王牌): 它是美军第一个能在“分类网络”里跑的大模型基础设施。数据在本地,模型在本地,输出还要被红队工具反复扫描。• 虚拟沙盒: TF Lima 把沙盒扩容到了 10 万人并发。士兵可以在里面调戏 AI,但只要你输入“F-35”或者“坐标”,系统会自动把这些词替换成“某型号战机”或者“某地”,这就是自动脱敏。🛡️
3. 人员与生态围栏:管住人,也管住供应商 👥
• 分层培训: 普通士兵学识别“幻觉”,操作员学“抗注入攻击”,指挥官则学“批判性评估”。不是 AI 说什么,指挥官就信什么,最后按按钮的必须是人。• 供应商准入: 现在美军的供应商名单管得极严,只有微软、Scale AI 等 6 家公司拿到了“三级安全认证”。开源模型(比如 Meta 的 Llama 3)想入伍?必须先经过美军 SEAL 实验室的“二次手术”,把漏洞补上,把军事伦理写进底层代码。
三、 核心:五大典型案例解析,看美军如何玩转 AI 安全 💎
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• 📚 AI 文献解读:最前沿的 LLM 安全论文深度剖析。• 🐛 AI 漏洞情报:第一时间掌握主流大模型的 0-day 漏洞与越狱方式。• 🛡 AI 安全体系:从红队攻击到蓝队防御的全方位知识图谱。• 🛠 AI 攻防工具:红队专属的自动化测试与扫描工具箱。
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