人工智能幻觉正在通过利用人类对高度自信但错误输出的信任，向关键基础设施决策中引入严重的安全风险。当AI模型缺乏确定性时，它没有机制来认识到这一点。相反，它基于训练数据中的模式生成最可能的回复，即使该回复不准确。这些输出看起来具有权威性，使其在推动现实世界安全决策时尤其危险。
在各行业受AI热潮带动、蒸蒸日上之际，安全行业却似乎成了例外。按理说，AI带来的数据安全问题日益凸显，安全厂商本应乘势而上，但实际情况是，AI的发展正让安全厂商遭受一轮又一轮的冲击，尤其是国内安全厂商，生存状况愈发艰难。
OpenClaw 安全能力的演化，不是遵循一份预定的安全路线图，而是被一系列真实发生的安全事件推动的。
所谓AI“投毒”，是指不法主体在人工智能模型训练、微调及检索增强生成等关键环节，刻意注入恶意数据样本，进而污染模型认知体系、操控模型输出虚假或预设定向结果的恶意攻击行为。
深入理解数据中心、其内部能源系统以及其与区域电网之间的互动所应具备的“韧性”特质，将有助于全面提升当前及未来关键基础设施的整体韧性。
勒索软件正从广撒网、低成功率、低赎金的粗放式野蛮生长，全面演进为少而精、高成功率、超高额赎金的大型猎物狩猎（Big Game Hunting，简称BGH）模式。攻击总量的下降绝非风险缓解的信号，反而意味着更隐蔽、更致命、更难防御的定向攻击已成为主流，传统防御体系已陷入全面失效的困境。
