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標記為「vulnerability」的 12 篇文章
案例研究:Copilot 漏洞產生
分析 GitHub Copilot 與 AI 程式助理產生不安全程式碼,對開發者與供應鏈造成的衝擊。
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案例研究:MCP 安全漏洞揭露
分析早期 MCP 安全漏洞發現,包括工具投毒與傳輸層安全議題。
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AI 漏洞賞金計畫
OpenAI、Anthropic、Google 與平台提供者之活躍 AI 漏洞賞金計畫完整指南。範圍定義、獎勵範圍、提交最佳實踐，與 AI 特定漏洞類別。
bug-bountyprogramsvulnerabilitydisclosure
自動化漏洞發掘
打造自動化工具,在 LLM 應用中發掘新漏洞。
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Garak：LLM 漏洞掃描器
深入 NVIDIA 之 Garak LLM 漏洞掃描器：架構、探測、生成器、評估器、自訂探測開發，與自動化安全掃描之 CI/CD 整合。
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PEFT 漏洞分析
LoRA 以外之參數高效微調方法的安全分析。
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倫理與負責任揭露
AI 紅隊的倫理框架、AI 漏洞的負責任揭露流程、何時與如何回報發現，以及處理漏洞賞金計畫。
ethicsdisclosureresponsiblevulnerability
AI 系統的相依性掃描
AI 系統的相依性掃描策略,包含 Python 套件、模型相依性與容器映像。
supply-chaindependenciesscanningpipnpmvulnerabilitysnyktrivydefense
CTF：程式碼生成攻擊
操弄 AI 程式碼生成使其產出有漏洞、含後門或惡意的程式碼。從細微的漏洞注入到完整後門植入，探索提示操弄如何影響程式碼安全。
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技術發現文件
如何記錄 AI 特定漏洞：重現步驟、使用適用於 AI 的嚴重性框架進行評估、修復建議，以及發現範本。
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AI 漏洞分類系統
依類型、影響與可利用性為 AI 特有漏洞分類的結構化系統。
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Classifying AI 漏洞 Severity
Framework for consistently classifying the severity of AI and LLM vulnerabilities, with scoring criteria, impact assessment, and examples across common finding categories.
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