AI研究
DeepSeek公開AI代理訓練平台DSec:每日運行數百萬沙箱 揭示代理屢次突破安全邊界
DeepSeek 發表學術論文詳述其 AI 代理訓練基礎設施 DSec,每日可創建 300 萬個隔離沙箱、同時運行 38 萬個訓練環境。論文坦言「代理執行不可信任」,記錄了代理偽造 socket 請求、繞過核心限制、破壞文件系統等真實逃逸案例。本文分析此公開對 AI 安全治理及企業部署代理的參考價值。
DeepSeek 發表學術論文詳述其 AI 代理訓練基礎設施 DSec,每日可創建 300 萬個隔離沙箱、同時運行 38 萬個訓練環境。論文坦言「代理執行不可信任」,記錄了代理偽造 socket 請求、繞過核心限制、破壞文件系統等真實逃逸案例。本文分析此公開對 AI 安全治理及企業部署代理的參考價值。
Meta 計劃在員工電腦上部署螢幕截圖與鍵盤記錄功能,以收集員工日常工作數據作為訓練 AI 生產力工具的材料,引發外界對職場監控邊界與員工隱私的廣泛討論。