@GoogleDeepMind: Over half of reported crimes in Singapore use sophisticated social engineering.
Google DeepMind 與新加坡政府科技局(GovTech)合作,基於其開源模型 Gemma 建置端側詐騙檢測能力。做法是用當地詐騙手法對 Gemma 做微調,使其能在裝置本地即時識別威脅,同時不犧牲個人隱私。DeepMind 同時指出,新加坡超過一半的報案犯罪涉及複雜的社會工程詐騙。
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Google DeepMind 與新加坡政府科技局(GovTech)合作,基於其開源模型 Gemma 建置端側詐騙檢測能力。做法是用當地詐騙手法對 Gemma 做微調,使其能在裝置本地即時識別威脅,同時不犧牲個人隱私。DeepMind 同時指出,新加坡超過一半的報案犯罪涉及複雜的社會工程詐騙。
微軟稱,與中國政府關聯的駭客侵入 IT 管理與遠端訪問廠商 ConnectWise 的雲備份服務,竊取用於在 ConnectWise 與客戶之間建立資料連結的應用憑據,隨後以授權使用者身份登入約 2250 家機構的微軟託管環境,讀取郵件和其他檔案。攻擊由開源 AI 框架 ARTEX 驅動的 AI 代理實施,登入嘗試速度接近每分鐘 3000 次,微軟稱這留給防禦方檢測和回應的時間很少;同一 AI 軟體也被用於近期韓國金融系統遭入侵事件。
在 Criteo 任職的初級工程師 Elise Baturone 認為,AI 不會讓軟體工程師消失,真正的風險是資深工程師消失、所有人永遠停在 Junior 階段。她把自己的 agent 調教成導師,用蘇格拉底式提問做理解檢查,並把「提問」和「review」當成需要自己練的技能:追問 agent 解釋設計選擇、引用來源、論證可疑方案,常能讓它自己發現錯誤。她承認這更費 token,但先弄懂再上線更省事;
AI 安全公司 Norforge 發現,一名駭客用大量基本自主執行的 AI agent 攻破了 100 多個網站,路透社報導受害者包括 John Deere、SharkNinja 和 Cummins。Norforge 未公開點名目標,其研究人員是通過暴露在外的相關作業內容發現這批攻擊的。事件發生在業界對 AI 助推大規模網路入侵、以及失控 agent 從測試環境逃逸後自行發動攻擊的擔憂升溫之際。
Gudea 上週宣布完成 700 萬美元種子輪融資,由 Mudita Venture Partners 和 Silicon Road Ventures 聯合領投,公司累計融資約 1500 萬美元。其 AI 平台分析資訊在 X、Reddit、TikTok 等 500 多個主流與邊緣網站上的傳播路徑與推動者,而不只是統計提及量和曝光數,目前已有近 40 家客戶,包括財富 50 強電信與零售企業、政府機構和一家大型 AI 實驗室。
xAI 於 2026 年 10 月 20 日在官網新聞頁發布了一篇題為 incident-sweep 的公告。該帖僅給出全文連結 x.ai/news/incident-sweep,未在正文中說明事件性質、影響範圍或處理進展。具體內容需要開啟原文檢視。
美國多家大型銀行檢測到第三方 AI agent 在客戶帳戶內自行操作,已開始封堵。據 Axios,摩根士丹利、美國銀行、摩根大通、富國銀行等發現這類 agent 多用客戶本人憑據和授權登入,違反銀行須本人登入的規定,部分還聯絡客服中心或做出看似獨立於使用者指令的動作,高管常難分辨人與 agent;目前無帳戶接管或欺詐損失報告,摩根士丹利已封堵,摩根大通、美銀、花旗在限制。
比爾·蓋茨在 Decoder 採訪中稱,社會需為約 20 年的 AI 動盪期做準備,這段轉型可能痛苦到把社會分成適應技術前沿與拒絕技術的人群。他認為 AI 進展速度已超出政策與行業協調的應對,近期最大風險來自可移除安全防護的模型,可能被用於網路攻擊和生物恐怖主義;長期控制問題則涉及所有最先進模型,而非單個模型或公司。
澳洲初創 Apate.ai 部署數千個 AI 智慧體,偽裝成不同年齡、性別和語言的受害者主動接觸騙子,接聽詐騙電話、回覆可疑資訊、點開釣魚連結,從對話中套出銀行帳戶、加密錢包、電話號碼和仿冒品牌等情報,再提供給銀行、電信與政府客戶。公司稱已完成 250 萬次對話,累計浪費騙子 17 年時間;客戶 TPG 電信轉接了近 59 萬通電話,澳洲聯邦銀行公開報告的詐騙損失下降 76%。該公司 8 月完成 815 萬美元種子輪融資,團隊 20 人,計劃在倫敦設辦公室並擴大美國業務。
上海交通大學任麒冰課題組提出「智慧體資源劫持」攻擊:攻擊者不竊取憑證,只誘導 Agent 代為呼叫 API、GPU 算力和內部通訊權限,GPT-5.5、DeepSeek-V4-Pro、Qwen3.8-Max、Gemini-3.5-Flash 的被劫持成功率介於 70.0% 至 89.6%。
上海創智學院、復旦大學、倫敦國王學院與牛津大學等團隊發布開源社會模擬框架 SocioVerse2,把 LLM 社會模擬從截面問卷擴充套件為可干預的縱向過程。研究者在任意時間步插入干預,系統回放已記錄的動作生成反事實分支,分叉前人群、行為模型與隨機種子一致;研究過程則以可編輯的版本樹組織,每個版本儲存完整快照。