2026年初，开源AI代理（Agent）OpenClaw曝出一个高危的One-Click远程代码执行（One-Click RCE）漏洞（CVE-2026-25253）。该漏洞源于其控制界面（Control UI）的设计缺陷，允许攻击者通过诱导用户点击一个精心构造的恶意链接，窃取具有高权限的认证令牌（Token），并最终在受害者的设备上执行任意代码。本文将深入剖析该漏洞的原理、攻击链路、利用代码（POC/EXP），并提供相应的修复方案。

随着大模型（LLM）的普及，以Ollama为代表的开源本地化部署框架极大地降低了开发者使用和管理AI模型的门槛。然而，这种便利性也催生了新的、大规模的安全风险。近期由SentinelOne、Censys及Pillar Security联合发布的研究报告揭示了一个惊人的事实：全球范围内存在超过17.5万个公开暴露在互联网上的Ollama实例，形成了一个庞大AI计算基础设施安全攻击面风险
。本报告旨在对这一事件进行深度技术剖析，分析其攻击面、现实威胁、系统性风险，并提出相应的企业级安全加固与治理策略。

随着大模型（LLM）与自动化工作流的深度融合，以 OpenClaw（曾用名 Clawdbot）为代表的个人 AI 代理正迅速普及。其强大的系统集成能力在提升效率的同时，也为企业带来了前所未有的安全挑战。本文旨在为企业决策者、安全工程师和开发人员提供一份全面的技术指南，深入剖析 OpenClaw 在企业环境中面临的核心风险，并提供一套体系化的安全加固方案与最佳实践，以确保在享受 AI 自动化红利的同时，有效管控潜在安全风险。

Cursor 是一款基于开源项目 Visual Studio Code（VS Code）的 AI 驱动集成开发环境，深度集成生成式大语言模型（如 GPT-4、Claude），为开发人员提供智能代码生成、自动补全、错误修复等功能。其核心特性包括 Cursor Tab（智能代码补全）、Agent Mode（自主代码生成）和 Model Context Protocol（MCP）集成等。

Chainlit框架中的高危安全漏洞ChainLeak，包括任意文件读取和SSRF漏洞原理、攻击演示、防护建议，适合AI安全从业者和企业安全团队参考。

一、报告摘要 核心观点 2025年中国网络安全领域正经历范式转变。监管强化与生成式AI爆发式采纳的”双重压力”，正将企业安全焦点从被动合规防御转向主动数据治…

随着大语言模型（LLM）技术的快速演进，以及企业数字化转型的深入推进，传统的被动式数据安全防护体系已难以满足现代威胁的防御需求。国内首款数据安全智能体通过将生成式AI、自适应防护机制、多智能体协作等前沿技术融为一体，实现了从”人工堆砌”向”智能主动”的范式转变。

2026年，人工智能安全格局正在经历一场根本性重塑。为应对全球高达480万的网络安全人才缺口，企业正大规模部署高权限、全天候运行的AI智能体正在成为攻击者的目标。然而，这些自主系统也迅速成为了攻击者的焦点。Palo Alto Networks、Moody’s和CrowdStrike等顶级安全机构预测，AI智能体将成为2026年企业面临的最大内部威胁。传统防御框架正在失效，新的治理体系和防护架构已成为必需。

2025年是网络安全领域堪称”空前复杂”的一年。随着人工智能技术的快速发展和大规模应用，网络威胁呈现出前所未有的复杂性和规模。本报告深入分析了2025年全球网络攻击的新态势、典型安全事件、AI安全威胁、以及相应的风险治理策略，为AI工程师、安全工程师和首席安全官(CSO)提供技术参考和决策依据。

本文以AI安全威胁矩阵为核心框架，基于成熟的ATT&CK方法论，系统阐述人工智能系统面临的全生命周期安全威胁，包括数据投毒、模型提取、隐私泄露、对抗样本和提示词注入等关键攻击技术，并提出相应的防御策略和企业落地方案，为AI工程师、安全工程师及CSO提供专业技术参考。