wordpress

OpenAI总裁Greg Brockman撰写长文，回顾了此前与Hugging Face的安全事件。他呼吁大家必须以史无前例的速度，彻底升级自身的网络安全体系，并给出了具体的行动路径。

安全升级的十大行动路径

1. 争取组织自上而下的重视：确保安全与工程团队获得充分的跨部门协同与资源，以快速应对威胁。组织团队开展Tabletop Exercises（沙盘推演），模拟攻击在业务中可能的爆发形态。

2. 为安全团队配备专属Agent：引入Codex、Codex Security插件或其他成熟的Agent级编程与安全工具。在合规授权的前提下，赋予其访问代码库、基础设施配置及技术文档的权限。

3. 向Agent注入专业安全能力：从开源社区成熟的Skills切入，如静态分析、安全专项代码审查、Variant Analysis及软件供应链风险排查等工作流。

4. 全面安全评估：优先级应清晰明确：首当其冲的是面向公网的服务、鉴权流程、IaC、部署流水线以及承载敏感数据的核心系统。

5. 加速消化历史漏洞：将代码扫描结果、依赖项告警、历史安全工单喂给Agent，让它对历史问题进行分流初筛，锁定具备实战利用价值的高危漏洞。

AI辅助安全取证

申请Trusted Access for Cyber资质，让团队获得合规防御使用授权，用于应急响应、威胁检测工程与恶意样本分析。在日常演练中习惯调用AI能力来分析日志、遥测数据与告警信息。

原文链接：https://m.weibo.cn/detail/5333013409563175

在开发AI应用的过程中，很多开发者往往将重心放在模型调优、响应速度或功能创新上，却容易忽视底层的安全防线。随着大模型接入业务场景的深度增加，传统的Web安全防护手段已难以完全覆盖AI特有的风险维度。

AI安全核心概念与常见风险

AI安全与传统网络安全的显著区别在于概率性和语义理解带来的不确定性。最常见的三类风险：提示词注入（Prompt Injection）、数据泄露（Data Leakage）、内容合规风险。

大模型本身没有善恶观，它只是根据上下文进行补全。安全责任完全在于应用层的开发者，需要通过架构设计和流程控制来约束模型的行为边界。

本地安全测试环境搭建

推荐使用Docker容器化技术构建隔离环境。创建专用隔离网络，将AI应用服务、向量数据库和日志服务部署其中，确保无法访问外部公网。

提示词注入防御

防御核心是分隔与转义。采用结构化分隔符明确界定用户输入边界，引入二次校验机制检测高危词汇组合。

敏感数据保护

输入侧脱敏：使用正则表达式或NER技术扫描并替换敏感信息。输出侧过滤：在响应返回前再次扫描，对日志进行匿名化处理。

原文链接：https://blog.csdn.net/a13662080711/article/details/161727141

AutoGenTestCase是一个基于AI大模型的自动化测试用例生成工具，通过自然语言处理（NLP）和提示工程，从需求描述、用户故事或代码中提取关键信息，生成结构化测试用例。它适用于单元测试、集成测试和端到端测试。

核心功能

需求解析：从Jira、Word或代码注释中提取功能点，生成测试用例。多场景覆盖：自动生成正常、边界和异常场景用例。集成性：支持与Pytest、Jira和CI/CD管道无缝集成。

实战案例

一家金融科技公司使用AutoGenTestCase为支付系统生成测试用例，输入需求文档后，AI在10分钟内生成200条测试用例，覆盖85%的功能点，节省40小时人工编写时间。人工审查后修正10%的逻辑错误，整体效率提升45%。

快速上手

1. 申请DeepSeek、通义千问模型API Key
2. 运行run.exe程序
3. 配置AI模型参数（DeepSeek负责写测试用例，通义千问负责用例评审）
4. 上传需求文档.txt文件或手动输入需求描述
5. 设置用例类型占比、优先级、数量等高级选项
6. 点击生成测试用例，支持Markdown和Excel格式下载

最佳实践

使用清晰的提示模板提高生成准确性，结合测试工程师验证用例确保逻辑完整性，与Pytest和Jira集成实现自动化运行和跟踪。研究表明，借助AI大模型生成测试用例可提升测试效率30%-50%。

原文链接：https://blog.csdn.net/m0_58552717/article/details/148408721

随着智能汽车的快速发展，车机系统已演变为集人车交互、传感器融合、自动驾驶辅助、OTA更新、网络安全等于一体的智能中枢。车机测试的范畴和复杂度也在指数级增长。传统车机测试方式依赖人工编写测试用例、手动执行测试、数据离线分析，在面对高维数据、复杂交互逻辑和实时性要求时已显露出明显的瓶颈。

AI Agent的技术架构

AI Agent是一个结合了人工智能、机器学习、强化学习、自然语言处理、计算机视觉等多种技术的系统，具备感知能力、学习能力、决策能力、执行能力和反馈与优化能力。在HIL测试场景中，AI Agent能够驱动测试工具、模拟器、虚拟车辆等实体或数字测试环境，执行完整的测试流程。

关键技术在HIL测试中的应用

强化学习驱动测试路径探索：构建状态空间模型，将测试过程建模为探索性任务，设定奖励函数评估测试路径有效性。AI Agent自动找到测试覆盖率最高的路径。

虚拟仿真环境中的AI Agent部署：AI Agent通常与CARLA、ROS、Simulink等虚拟仿真工具协同使用，模拟真实环境（雨天、夜间、复杂交通），自动生成并执行测试用例。

基于预测模型的异常检测：使用深度神经网络或Transformer等模型对系统状态进行预测，实时比较AI预测结果与系统实际响应，判断异常。

实践案例

某车企使用AI Agent进行语音系统智能化测试，语音识别准确率提升15%，测试效率提高40%，测试虚假路径减少一半以上。在自动驾驶辅助系统边界探索中，AI Agent使用PPO、DQN等强化学习算法模拟不同驾驶情境，自动生成边界测试用例。

原文链接：https://blog.csdn.net/qq_45286727/article/details/160356899

随着PCIe5.0/6.0、USB4、DDR5、800G光模块、AI服务器背板等高速硬件迭代加速，传统人工SI测试流程繁琐、操作门槛高、重复性工作量大，企业普遍面临测试周期长、人为误差大、数据复盘困难、量产抽检效率低下等痛点。

常规高速测试包含校准、走线、调参、遍历、压测、数据导出等数十项重复步骤，人工单次完整链路测试耗时数小时。依托AI自动化测试技术搭建智能化SI测试平台，可实现仪器自动校准、参数智能遍历、故障自动捕捉、数据自动分析、报告一键生成，将传统测试效率提升3至10倍。

AI自动化测试核心技术原理

仪器智能联动调度：AI系统统一管控示波器、误码仪、VNA、温箱、程控电源，自动完成仪器自检、端口校准、去嵌入补偿，无需人工干预硬件操作。

自适应智能参数遍历：算法自动切换电压、温度、速率、预加重、CTLE/DFE档位，智能筛选优参数组合，遍历覆盖率远超人工测试逻辑。

异常波形AI识别：依托深度学习波形模型，自动识别眼图畸变、抖动尖峰、码间干扰、电源纹波异常，精准抓拍毫秒级偶发故障波形。

AI自动化SI测试覆盖项目

物理层信号完整性自动化：TDR阻抗扫描、插损回损串扰测试、眼图自动叠加、抖动分层拆解。链路层协议自动化验证：PCIe/USB4链路训练、FLIT帧抓取、流控水位监测。误码长时间压力自动化：BERT无人值守长时间压测。电源完整性智能检测：PDN阻抗扫描、纹波自动采集。

核心亮点

测试速度提升3至10倍，零人为测试误差，7乘24小时无人值守，隐性故障捕捉率大幅提升，人力成本大幅压缩。智能化系统可实现眼图裕量智能判定、抖动阈值智能告警、链路状态智能监控、批次差异智能对比。

原文链接：https://m.11467.com/product/d51500673.htm

成都女孩林小小利用AI工具制作表情包，一周产出3组，每组24个表情。表情包变现路径包括：用户赞赏、付费表情、品牌定制、海外平台分发、企业定制。抖音2026年上线星光商城，也开放了专属表情付费商品。制作流程：确定主题→AI生成画面→ChatGPT辅助构思名称→整理格式上传平台。多平台分发：微信表情开放平台、小红书、抖音、LINE海外平台。

—
来源：http://m.toutiao.com/group/7674947233346781740/

对VCU高压上下电的模型进行MIL验证，利用SIMULINK Test中的Test Sequence。

1.创建Test Harness：在Simulink中建立测试框架，配置Test Sequence模块。

2.VCU自检失败验证：设置测试用例模拟自检失败场景，验证状态量与预期一致，通过。

3.整车故障验证：模拟整车故障工况，验证系统响应与预期一致，通过。

4.预充超时验证：测试预充超时保护逻辑，验证系统行为与预期一致，通过。

5.进入Ready状态：验证VCU从待机状态成功进入Ready状态的完整流程。

6.Work状态验证：验证VCU在Work状态下的运行逻辑。

总结：完成了高低压上下电的建模及验证过程。利用Simulink Test的Test Sequence模块，可以自动化执行MIL（Model-in-the-Loop）测试，确保VCU高压上下电逻辑的正确性。

—
来源：https://blog.csdn.net/m0_48065625/article/details/142439688

本教程基于AUTOSAR CP R25-11 Software Component Template官方文档编写，适合有C语言嵌入式开发经验、但零AUTOSAR基础的工程师。

AUTOSAR（AUTomotive Open System ARchitecture）定义了一套标准化的软件架构，让软件组件可以像乐高积木一样，在不同的ECU上复用、替换、组合。

AUTOSAR有两个主要平台：Classic Platform（CP）适用于资源受限的实时ECU；Adaptive Platform（AP）适用于高性能计算平台。

分层架构：应用层由Software Component组成，实现控制功能；RTE运行时环境是应用层和底层之间的中间件；BSW基础软件提供通信协议栈、内存管理、诊断等系统级服务。

SWC是应用层的基本构建单元，通过Port与外界交互，通过Interface定义通信内容。主要类型有AtomicSwComponentType（原子组件）、CompositionSwComponentType（组合组件）等。常用Interface类型包括SenderReceiverInterface、ClientServerInterface、ModeSwitchInterface、ParameterInterface。

—
来源：https://blog.csdn.net/wujizhishang/article/details/162935915

北京朝阳区一家养老院，来了一批1.2米高的银白色陪护机器人，已经正式上岗。这些机器人能精准提醒吃药、辅助翻身擦浴、识别情绪安抚老人、记住老人信息。

目前已在京津冀、长三角、粤港澳多地养老机构试点使用，是智慧养老从简单提醒迈向多功能陪护的标志性一步。

但机器人还替代不了护工。护士长表示：机器人只承担体力辅助，全程有人监护。院长也说：机器人无法替代人与人之间的温情。现阶段短板：复杂病情处理不了、设备成本偏高、中小养老院落地有压力。

更大的趋势：养老机器人市场预计从2026年的44亿美元增长到2034年的119亿美元。智慧养老不是机器换人，而是人机协同。科技解决体力活，人来做有温度的陪伴。

—
来源：http://m.toutiao.com/group/7674623609389859363/