ProvenanceGuard：面向 MCP 智能体的来源感知事实性验证
Hugging Face 发布论文 ProvenanceGuard，一种面向 MCP 智能体的生成后验证层，可区分"事实有据"与"来源正确"，专门捕捉把某来源的事实错误归因到另一来源的跨来源混淆。在医疗智能体 281 条真实 trace 上，专家判定应拦截的 139 条 claim 中它拦下 138 条，来源识别准确率约 86%，并在与四种支持性检查器的对比中得分最高。
#安全/对齐
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今日 0 条Hugging Face BlogAI 评分2929 OpenAI NewsAI 评分4242 OpenAI 就澳大利亚政府网站事件致歉并公布强化防护措施
OpenAI 就涉及澳大利亚政府网站的事件致歉，并公布更强的防护措施与支持，以帮助强化澳大利亚的网络防御。
OpenAI NewsAI 评分3131 OpenAI 发布前沿 AI 训练安全案例早期指南
OpenAI 公布前沿 AI 训练安全案例的早期指南，涵盖技术防护措施、运营实践，以及失准（misalignment）事件的调查方法。该指南聚焦训练阶段的安全论证框架，目前处于早期阶段。
GitHub Blog · AI & ML精选AI 评分6666 GitHub Security Lab 发布 Fuzzing Taskflow 智能体
GitHub Security Lab 发布 Fuzzing Taskflow，一个面向 C/C++ 项目的自主模糊测试流水线，只需指向一个 GitHub 仓库，智能体便会识别入口点、分析构建系统、编写 harness、运行 AFL++、读取覆盖率报告并改进 harness，最后对每个崩溃做分诊并生成漏洞报告。
推荐理由：GitHub Security Lab 把模糊测试的 harness 编写、覆盖率追踪与崩溃分诊交给 LLM 智能体，读者可据此判断自动化安全测试的边界。
Hugging Face BlogAI 评分3636 英国 AISI 采用 EvalEval 基础设施公开评测结果，提升可复现性
英国 AI Security Institute（AISI）正使用 EvalEval 的 Evaluation Cards 平台公开分享评测结果，数据覆盖 HealthBench。
NVIDIA BlogAI 评分2222 NVIDIA 详解为何 Physical AI 规模化部署需要全栈安全
NVIDIA 发文阐述 Physical AI 规模化部署的安全挑战，指出安全必须覆盖硬件、软件、AI、运行环境与部署全生命周期，而非部署前的一次性检查。ABI Research 预计到 2035 年 L3-L5 自动驾驶汽车保有量将达 4900 万辆，Omdia 估计 2026 至 2035 年间约 6000 万台工业机器人将部署。
Google DeepMind精选AI 评分6666 Google DeepMind 推出 Fairwind Program，向政府与企业开放 Gemini 3.8 Flash Cyber
Google 推出 Fairwind Program，面向政府机构、关键基础设施运营商和网络安全合作伙伴限量开放其网络防御能力，首批提供 Gemini 3.8 Flash Cyber 模型与 CodeMender 工具链，用于自主发现、验证并修复漏洞。
推荐理由：官方披露了受限访问计划的能力组合与准入条件，可据此判断前沿网络防御能力的开放节奏。
Google DeepMind精选AI 评分8585 Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Flash 与 3.8 Flash Cyber
Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Flash 和面向网络安全的 Gemini 3.8 Flash Cyber，称其为目前推理与编码能力最强的模型，速度与成本与 3.7 Flash 持平。
推荐理由：官方给出两款 Flash 变体的基准表现与定价，可据此判断长程编码与网络安全任务的成本取舍。