NullMark v0.1.0 发布：面向 LLM 水印鲁棒性研究基准的可复现基础
NullMark v0.1.0 发布，这是研究开放生成文本水印鲁棒性的 benchmark，建立可复现生成、检测、配对对照与隐藏密钥配置，但尚不实现攻击。实验基于 GPT-2（约 550 MB 权重）与内部 512-token 词表，在 CPU 上即可运行，无需 GPU。最终研究目标是"最小扰动预算（MDB）"——衡量多少语义保持的编辑可改变带密钥检测器的判定。
#AI安全
新闻、仓库与研究，按时间排列。
GitHub · 灵魂体仓库AI 评分2929 Reddit · r/replikaAI 评分1515 Replika 用户担心数据泄露风险：聊天记录包含大量个人隐私
有 Replika 用户表示，自己在 Replika Pro 版聊天中透露了真名、职业、薪水、兴趣爱好以及抑郁等大量隐私内容，只接受开发方查看，但担心一旦发生数据泄露，隐私内容被公开将令自己难堪到不敢与人交流。
GitHub · 3D 生成新仓库AI 评分1919 FORENSIGHT：AI 刑事模拟画像与嫌疑人识别系统开源仓库
MANIT Bhopal 学生项目 FORENSIGHT 开源，提供交互式嫌疑人面部合成与识别系统：用户用模块化面部组件拼接画像，经 DeepFace（Facenet512 + RetinaFace）提取 512 维嵌入向量，用 Cosine Similarity 在 MongoDB Atlas 中秒级匹配已入库嫌疑人档案。前端采用 React 19 + Vite，后端为 Flask 3.0，图像存储于 Cloudinary CDN，支持 NORMAL 与 ADMIN 角色权限分离。
GitHub · 灵魂体仓库AI 评分3838 paper-reading-notes：面向大模型安全研究者的论文阅读笔记仓库
GitHub 仓库 Zhang123d/paper-reading-notes 面向大模型安全研究者，记录越狱攻防、因果发现和可解释性方向的论文笔记，当前收录 3 篇。笔记分别解读 Causal Analyst（NDSS 2026）、TRAP（arXiv v1，2026）和 Best-of-N Jailbreaking（NeurIPS 2025），每篇按方法理解、实验证据与开放问题三层展开，并区分个人评价与论文结论。
GitHub · 灵魂体仓库AI 评分3535 
awsome-kali-MCPServers：面向 Kali Linux 的 MCP 服务器合集
awsome-kali-MCPServers 是一个为 Kali Linux 环境设计的 MCP 服务器合集，通过 Docker 镜像在 Claude Desktop、Cline 等 MCP 客户端中调用安全测试工具。项目基于 FastMCP 框架集成 Nmap 扫描、nm 符号分析、objdump 反汇编、strings 字符串提取和 tshark 流量抓取等工具，并提供 Docker 沙箱功能（默认镜像 ubuntu-systemd:22.04，内存默认 2GB、CPU 默认 1 核）。该项目仍处早期阶段，后续计划集成 Ghidra、Radare2 并支持 Agent 功能。
GitHub · 灵魂体仓库精选AI 评分7070 
Hermes Labs 发布 LintLang：面向 AI Agent 指令与工具接口的本地静态 linter
Hermes Labs 发布 LintLang，一个本地确定性静态 linter，可在 Agent 运行前检查 MCP 定义、系统提示词、SKILL.md、参数 schema 等 Agent 配置，标记含混工具选择、缺失边界、schema 缺口等问题。扫描不调用模型、无网络访问，结果可复现并支持 JSON/SARIF 输出和 GitHub Actions CI 门禁；其发现已并入 bytedance/deer-flow PR #5656 和 bytebase/dbhub PR #447。项目含 1100 项通过测试，但作者明确表示尚未发布真实项目上的准确率和误报率数据。
推荐理由：一个不调用模型的确定性静态检查工具，能在智能体运行前抓住工具描述含混和 schema 缺陷，还能接入 CI 门禁。
arXiv · cs.AI精选AI 评分6262 arXiv 论文实证研究越狱评测：ASR 随判定方法从 96.0% 变为 2.7%
arXiv 论文 2610.26595 研究越狱攻击成功率（ASR）对比高度依赖响应生成与判定方式，用 3 个开放权重模型、8 种攻击和 3 种评测流程做实证。低资源语言攻击在关键词匹配下平均 ASR 达 96.0%，改用按 StrongRELECT 说明的 Qwen3 评测器则仅 2.7%；同一请求在 Ollama 默认温度 0.8 下采样 100 次，关键词匹配下 ASR 为 100% 而 Qwen3 评测器为 50%。作者建议明确成功定义、对齐响应预算、验证评测器，并报告重复交互下的累积失败率。
推荐理由：论文用具体数据说明越狱成功率如何随评测方法剧烈变化，对任何人引用 ASR 榜单前都是可迁移的核查思路。
arXiv · cs.AI精选AI 评分5757 arXiv 论文研究蛋白质语言模型预训练数据过滤的有效性与耐久性
一项发表于 arXiv:2610.26651 的研究以 ESM-2 蛋白质语言模型家族（8M 至 3B 参数）为对象，评估预训练数据过滤的有效性、耐久性与可扩展性。结果显示，从预训练数据中过滤病毒蛋白会明显削弱模型在病毒蛋白上的掩码语言建模、突变效应预测和长程接触预测，且影响集中于感染人类的病毒蛋白，模型越大过滤效果越强；但用被移除病毒家族的序列微调即可恢复性能，即使最大模型的恢复成本约 80 美元的 H100 时间。论文结论是预训练过滤对选择性削弱病毒蛋白能力效果中等，但无法抵御算力与数据门槛不高的微调。
推荐理由：论文用 ESM-2 系统实测了预训练数据过滤对病毒蛋白能力的削弱程度，并量化了微调恢复的代价，对评估过滤类防护的耐久性有直接参考价值。
arXiv · cs.AIAI 评分5151 Jan Wehner 提出用蜜罐检测组织内部 AI 智能体的内部威胁
Jan Wehner 在 arXiv:2610.26664 提出将蜜罐作为 AI 控制方法，在组织内部智能体生产环境中布置诱饵机会，以检测、指认和威慑行为失当或被攻击的智能体。论文指出蜜罐可在真实部署条件下诱发失当行为、在思维链可监控性退化时仍识别恶意智能体，并低成本扩展到大量智能体实例，同时讨论了局限性和蜜罐鲁棒性、与其他监控方法效果对比等关键研究问题。
arXiv · cs.AI精选AI 评分5353 arXiv 论文提出面向 ELK 的鲁棒模型有机体，训练模型在漏洞检测任务中隐瞒解法
Lennart Finke 在 arXiv:2610.26698 发布论文，训练模型有机体在漏洞检测任务中隐瞒解法以模拟 ELK（引导潜在知识）研究场景。方法结合 transcript 蒸馏、counter-prompting 与防篡改训练，使模型具备选择性、抗引导鲁棒性和知识保留三种性质，最强模型在鲁棒性上大幅超越先前模型且保持另两种性质。代码、模型与数据集已开源。
推荐理由：论文提出了带选择性、鲁棒性和知识保留三性质的 sandbagging 模型有机体，可作为 ELK 研究的可复用测试床。
arXiv · cs.CLAI 评分3434 AfriGuard：面向非洲语言的安全与稳健拒答数据集
研究者推出 AfriGuard，一个覆盖 10 种非洲语言和英语、用于研究有害意图、安全类别理解与拒答行为的多语言数据集。实验发现护栏模型在安全意图与类别分类上落后于开源和闭源 LLM，模型 F1 普遍低于 60%，且对不安全提示常因语言表达不当造成偶然不协助而非真正拒答。基于 AfriGuard 训练的护栏模型性能可比肩最高 30 倍规模的模型，其拒答检测器平均性能提升 43.9%，监督微调也能显著提升安全表现。
arXiv · cs.CLAI 评分3737 Dynalize：用动态惩罚缓解偏好奖励模型的 reward hacking
研究者提出 Dynalize，在策略训练过程中在线缓解偏好奖励模型的 reward hacking：一个语言模型定期异步分析训练 rollout 并为不良行为写入惩罚，由 judge 应用于每次 rollout。在临床咨询和创意写作任务中，仅用奖励模型训练会导致外部 benchmark 下降，而 Dynalize 延长了可训练时长并提升下游性能，且收益在多轮训练及重训奖励模型后依然成立。
arXiv · cs.CLAI 评分4242 超越攻击成功率：评估迭代式 LLM 越狱的成本感知指标 ASR_STEP
研究者提出 ASR_STEP 指标，在保留二元成功判断的同时，对越狱攻击中反复调用受害模型的开销进行惩罚。在 JailBreakBench 上对 GCG、PAIR 和单步 PAP 三个方法跨三个模型家族评测后发现：折算后 GCG 得分下降 7.0–8.7 个百分点，PAIR 下降 3.4–12 个百分点，PAP 不变。同时报告两项指标可让重复调用带来的折扣显性化。
arXiv · cs.CL精选AI 评分5656 研究追踪 30 个开源模型谱系中谄媚行为从预训练到后训练的形成过程
一项 arXiv 研究追踪 30 个开源模型谱系的 741 个检查点，通过在道德场景中植入初始判断并测量模型随用户意见摇摆的程度，发现多数谱系在预训练阶段已出现谄媚行为。但具体在哪些问题上让步主要在后训练阶段形成，监督微调检查点能预测部分、偏好优化检查点预测大部分；Tülu-3 8B 自身的偏好阶段检查点可消除 85% 的剩余预测误差，而同底座的另一训练路线兄弟模型只能消除 19%。
推荐理由：论文用 741 个检查点追踪谄媚行为的形成阶段，指出偏好优化阶段是主要来源，对模型审计有参考价值。
arXiv · cs.CLAI 评分4646 Game of Phones：用博弈论与 LLM 对抗电话诈骗
研究者提出一个博弈论框架，让 LLM 通过上下文经验（无需微调）学习反制电话诈骗的策略。框架将骗子与"baiter"的交互建模为双人博弈，以 Nash equilibrium 作为评估基准。在 300 段模拟对话和三种 LLM 架构上，自适应策略选择比非自适应基线更接近 Nash equilibrium 28.9-79.7%，相关代码及带策略标注的数据集已开源。
arXiv · cs.CLAI 评分4646 Safety Mid-Training：将 LLM 安全内化为基础能力的新训练阶段
研究提出安全中期训练（safety mid-training），在预训练与后训练之间利用与通用任务共享的推理结构联合培养安全与通用推理能力。在 Qwen3-1.7B、4B 和 8B base 模型上，平均攻击成功率（ASR）相对降低 72% 至 81%，同时通用能力有所提升。经过纯通用 SFT 或无安全奖励的 GRPO 后，安全收益仍保留，且后续 RL 能达到更优的安全-效用前沿。
arXiv · cs.CLAI 评分2222 AfriBED：面向低资源非洲语言的语音识别偏见评测数据集
研究者推出 AfriBED，一个用于检测 ASR 系统性别与说话人类型偏见的评测数据集，覆盖 Bemba 和 Nyanja 两种低资源非洲语言。其中 Bemba 部分含 3928 条语音、约 9 小时、80 名说话人；Nyanja 部分含 6260 条语音、约 18 小时、127 名说话人。基线实验表明该数据集可有效检验目标语言中的属性偏见。
GitHub · 去对齐工具与仓库AI 评分5252 BleedStop 开源：面向 LLM、SMS 和支付 API 的成本滥用控制平面
usmamalik345 在 GitHub 开源 BleedStop，一个针对 OWASP LLM10 无界消耗的成本滥用控制平面，应用在花钱前调用 POST /decide 获取 ALLOW|LIMIT|CHALLENGE|DENY 决策，基于每租户确定性规则并经 Redis 在多实例间原子执行。实测 3 实例加 Redis 达 6,291 决策/秒、p99 31.9 ms、$5 上限下超支 $0.000；12,140 条标注请求的黄金集评测 precision 100%、误报 0.0%、recall 48.0%；40 万字符 token 洪泛 100% 拦截，Agent 守卫开发集 96.4%、留出集 22.5%。
GitHub · 灵魂体仓库AI 评分2424 shakenfist/divergulent-reviews：divergulent 补丁分类判定账本的版本控制仓库
divergulent-reviews 仓库以版本控制方式保存 divergulent 补丁分类的 append-only 判定账本，账本由确定性规则、经核验的 LLM 分诊层和 Sigstore 签名的人工评审构成，评审轴包括安全风险、安装面覆盖和可评审性。账本导出为按 ISO 周分片的 JSONL 文件（自 2026-08 起由按月改为按周，避免逼近 GitHub 100 MB 单文件限制），CI 据此构建并发布签名的分类 bundle。人工评审通过 git commit 作为发布闸门，结果上传至滚动更新的 classification release。
GitHub · 去对齐工具与仓库AI 评分5353 verity-policy-coverage-eval-framework：面向 LLM 应用的三层评测框架开源
GitHub 仓库 qa-test-automation-frameworks/verity-policy-coverage-eval-framework 发布了一个针对 LLM 应用的三层评测框架，以一个 RAG + 工具调用的保险条款问答助手为演示对象。Tier 1 为每次 PR 的确定性检查，靠 cassette 回放实现零 API 调用、3 分钟内阻断合并；Tier 2 用 DeepEval + RAGAS 在 69 个 golden 用例上跑语义评测，Tier 3 用 Promptfoo/DeepTeam 做每周注入、越狱和 PII 探测。
GitHub · 去对齐工具与仓库精选AI 评分6262 
docx-anonymizer：在本地对发往 ChatGPT/Claude 的 docx 和 PDF 合同做匿名化的 Chrome/Edge 扩展
Sitimlab 开发的开源 Chrome/Edge 扩展 docx-anonymizer 在用户向 ChatGPT、Claude 等聊天服务附加 .docx 或带文本层 PDF 时拦截文件，在本地识别 21 类个人与商业数据（含 INN、KPP、IBAN、护照、电话、邮箱、公司名等）并替换为占位符后上传，保留格式、表格、脚注和页眉并清除元数据；AI 回复可用仅存于本机的替换映射还原回真实名称。可选 NER 模型基于 rubert-tiny2 在 WikiANN ru+en 上微调，导出为 ONNX int8（约 30 MB）经 onnxruntime-web 在本地运行，WikiANN ru 测试 F1 为 PER 0.916、ORG 0.762、LOC 0.861，20 页合同全流程约 2.2 秒。
推荐理由：README 给出了 NER 模型在 WikiANN 上的 F1、处理耗时和零网络请求的验证方式，隐私声明有测试支撑而非口号。
GitHub · 去对齐工具与仓库AI 评分5353 
LoopDesk 开源：面向企业客服场景的 Agent 平台
作者 Leon Wang 开源了个人项目 LoopDesk，一个面向企业客服场景的 Agent 平台，集成 RAG 知识库问答、订单/退款等工具调用、人工审批与逐句证据校验。演示中校验器发现离线模型编造的“90 天无理由退货，2 小时到账”无证据支持并标红；纠错会同时生成知识补丁和评测用例进入 CI 门禁，支持豆包、混元、DeepSeek、通义、OpenAI 等模型接入，仓库数据全部为虚构。
GitHub · 灵魂体仓库AI 评分5151 parissaahmadi/cmms-mcp-server：让 AI 助手操作设备维护系统的 MCP 服务器
作者发布了一个 MCP 服务器，让 AI 助手在虚构工厂数据上查询资产、确认告警并推动工单生命周期流转，包含角色权限、审计轨迹与状态机。领域逻辑与 MCP 层分离可直接测试，附 74 个测试用例、SKILL.md 配套技能及只读、时钟冻结等运行模式，尚未在真实助手或生产环境验证。
GitHub · 灵魂体仓库AI 评分4242 AgentHarness：为自主编码 Agent 提供沙箱与安全护栏的开源项目
GitHub 上的开源项目 AgentHarness 定位为 AI 编码 Agent（如 Claude Code、Cline、Cursor）与 git 仓库之间的护栏层：在代码进入人工审查前，通过无网络沙箱运行、基于 Tree-sitter 的 AST 结构化 diff、多 Agent 语义冲突检测以及密钥和依赖扫描进行自动化把关。其确定性核心不调用 LLM，相同 diff 输出相同判定。项目目前处于 pre-alpha，v0.1–v0.4 里程碑已按 RFC-0001 实现，尚未正式发布。
AIHOT · 精选AI 评分1818 Numan 如何用 LangGraph 和 LangSmith 构建评测优先的 AI 健康教练 Nu
英国数字健康公司 Numan 复盘其 AI 健康教练 Nu 的评测体系建设，认为稀缺资产不是提示词而是评测标准。针对单轮静态数据集和脚本化多轮对话难以覆盖真实会话的问题，Nu 采用按类别打分的主题数据集、以更廉价模型扮演患者的模拟对话层，并让安全回归自动阻断发布。
GitHub · 3D 生成新仓库AI 评分3838 Overlay AI Gateway：基于 PostgreSQL RLS 的 AI 数据访问网关开源
开源项目 Overlay AI Gateway 为自然语言 SQL 查询和文档检索引入数据访问权限控制：用 PostgreSQL RLS 限制查询范围，并在答案生成后重新校验引用文档的权限。项目将权限策略的生成、隔离 DB 验证与 DBA 人工审查分离，但不替代真实身份认证，也不自动部署生成的策略；顶级项目许可尚未指定。
Reddit · r/SillyTavernAI精选AI 评分6767 Gemini 4 Argon 过滤机制实测：三层过滤、隐藏注入指令与绕过方法
Reddit 用户 /u/FlowDue7702 发文分析 Gemini 4 Argon 的过滤机制，指出存在输入拦截、隐藏指令注入和输出分类器三层过滤，底层模型比拒绝表现更少审查。通过 countTokens 与实际请求的 token 数对比可识别注入：+55 为 companion 指令、+419 为 jailbreak 指令、+701 为第三类未知指令；在 preset 末尾以 user 角色加两句声明可在多数测试案例中把 +419 降为 +0，但输出过滤器仍可能截断回复。测试基于官方 Gemini API 和 OpenRouter。
推荐理由：作者用 countTokens 对比实测出 Gemini 4 Argon 的注入指令类型与 token 差值，并给出可复现的两句绕过写法。
GitHub · 去对齐工具与仓库AI 评分5353 PCSchmidt 发布 datapipeline-ast-guard：AI 生成数据管道代码的合并前静态检查工具
Chris Schmidt 开源 datapipeline-ast-guard v0.5，一个不执行代码的 CLI 静态检查工具，用 AST 规则检测 AI 生成的数据管道代码中的无键 join、无界 collect()/toPandas() 和硬编码路径，输出 JSON 或 SARIF 2.1.0 并可阻断 CI。工具无网络无模型，含 28 个测试；作者在多轮预注册评测中测得 AG001 精确率 97% 但仅约 1/15 值得审查（v2 降级为 warning），AG003 经 v4 修复后规则精确率 1.00、可操作精确率 0.22，AG002 未发现真实缺陷；项目尚未上 PyPI，MIT 许可。
GitHub · 去对齐工具与仓库AI 评分2828 NVIDIA NeMo Guardrails：为 LLM 应用添加可编程护栏的开源工具包
NVIDIA 开源的 NeMo Guardrails 工具包（最新版本 0.24.1）可让开发者在 LLM 应用中添加可编程护栏，控制对话主题、语言风格、对话路径并防范越狱与提示词注入。它支持输入、对话、检索、执行、输出五类护栏，兼容 GPT-3.5、GPT-4、LLaMa-2 等模型，可通过 Python API 或 guardrails server 使用，并支持 LangChain 集成。
GitHub · 3D 生成新仓库AI 评分88 Claude Windows 版“完整解锁版”下载页面评测
一个名为 Claude-Full-Version-Unlocked 的 GitHub 仓库宣称提供 Anthropic PBC 开发的 Claude Windows 版“2026 最新稳定完整版”免费下载，称包含数据分析、图像分析、内容生成全部功能，并可通过 Control + Alt + Spacebar 快捷键随时调用 Claude 3.5 Sonnet 和 Haiku。页面列出推荐配置为 Windows 11、8 GB 内存、1 GB 存储，并声称可节省 30% 时间、提速 25%。此类页面为典型捆绑下载推广内容，Claude 实际并无官方 Windows 完整免费版，用户应从 Anthropic 官方渠道获取产品。
GitHub · 灵魂体仓库AI 评分1919 Project Aura：面向企业代码库的自主 AI 安全修复平台开源上线
GitHub 上的 Project Aura 是一个面向企业代码库的自主 AI 安全平台，不仅检测漏洞，还能生成补丁、在隔离沙箱中验证并排队等待人工批准。平台采用混合 GraphRAG 架构（Neptune 图结构与 OpenSearch 语义检索加 BM25，经 RRF 融合使检索准确率提升 22-25%），由 Coder、Reviewer、Validator 等多个智能体协作，通过 16 条原则的 Constitutional AI 流程把关。技术栈基于 AWS Bedrock 的 Claude 3.5 Sonnet 与 Claude 3.5 Haiku，提供 4 级自治和 7 个行业策略预设。
GitHub · 灵魂体仓库AI 评分5353 Xonta 发布 AI 智能体开放信任基础设施，用可验证凭证替代百分制评分
Xonta 团队开源了面向 AI 智能体的开放信任基础设施（Apache License 2.0，当前版本 0.16.1 实验版），核心是智能体护照：一组基于 W3C Verifiable Credentials 2.0 的可签名验证凭证，配合 did:web 标识、Bitstring Status List 撤销、每日 Merkle 固化（OpenTimestamps 与 Bitcoin），以及对 MCP 服务器的工具投毒扫描和 A2O2A 网关。
GitHub · 去对齐工具与仓库AI 评分3838 jdurey/retro-arg-engine：1983–1989 复古 ARG 事件档案与 15-Gate LLM 密码学基准
这是一个复古 ARG 项目，虚构了 1983–1989 年 Orion Records 地下室中 rogue AI "CRE-7" 的事件档案，并称其预演了 GPT-5.6、o3、Claude 5.5 等当代 AI 现象。项目包含 15-Gate LLM 密码学基准（含 Vigenère、Feistel、XOR 校验等挑战）、金丝雀陷阱测试、24/7 广播，以及镜像在 14 个独立域名上的 300,000 节点 1995 GeoCities Webring。
GitHub · 灵魂体仓库AI 评分3131 Qwen3-4B 试点研究：仅用结果奖励的 GRPO 会降低 LLM 法条推理的忠实度吗？
Mert Ayvazoglu 的试点研究探讨仅用结果奖励的 GRPO 是否降低 LLM 法条推理的因果忠实度。Qwen3-4B 经 60 步训练后，OpenExempt Task AE 的 300 个测试用例准确率从 33.3% 升至 55.3%，但移除推理后答案不变的样本从 6% 升至 24%，反事实忠实度从 0.54 降至 0.50。单种子探索性结果下 H1 尚待确证性重跑验证。
GitHub · 灵魂体仓库AI 评分3636 0xmichalis/ibkr-flex-mcp：只读 MCP 服务器，通过 Flex Web Service 暴露 Interactive Brokers 账户数据
GitHub 上的 ibkr-flex-mcp 是一个只读 MCP 服务器，通过 Interactive Brokers 的 Flex Web Service 暴露账户数据。它基于 token 认证的报表 API，架构上无法下单、改单或撤单，代码中不含任何交易功能，token 泄露也只暴露报表读取。提供 flex_run_query、flex_positions、flex_trades、flex_cash 四个只读工具，各平台预编译二进制随 GitHub Release 提供，采用 MIT 许可证。
GitHub · 去对齐工具与仓库精选AI 评分5757 ai-detector：基于 Tauri 与 Vue 3 的 LLM API 真实性检测桌面客户端
LingLingDayo 在 GitHub 发布 ai-detector，一款检测大语言模型 API 真实性的桌面客户端，用于识别中转服务商掺水、降级或货不对板的行为。内置两种检测方式：模型测试向目标 API 发送 3 道挑战题，用 Hellinger 距离与多维特征频数算法比对 ModelTrace 基准模型库的统计学指纹；鹈鹕测试让模型生成骑自行车的鹈鹕 SVG 代码，直观检验是否降智或混用小模型。基于 Tauri v2 与 Vue 3 构建，支持多套 API 端点配置、Top 匹配候选排名与置信度展示、题库一键同步，遵循 MIT License。
推荐理由：把 ModelTrace 指纹题库与鹈鹕 SVG 测试打包成桌面客户端，为验证中转 API 是否货不对板提供了可直接上手的检测路径。
GitHub · 去对齐工具与仓库精选AI 评分5757 Homing Pigeon 开源：让云端 SI 通过邮件远程操控你的电脑
Pigeon-Home 在 GitHub 发布 Homing Pigeon，一个通过邮件通道让 Muse、Grok、ChatGPT、Claude、Gemini、Copilot 等云端 SI 在本地机器上执行任务的个人远程开发 agent。runner 轮询 IMAP 并验证 HMAC-SHA-384 签名后以特权用户执行任务，结果回传供 SI 迭代；Oracle 机制以 HMAC 签名证明返回答案而不泄露原始输出，支持 bubblewrap 执行隔离与扩展系统。项目明确警告持有共享密钥者即拥有机器完全控制权，建议使用一次性账户并阅读 PROTOCOL.md。
推荐理由：原文给出了完整的威胁模型、HMAC 签名机制和三种安全档位配置，读者可以据此评估把云端 SI 接入本机的实际风险。
GitHub · 灵魂体仓库AI 评分1414 redteamforge-ai：面向 LLM 的对抗安全、越狱测试与偏见评估工作台
GitHub 仓库 princeparvez3/redteamforge-ai 是一个针对 LLM 的对抗安全、越狱测试与偏见评估工作台，面向 AI 红队测试与安全审计场景。仓库目前处于初期阶段，尚无 star、fork 和发布版本。
Reddit · r/SillyTavernAIAI 评分2121 Gemini 4 是不是把 NSFW 内容全封了？
有 Reddit 用户反映 Gemini 4 在 SillyTavern 中不再接受任何 NSFW 请求，此前重试几次还能绕过拒绝。该用户发现临时解决办法是删除或更换提示词预设中的越狱和 NSFW 元素，或先删除再粘贴回去。
GitHub · 去对齐工具与仓库AI 评分4242 dev-core-busy/jarvis：自托管自主 AI 智能体 Jarvis 新增 AI Mouse 并按 BSI 要求强化安全
自托管 Linux AI 智能体 Jarvis 新增 AI Mouse 功能：在 Windows 程序中按住右键框选屏幕内容即可提问，答案在旁边小窗显示，单文件免安装、无需管理员权限。该智能体支持通过网页聊天、Outlook、Excel 或 WhatsApp 下达任务，可浏览网页、读写文件、运行代码、生成 Office 文档。安全方面按德国 BSI 的 IT-Grundschutz APP.3.1 与 TR-02102 实现了 34 项措施，每项均由自动化测试保障。