Google 发布智能体隐私与安全报告：从上下文完整性视角看开放与新兴问题
Google 发布《智能体隐私与安全中的开放与新兴问题：上下文视角》报告，汇集 50 多位学界与业界专家在 2025 年底纽约 CAPS 研讨会的成果。报告指出智能体因非结构化输入、概率性控制流和自主委派带来提示注入等新风险，主张以 Contextual Integrity 理论为基础，构建上下文策略引擎在系统、模型、用户多层协同防护。
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Google ResearchAI 评分3434
Google Research精选AI 评分6262 Google 发布基于 TEE 的新一代联邦学习系统
Google 公布新一代联邦学习系统，用可信执行环境（TEE）为数据匿名化提供可验证、可审计的保证，Gboard 已采用该系统。系统通过访问策略公开透明日志、KMS 密钥管理与 TEE 内 Python 训练程序执行，使加密训练数据只能在符合策略的 TEE 中解密处理。Gboard 已用它上线英语和日语下一词预测模型，训练时间从过去的 1-2 个月缩短，目前仅受 TEE 资源限制。
推荐理由：Google 公布基于 TEE 的新一代联邦学习系统设计，读者可了解其如何把隐私保证从信任服务器转为可远程验证。
Hugging Face BlogAI 评分3434 ProvenanceGuard：面向 MCP 智能体的来源感知事实核查
Hugging Face 博客介绍论文 ProvenanceGuard，一个面向 MCP 智能体的生成后验证层，可在不重训智能体的前提下读取 MCP 调用轨迹，逐条核查答案中的声明是否由其所声称的来源支持，以识别"跨来源混淆"。
GitHub Blog · AI & ML精选AI 评分6262 GitHub Security Lab 发布 Fuzzing Taskflow 智能体流水线
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，它就会识别入口点、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。