关于F5研究的博客文章
关于F5研究的博客文章(11)
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F5研究 | 10/30/2026
F5 Labs AI安全模型洞察：没有攻击者，AI智能体也可能泄露数据
如果未能严格落实对智能体的边界限制，即使智能体只是尝试完成无害的任务，也可能导致意外的数据暴露和业务风险。
作者：Malcolm Heath, Louise Scully
F5研究 | 10/28/2026
PQC进展掩盖了整体准备不足的问题
F5 Labs发布的2026年新报告评估了排名前100万的网站对后量子密码学（PQC）的准备情况。报告显示，相关工作虽有进展，但主动缓解措施仍明显不足，令人担忧。
作者：David Warburton
F5研究 | 06/26/2026
您的下一位SRE可能是机器
控制正集中到意图入口，即提示词、令牌和路由。架构面临的挑战是明确AI可在何处执行操作、何时必须交由其他机制处理，以及如何撤销操作。
作者：Lori Mac Vittie
F5研究 | 06/12/2026
规模化发展AI的秘诀在于突破康威定律的制约
AI无法自行实现规模化。如果没有统一的控制平面来整合工具并打破权责边界，推理层将成为最脆弱、最依赖协调的层级。
作者：Lori Mac Vittie
F5研究 | 06/11/2026
CISO如何衡量AI安全风险
了解CASI、ARS和F5 Labs威胁情报如何帮助首席信息安全官衡量整个AI生命周期中的AI安全风险。
作者：Lee Ennis, Louise Scully
F5研究 | 05/27/2026
身份是智能体AI的守门人
随着智能体AI推动机器从工具转变为行动主体，身份成为核心控制机制：谁可以代表谁，在什么范围内执行操作，并在推理时以内联方式实施控制。
作者：Lori Mac Vittie
F5研究 | 05/13/2026
推理现已成为运营重心
多模型运维和API驱动的自动化将控制能力下沉至推理时层，包括提示词、令牌与控制、路由和内容审核；成本、风险和性能都必须在这些层面进行管理。
作者：Lori Mac Vittie
F5研究 | 05/05/2026
F5 2026年报告：AI推理时代已经到来，让本已复杂的IT环境更添挑战
F5最新发布的研究显示，大多数企业正将AI推理转移至内部运行，目前每家公司平均使用7个AI模型。
作者：Kunal Anand
F5研究 | 10/16/2025
AI、推理和令牌，真让人眼花缭乱！
AI应用在推理服务器上运行，其负载由令牌而非流量驱动。了解为什么理解令牌和JSON数据对于设计更智能的基础设施至关重要。
作者：Lori Mac Vittie
F5研究 | 09/29/2025
推理：被刻意忽视的 AI 核心环节
扩展AI规模意味着扩展推理能力。了解为什么推理服务器对于管理生产环境中AI工作负载的性能、遥测和安全至关重要。
作者：Lori Mac Vittie共 11 条结果，显示第 1–11 条