自2022年ChatGPT问世以来，AI攻击手段显著演变，简单的恶意指令已失效。现代攻击结合高级技术，如策略性指令和编码混淆，利用语法反分类器等工具突破AI防护。研究表明，主流AI在面对对抗性攻击时表现相似，且大多数模型无法有效防御常见攻击。因此，AI安全需要多层防御策略以应对不断创新的攻击手段。

iProov发现了一种新型攻击工具，针对越狱iOS设备实施视频注入攻击，能够绕过生物识别验证，利用安全漏洞进行身份欺诈。研究表明，传统身份验证方法已不足以应对复杂攻击，需采用多层防御策略。

研究表明，攻击者可通过提示词注入攻击劫持AI网络安全工具，导致系统反噬。安全专家揭示AI渗透测试框架的缺陷，攻击者可利用隐藏指令绕过过滤机制。建议通过环境隔离、模式检测、写入防护和AI验证构建多层防御，以应对新型攻击技术。

0day漏洞因其隐蔽性成为网络攻防演练的主要威胁。攻击者可利用此漏洞绕过防御，获取高权限，造成严重后果。防护难度大，需结合行为分析与多层防御。有效措施包括减小攻击面、增强检测能力及与已知漏洞防护体系结合。企业应重视演练后的整改，构建多层次防御体系。

本研究探讨了视觉大型语言模型在多层防御下易受复杂对抗攻击的问题。提出的多面攻击框架通过视觉攻击、对齐破坏和对抗签名三种方式成功绕过防护机制，黑箱测试显示攻击成功率达61.56%。

本文介绍了使用ModSecurity和SafeLine WAF实现多层防御的方法，包括使用iptables限制端口和IP，结合使用ModSecurity和SafeLine WAF，并总结了它们的好处。

日本计算机紧急响应小组(JPCERT)在2023年7月发现了一种新型攻击，即利用PDF文档进行的PDF MalDoc攻击。攻击者将恶意Word文件嵌入PDF以绕过安全检测。JPCERT建议采用多层防御和丰富的检测集来解决这个问题。