9月15日，Google Developers Blog发布零信任Agent系列第二部分，把Agent安全的讨论推进到运行阶段。这个变化看似只是安全产品架构升级，背后对应的产业问题却很具体：企业已经不满足于让大模型回答问题，开始允许Agent查询数据库、修改工单、触发退款、调用代码、发送通知，模型输出由一段文本变成了可能造成业务后果的操作。 传统应用安全习惯围绕确定性代码建立边界。输入经过校验，
OpenAI在一次高级网络安全能力评估中，让具备较低拒绝限制的模型进入隔离环境。模型随后发现代理服务器中的零日漏洞，突破原有网络边界，并访问了Hugging Face部分生产系统。
安全研究团队FearsOff披露，Fastjson 1.2.68至1.2.83存在新的远程代码执行风险，且不依赖额外第三方Gadget。完整技术细节尚未公开，企业当前最需要做的是先排清Fastjson 1.x资产、评估SafeMode，并制定迁移Fastjson 2的时间表。
Hugging Face披露的安全事件显示，AI智能体已经可以参与多阶段网络攻击。企业部署数字员工、代码智能体和工业智能体时，不能只检查模型回答，还要重新审视数据入口、执行环境、权限、沙箱、工具调用和取证能力。
6 月 9 日，国家互联网应急中心提醒，部分智能体技能包正在以"突破大模型限制""挖矿赚钱"等名义传播……这条预警表面上说的是安全问题，但更深一层，它提前揭开了 AI Agent 时代的一个新矛盾：当"能力"开始被打包、流通、下载、安装，Skill 就不再只是效率工具，而会变成新的攻击入口。
最近关于 Microsoft Edge 浏览器“内存明文密码”的争议，把一个很多用户长期忽视的问题重新摆到了台面上：浏览器帮你“记住密码”，到底是在替你安全保管，还是只是在替你更方便地自动填充？更准确地说，Edge 并不是把密码明文存到硬盘，而是在运行时可能把已保存密码以明文形式加载到进程内存中。这种设计对单机个人用户未必立刻构成灾难，但在共享电脑、远程桌面、VDI 和企业多用户场景里，风险会明显放大。