AI 系统已深入业务关键工作流程，传统安全测试难以跟上。文章讨论了将 AI 纳入威胁模型的重要性，强调了 AI 系统风险评估、红队测试的必要性，并介绍了 AI 红队测试的具体内容，例如：评估 AI 系统如何处理输入、管理权限、维持状态以及信任输出。文章还提到了 AI 红队测试的频率、成本和自动化程度，旨在帮助组织更好地理解和管理 AI 风险。

该文章讨论了GameFi协议中常见的五种安全漏洞，包括tokenomics缺陷、NFT复制漏洞、可预测的随机性、市场操纵和游戏逻辑绕过。文章还提供了一个包含55个安全检查项的清单，涵盖NFT安全、Tokenomics、市场安全、游戏逻辑、访问控制、预言机安全、升级安全和Gas优化等八个方面，旨在帮助开发者和审计人员识别和修复GameFi协议中的安全风险。

本文探讨了将知识产权（IP）代币化时，传统 NFT 标准（如 ERC-721 和 ERC-2981）的不足，并提出了四种设计模式来弥补“法律-代码差距”。这些模式包括使用 splitter 架构处理多方支付、通过“死亡预言机”管理版权衰减、实施分层收入分成，以及使用 Ricardian 合约将法律条款与智能合约绑定，旨在构建与现有法律框架兼容的“流动 IP”。

本文详细介绍了以太坊虚拟机（EVM）代理和可升级性的安全检查清单，强调了在构建可升级合约时可能出现的五种关键失败情况，包括存储冲突、未受保护的初始化器、实现自毁、函数选择器冲突和升级授权绕过。文章还提供了涵盖33个安全检查项的清单，旨在帮助开发者和审计人员在开发和部署代理合约时避免常见的安全漏洞，确保用户资金安全。

本文讨论了模型上下文协议（MCP）服务器的安全风险，指出MCP服务器在迅速普及的同时，安全问题日益突出。文章揭示了MCP服务器中常见的五大安全隐患，包括路径遍历漏洞、命令注入、工具中毒攻击、不安全的凭据以及跨服务器级联攻击，并提供了一份24点安全检查清单，旨在帮助AI团队在部署或开发MCP服务器时避免安全危机。

本文介绍了移动平均线在传统金融和去中心化金融（DeFi）中的应用，重点讨论了移动平均线在DeFi智能合约中的各种用例，如价格预言机、自动化做市商（AMM）、借贷协议、算法稳定币等，并深入分析了与之相关的风险和漏洞，如预言机操纵、闪电贷攻击等，最后提出了使用多重数据源、实施熔断机制等最佳实践。

本文讨论了Solana在2026年的安全审计需求，随着Firedancer客户端和Token-2022的引入，传统的安全模型已经过时。文章详细分析了由此产生的硬件加速、Token扩展、经济层攻击和预言机延迟等新风险，并提出了相应的审计要求和安全检查清单，以确保Solana协议的系统性韧性。

本文讨论了2026年智能合约审计领域的变化，包括审计定价从按代码行数到按逻辑密度估值转变，AI在审计工作流程中的集成应用，以及获得顶级公司审计资格的技术先决条件。文章强调了智能合约安全动态对于项目生存的重要性，并为协议领导者提供了战略检查清单。

欧盟的加密资产市场监管（MiCA）已经生效，对在欧洲运营的加密项目提出了更高的安全要求。文章详细解读了MiCA对加密资产服务提供商（CASP）在信息通信技术安全、网络安全标准、智能合约安全以及反洗钱/了解你的客户（AML/KYC）等方面的具体要求，并提供了实用的安全准备路线图，旨在帮助企业更好地适应新的监管环境，抓住机遇。

文章深入探讨了个人AI代理（如OpenClaw）的安全风险，并提供了一种结构化的红队评估方法。文章揭示了AI代理如何因信任边界崩溃、语言有效载荷、自主执行和供应链风险而构成新的攻击面，并详细介绍了Vectra AI和Cisco发现的实际攻击场景。此外，文章还提供缓解措施和安全加固清单，旨在帮助企业安全地部署和管理AI代理。