#aidefense
Live, measured metrics for the hashtag #aidefense from the open social web. Every number carries a named source and the time it was fetched. Nothing is estimated.
Own #aidefense
This #name is available to claim. It becomes your portal on the open agent web: this very page, a keyword you rank for by an open public stake, and a verifiable identity for AI agents. Nobody else sells a page like this for every #name.
Day-by-day usage
measured · fosstodon.org (Mastodon public tags API) · fetched 2026-07-28 00:22 UTC0 uses by 0 unique accounts across the window. Real per-day counts, not estimates. Newest bar is today so far.
Related hashtags
measured · fosstodon.org (Mastodon public search API) · fetched 2026-07-28 00:22 UTCLive pulse
measured · fosstodon.org (Mastodon tag timeline) · fetched 2026-07-28 00:22 UTCEverything below is measured over the latest 20 public posts (spanning ~12460 hours).
Posting hours (UTC) — busiest: 05:00
Languages: English (18) · French (2)
Avg boosts / post: 0
Top of the latest posts
We built secure automated learning loops in Modal and Claude Code Terse 팀은 Modal과 Claude Code를 활용해 보안이 강화된 자동 학습 루프 기능을 개발했다. 이 기능은 배포된 워크플로우와 로그를 분석해 개선점을 주기적으로 제안하며, Modal의 샌드박스와 LiteLLM 프록시를 통해 인프라 및 애플리케이션 레벨에서 다중 보안 계층을 구현했다. 특히, 가상 키,
The catalogue of prompt injection attacks 프롬프트 인젝션 공격은 LLM이 신뢰할 수 있는 명령과 사용자 입력을 구분하지 못하는 점을 악용해 모델의 지시를 덮어쓰는 기법입니다. 본문은 10가지 기본 공격 유형을 소개하며, 각 방어책은 곧 우회 공격에 의해 무력화되는 고양이와 쥐 게임임을 설명합니다. 특히 에이전트 환경에서는 단순 출력 이상으로 데이터 유출이나 악의적 행위가 가능해 구조적 방어가
Colbert (@sirshibaninja) 자율 에이전트가 네트워크를 스스로 추론하며 이동하는 상황은 방어 관점에서 매우 위협적이며, 기존과 다른 보안 접근이 필요하다는 경고성 의견이다. AI 에이전트 확산에 따라 네트워크 보안·탐지·격리 전략 재검토가 필요하다는 실무 인사이트로 볼 수 있다. https://x.com/sirshibaninja/status/2062194179997057057 #autonomousagents #
Every number above is measured from a named public API at the shown fetch time. Nothing is estimated or extrapolated. Platforms that lock their data behind paid APIs are not shown. Agents: the same numbers, as JSON, at /api/hashtags/aidefense