无数物联网设备正不断从云端“母舰”处检查丰富数据,而其中使用的强大API接口也迅速成为恶意黑客眼中的攻击目标。于是,API安全再次站在了时代舞台的最中央。
谷歌API安全计划Apigee的出现,令API的整体安全水平迈上新的台阶。而且不仅仅是物联网,流畅丝滑的用户体验设计背后也同样要求机器间数据的无缝对接。只有这样才能以低摩擦方式交换大量数据,将远端分布式响应技术融入到前所未有的精彩体验中来。
但为了让这一切“正常起效”,我们也要考虑到强大接口所引发的恶意攻击可能性。如果不加控制,创纪录的传输能力只会把敏感数据以创纪录的速度传递给恶意黑客。
为此,我们在今年的RSA大会上发表了一篇文章,讨论初创企业正以怎样的方式保障API安全、防止其在悄无声息之下沦为倾泄数据的致命软肋。除我们之外,知名安全媒体DarkReading也打算好好给API安全事件引发的业务损失算笔账。
如今,更多重量级巨头也在进军这一领域,打算将API安全保障塑造成“下一件大事”。谷歌为自家云平台打造的Apigee Advanced API Security,就是想帮助组织客户发现API配置错误并阻止恶意机器人。从之前的记录来看,API配置错误正是多数安全事故的罪魁祸首之一。
好在OWASP API Security Project等工具已经相继出炉,能帮助大家对自己的API或需要交互的API开展健康检查,并以结果作为安全衡量基准。这些工具还深入剖析了常见错误配置及处理方法,相当于给大家提供了良好的保护起点。
而就在企业重视API保护工作的同时,下阶段针对API的黑客攻击也必然迅速增加。而这一波的攻击重点,很可能就是在云和大数据体系中至关重要的工业接口。而一旦这里存在配置错误,将很快导致大量数据被传递至犯罪分子手中,最终引发严重危害。在这场关于安全的军备竞赛中,我们唯一能做的就是避免自己沦为那个受害者。
好文章,需要你的鼓励
谷歌地图将集成Gemini人工智能技术,旨在将其升级为一个"全知型副驾驶"助手。这一整合将大幅提升地图服务的智能化水平,为用户提供更加个性化和全面的导航体验。通过AI技术的加持,谷歌地图有望在路线规划、地点推荐和实时信息服务等方面实现重大突破。
这项由圣母大学和IBM研究院联合开展的研究,开发出了名为DeepEvolve的AI科学助手系统,能够像人类科学家一样进行深度文献研究并将创新想法转化为可执行的算法程序。该系统突破了传统AI要么只能改进算法但缺乏创新、要么只能提出想法但无法实现的局限,在化学、生物学、数学等九个科学领域的测试中都实现了显著的算法性能提升,为AI辅助科学发现开辟了新的道路。
微软研究人员发布新的仿真环境来测试AI智能体,研究显示当前智能体模型容易受到操纵。该名为"Magentic Marketplace"的合成平台让客户智能体与商家智能体进行交互实验。测试包括GPT-4o、GPT-5和Gemini-2.5-Flash等模型,发现智能体在面临过多选择时效率下降,且在协作方面表现不佳。研究揭示了AI智能体在无监督环境下的性能问题。
卡内基梅隆大学研究团队通过3331次大规模实验,系统揭示了代码训练如何提升AI推理能力。研究发现,代码的结构特性比语义内容更重要,适当的抽象形式(如伪代码)可以达到与原始代码相同的效果。不同编程语言产生差异化影响:低抽象语言有利于数学推理,Python更适合自然语言任务。这些发现为AI训练数据的科学化设计提供了重要指导。