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
随着AI广泛应用推动数据中心建设热潮,运营商面临可持续发展挑战。2024年底美国已建成或批准1240个数据中心,能耗激增引发争议。除能源问题外,服务器和GPU更新换代产生的电子废物同样严重。通过采用模块化可修复系统、AI驱动资产跟踪、标准化数据清理技术以及与认证ITAD合作伙伴合作,数据中心可实现循环经济模式,在确保数据安全的同时减少环境影响。
剑桥大学研究团队首次系统探索AI在多轮对话中的信心判断问题。研究发现当前AI系统在评估自己答案可靠性方面存在严重缺陷,容易被对话长度而非信息质量误导。团队提出P(SUFFICIENT)等新方法,但整体问题仍待解决。该研究为AI在医疗、法律等关键领域的安全应用提供重要指导,强调了开发更可信AI系统的紧迫性。
超大规模云数据中心是数字经济的支柱,2026年将继续保持核心地位。AWS、微软、谷歌、Meta、甲骨文和阿里巴巴等主要运营商正积极扩张以满足AI和云服务需求激增,预计2026年资本支出将超过6000亿美元。然而增长受到电力供应、设备交付和当地阻力制约。截至2025年末,全球运营中的超大规模数据中心达1297个,总容量预计在12个季度内翻倍。
威斯康星大学研究团队开发出Prithvi-CAFE洪水监测系统,通过"双视觉协作"机制解决了AI地理基础模型在洪水识别上的局限性。该系统巧妙融合全局理解和局部细节能力,在国际标准数据集上创造最佳成绩,参数效率提升93%,为全球洪水预警和防灾减灾提供了更准确可靠的技术方案。