对于网络不法分子来说,如今这个时代可谓前所未有的“便利”。他们能够利用各种各样的工具,发起愈发复杂的攻击,而企业的攻击面却还在不断扩大。
IT安全人士就像陷入了一个“循环”:新的攻击载体出现,安全解决方案提供商声称自己提供相应的解决方案,IT安全人士不得不尽快购买。这样做的结果就是,本来企业可能只有不到十种安全工具,现在可能有几十种。所有这些安全工具都会产生数据、日志文件和安全分析结果,让企业的安全运营中心(SOC)和安全分析人员应接不暇。这也是为什么有时安全工具反而会掩盖掉漏洞:过多工具产生的大量数据可能会导致企业忽视表明攻击的关键细节。
为了保护企业IT安全,企业需要采取动态模式,不仅考虑物理属性,还要考虑社会和技术的发展。2024现已过半,Commvault观察到了正在改变网络威胁局势的六大趋势:云、远程办公、物联网、软件供应链、AI和社交网络:
四个R:风险、准备、恢复,以及弹性
在这六大趋势下,勒索软件、网络钓鱼、数据渗漏、社交工程等网络威胁愈演愈烈。未来几年,网络不法分子收集数据、操纵数据并有针对性地利用数据对企业进行攻击的能力只会越来越强。企业需要尽快采取行动。那么,IT安全人士应该将什么作为工作重点呢?网络保险行业具备丰富的经验和数据,以便其在评估网络安全风险的时候进行参考。通过研究网络保险行业提出的主要问题,企业可能会有所收获。这些主要问题包括:
近年来,威胁局势发生了根本性的变化。采用传统的网络安全方法、模式、框架的企业需要进行做出相应改变。IT安全人士需要采用更加动态的思维模式,应对关键趋势带来的安全风险,特别是AI带来的新兴风险,保护所在企业的整个攻击面。在这种情况下,企业应该聚焦风险(Risk)、准备(Readiness)、恢复(Recovery)和弹性(Resilience)四个R,以更加稳健的安全态势,适应网络安全生态系统的变化。
好文章,需要你的鼓励
据报道,OpenAI正与亚马逊洽谈至少100亿美元的融资。亚马逊此前已是Anthropic的最大投资者,并为其建设了110亿美元的数据中心园区。若融资达成,OpenAI将采用AWS的Trainium系列AI芯片。Trainium3采用三纳米工艺,配备八核心和32MB SRAM内存。AWS可将数千台服务器连接成拥有百万芯片的集群。报道未透露具体估值,但OpenAI最近一次二次出售估值已达5000亿美元。
伊斯法罕大学研究团队通过分析Google Play商店21款AI教育应用的用户评论,发现作业辅导类应用获得超80%正面评价,而语言学习和管理系统类应用表现较差。用户赞赏AI工具的快速响应和个性化指导,但抱怨收费过高、准确性不稳定等问题。研究建议开发者关注自适应个性化,政策制定者建立相关规范,未来发展方向为混合AI-人类模型。
各行业企业存储的数据量持续攀升,5PB以上已成常态,10PB以上也日益普遍。2026年非结构化数据管理的主题是全面增长:更多数据、更多投资、更多痛点以及更多AI安全风险。AI应用加速普及、数字化信息激增以及富媒体和传感器数据大幅增加推动了数据增长。随着AI推理应用的发展,企业将意识到非结构化数据管理对AI投资回报率的关键作用。
这项由伊利诺伊大学香槟分校等四所院校联合完成的研究,提出了名为DaSH的层次化数据选择方法。该方法突破了传统数据选择只关注单个样本的局限,通过建模数据的天然层次结构,实现了更智能高效的数据集选择。在两个公开基准测试中,DaSH相比现有方法提升了高达26.2%的准确率,同时大幅减少了所需的探索步数。