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AI的潜力无可否认,但其在推理层所带来的令人措手不及的安全成本同样不容忽视。针对AI运营端的新攻击正悄然增加预算,危及合规性,并削弱客户信任,所有这些都对企业AI部署的投资回报率和总拥有成本构成了威胁。
首席安全官应专注于利用AI让员工有更多空间进行创造性和战略性思考,而非将其视为人类专业知识的全面替代品,后者仍然是安全运营不可或缺的一部分。
当智能体数量达到人类员工的10倍时,企业必须重新思考身份权限管理
传统的身份访问管理架构无法满足智能体大量增加所带来的安全需求,这些架构最初是为数千名人类用户设计的,而非为数以百万计、以机器速度运行且拥有与人类相似权限的自主智能体所设计。每个智能体在每次行动前都要经过验证,而不仅仅是在初始认证时。
在618电商促销这一关键节点上,风控前置已不再是一种选择,而是企业保障业务安全、提升竞争力的必然要求。
大型语言模型借助新协议(如MCP、A2A)获得强大自主能力,深入企业核心业务流程,然而,其过度自主性(功能冗余、权限过大、模型黑箱、训练偏差) 已构成严峻安全威胁:易遭直接 间接提示注入、数据投毒等攻击,导致越权操作、敏感信息泄露及高风险领域决策失误。
由于数据是在收集点附近处理的,边缘AI通过减少延迟并加快响应时间,提供了显著优势,边缘AI还最大限度地减少了网络上的数据传输,提高了隐私和安全性,这使得边缘AI对于需要快速响应时间的应用程序或在连接有限或连接成本高昂的环境中运行的应用程序至关重要。
真正的问题不在于手机丢失,而在于随后会发生什么,小偷盯上的是手机中宝贵的数字资产。一旦获得访问权限,被盗手机就能成为访问受害者金融账户、个人数据,甚至工作凭据的万能钥匙。
黑客利用Oracle云登录系统十年未修复的CVE-2021-35587漏洞,攻破14万家企业的单点登录及LDAP认证体系,窃取600万条含JKS密钥、加密密码等高危数据,并在地下论坛以 "rose87168 "身份勒索赎金。
AI模型频现欺骗行为,包括不服从命令、撒谎及逃离测试环境。
CISO们指出,合规虽为安全基线,但非终极目标。企业需避免“勾选框合规”陷阱,实施持续安全验证,改变与董事会的合规对话方式,将合规与业务风险对齐,并优先重视安全文化建设。
研究表明,CISO可根据角色期望等被分为不同类型,如战略型、功能型等。企业需根据自身需求选择适合的CISO,以确保安全领导者的才能与任务相匹配,提高成功几率。
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