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Francis Dinha
Francis Dinha
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AI安全控制措施未能保护半数已实施的组织
一份最新报告显示，尽管实施了AI安全控制措施，仍有半数组织遭遇了AI相关事件，这凸显了已实施的政策与实际安全韧性之间的差距。这个问题源于对可审计性而非韧性的关注，以及管理碎片化安全工具的挑战。AI的快速部署，特别是自主代理，进一步加剧了这一问题，因为安全治理难以跟上技术进步的步伐。
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人工智能加速软件熵增，需要运行时验证
人工智能在软件开发中的日益普及正在加速熵增，导致代码量增加而人为监督减少。这会造成脆弱性，因为安全和可靠性方面的差距可能直到运行时才显现。组织面临着在限制人工智能采用（这会牺牲竞争速度）或接受风险并随之解决问题之间做出选择。更有效的方法是将人工智能生成的代码默认视为不受信任的，并在生产环境中实施持续验证，这类似于零信任网络安全原则。