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IEC 62443
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本地AI部署确保数据主权和合规性
组织可以在自己的基础设施上实施AI解决方案，以维护数据主权并遵守法规。这种方法允许进行诸如课程计划、标记支持和报告起草等应用，而无需将敏感的学生或客户数据发送到外部云服务。在本地运行AI可确保数据保留在组织边界内，所有访问都经过记录和审计，这对于满足欧盟AI法案、DORA和GDPR等要求至关重要，特别是对于CV筛选等高风险AI应用。
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网络安全框架因人工智能集成而从三角形演变为五边形
传统的网络安全框架，即CIA三元组（保密性、完整性、可用性），在过去25年中发生了显著演变。最初对企业IT来说已足够，但随着运营技术（OT）的集成，优先级发生了转变，因为系统停机或数据不准确的灾难性后果使得可用性和完整性变得至关重要。该模型进一步扩展为正方形，加入了安全性，认识到网络攻击可能对人、社区和环境造成实际伤害。在当前的AI时代，随着工业环境中的自主系统和LLM的出现，该框架已演变为五边形，将韧性和AI安全作为关键优先事项。
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新的规范语言旨在形式化跨硅的机器学习内核契约
研究人员推出了一种名为 Kernel Contracts 的新规范语言，旨在跨不同硬件平台正式定义和验证机器学习内核的正确性。该语言解决了不同硅供应商在计算中存在的细微差异问题，这些差异可能导致难以检测的错误。该框架包含定义契约的八个组件，例如先决条件、后置条件和容差级别，并已应用于分析特定硬件上精度错误和不当行为的已记录事件。