Maman Ibrahim Mahaman
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1 天有情绪数据
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量子风险应纳入现有控制措施，而非由独立程序管理
组织应将量子风险纳入现有控制框架，而不是启动专门的程序来应对。作者建议采用一项六项评分体系——治理、风险、运营、第三方、事件和保障——来评估当前的准备情况并识别差距。这种方法强调可操作的步骤，例如清点密码学和评估数据保密性时间表，而不是宽泛、未定义的举措。
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人工智能自动化数据任务，提升分析师为决策者
随着人工智能自动化数据整理、模式识别和报告生成等常规任务，数据分析师的角色正在不断演变。这种转变使分析师能够专注于更高层次的贡献，例如提供业务背景、运用人类判断和战略思维。因此，数据分析师正从报告构建者转变为决策设计者和洞察协调者，强调解释和人工智能驱动工作流程的治理，以确保可靠的业务成果。
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生成式AI审计差距凸显了令人信服但无法证实的AI输出的风险
生成式AI系统带来了重大的审计挑战，因为它们能够产生令人信服但又不准确或有偏见的输出，这种现象被称为“生成式AI审计差距”。这种差距源于大型语言模型的内在性质，它们优先考虑生成看似合理的内容而非事实核查，导致其答案的明显可信度与其实际可证性之间存在脱节。组织通常会实施听起来很健全但缺乏实际执行力的政策和委员会，并且可能会忽视“影子AI”或在更新后未能重新评估供应商模型，从而进一步扩大了控制差距。
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专家称：风险量化需要在计算前建立通用分类法
根据 Maman Ibrahim 的说法，有效的风险量化取决于在应用数学模型之前建立一个通用的分类法。如果没有共享的风险语言和定义，不同的业务部门可能会在相同的标签下衡量不同的概念，从而导致结果无法比较且不可信。一个强大的分类法可以阐明风险定义，区分原因和事件，标准化影响类别，并分配所有权，从而实现一致的衡量和明智的决策。
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后量子密码学就绪性：组织面临重大盲点
组织在准备向后量子密码学 (PQC) 迁移方面面临重大挑战，许多组织仍采用手动、耗时的方法，而不是战略性方法。关键盲点包括对密码学实际部署位置的可见性不足、意识到由于“先收集后解密”策略，某些数据可能已被泄露，以及对供应商依赖性和硬件更新周期缺乏控制。解决这些问题需要明确权衡的归属，并从基于任务的执行转向更全面、由决策驱动的战略。
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量子风险需要企业级决策，而非仅仅网络安全
量子计算带来的风险常常被误认为是纯粹的网络安全问题。实际上，它代表了一个更广泛的决策挑战，涉及数据管理、供应商合同、资本配置和监管合规等多个企业职能。组织需要通过制定清晰的分类法并理解所涉及的不同时间范围来应对这一风险，特别是要关注“先采集后解密”的场景，因为有价值的数据已经面临风险。
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高管称，制药公司错误地将其第三方风险分类
一位网络和数字风险高管认为，制药公司经常错误地对其第三方风险事件进行分类。根本原因应被识别为供应商治理失败，而不是将其归类为吸收了影响的职能部门（如网络或监管）下的事件。这种重新分类将使董事会更清楚地了解多个事件的根本模式，而不是对不相关风险的零散视图。
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制药公司董事会将情景模型误认为风险衡量指标
制药行业的董事会成员将情景模型误解为具体的风险衡量指标，这导致了混淆并可能做出错误的决策。一个3.12亿英镑的数字，代表了在特定条件下第三方临床平台泄露所造成的未来损失模型，被当作直接风险敞口。这种将有条件的未来情景与当前已测算的成本混淆的做法，掩盖了实际的财务影响，并阻碍了有效的风险评估。