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Risk Management Framework
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AI代理需要超越决策正确性的新验证框架
当前的AI验证实践常常忽略决策正确性与后果正确性之间的关键区别，这可能导致生产系统出现故障。与静态模型不同，自主代理需要一个受管制的执行流程，并在采取行动前进行严格的检查。目前正涌现出将NIST的风险管理框架（Risk Management Framework）扩展到专门针对这些自主系统的提案，强调在执行前进行身份、权限和证据的检查，然后进行受控执行，并根据事实来源验证结果。
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AI代理治理框架弥合CIO与CISO之间的分歧
企业可以通过建立IT和安全领导者之间的协作框架来驾驭AI代理采用的复杂性。AWARE框架由Glean的Work AI Institute、Databricks和Palo Alto Networks的Unit 42开发，提供了基于意图、上下文、护栏、运行时风险和可观察性的AI代理评估共享标准。这种方法使Cvent等组织能够通过平衡快速实验和强大的安全控制来安全地部署数千个AI代理，从而克服最初的犹豫，实现更广泛的AI集成。
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美国政府对数据中心托管提出高标准要求
商业数据中心可以通过满足美国政府关于正常运行时间、安全性和合规性的严格要求来吸引联邦需求。运营商必须证明其设施已准备就绪，涵盖物理基础设施、电力、冷却和网络多样性等方面。此外，他们还需要支持特定机构的授权流程，例如 NIST 风险管理框架下的运营授权 (ATO) 或云服务的 FedRAMP。