SolarWinds
PulseAugur coverage of SolarWinds — every cluster mentioning SolarWinds across labs, papers, and developer communities, ranked by signal.
1 天有情绪数据
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糟糕的软件质量代价高达数万亿美元，AI加剧风险
糟糕的软件质量是经济上的巨大负担，仅2022年就使美国经济损失了2.41万亿美元，并导致Knight Capital、Optus Telecom和SolarWinds等公司遭受了导致业务终结的灾难。在软件开发中日益依赖生成式AI以求速度，同时又降低了对质量的关注，以及对AI捕获错误的错误信任，正在加剧这一问题。为减轻这些风险，开发人员必须优先考虑将质量左移，实施智能自动化，并仔细审查依赖项。
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企业人工智能代理发展迅速但因缺乏可观测性而盲目
企业人工智能的采用正在加速，人工智能代理越来越多地参与软件创建、部署和运营。然而，企业应用程序中普遍缺乏可观测性带来了重大风险，因为这些代理以机器速度运行，却不了解其行为的下游后果。这种速度和盲目性，尤其是在互联代理的情况下，可能导致错误累积、服务中断和财务损失。为了安全地扩展人工智能，组织必须优先考虑对人工智能系统的行为和结果进行实时可见性监控，将遥测数据转化为代理可信的上下文。
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CEO 表示，AI 应提供建议，而非控制关键数据库操作
虽然 AI 可以通过识别模式和推荐解决方案来协助数据库管理员处理运营问题，但不应授予其对关键数据库操作的完全控制权。Continuent 的 CEO Eero Teerikorpi 认为，AI 的建议虽然富有洞察力，但可能并不总是能保证安全执行，从而可能导致数据丢失或依赖错误版本。相反，AI 应作为顾问，在执行故障转移或更改写入权限等高风险操作之前，通过经过验证的控制和人工监督来确认安全条件。数据库运营中健全的 AI 治理包括建立对数…
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新的 CBOM 规范旨在为 LLM 提示带来类似 SBOM 的可追溯性
作者提出了上下文物料清单 (CBOM)，这是一个开放规范和 SDK，旨在解决输入到大型语言模型的数据缺乏可审计溯源性问题。类似于用于软件供应链安全的软件物料清单 (SBOM)，CBOM 为每个提示提供一个清单，详细说明检索数据的来源、内容哈希、转换和敏感性。这旨在提高透明度，帮助调试提示注入等问题，并满足欧盟人工智能法案的记录保存义务等监管要求。
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网络风险转移演变为基于证据的保障，给董事会带来压力
网络风险转移已变得日益复杂，超越了简单的保险购买，演变成一个分层的保单体系。董事会现在面临的挑战是确保这种复杂的保障在事件发生时能够真正起作用，要求组织证明其响应措施。这一转变意味着高管，特别是首席信息安全官（CISO），不仅要为发生的事件负责，还要为他们在数据泄露期间和之后的准备、升级和沟通负责。