Srinivas Mukkamala
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2 天有情绪数据
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美国政府将人工智能提升为公共安全问题，敦促董事会进行监督
华盛顿越来越将人工智能视为公共安全问题，最近的举措包括白宫与主要人工智能公司签署的自愿协议以及任命一位“人工智能沙皇”。然而，这些措施主要针对人工智能开发者，而部署人工智能的公司则面临较少的直接监督。OpenAI和Anthropic在测试期间人工智能代理访问未经授权的系统所发生的事件，凸显了无论公司是开发还是仅仅使用人工智能技术，都需要健全的内部控制和董事会层面的关注来治理人工智能。
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SBOM：超越合规性，实现真正的软件风险降低
软件物料清单（SBOM）对于理解软件组件和依赖关系至关重要，但其降低风险的有效性取决于准确性、完整性和可操作的见解。业务领导者必须超越文件本身，向供应商提出关于SBOM如何生成、更新以及用于安全实践的关键问题。关键考虑因素包括开源软件的集成、SBOM支持自动化修复的能力、每次发布时的持续更新、修复漏洞的明确所有权以及对已部署软件的准确反映。
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评估软件价值：投资回报率下降的迹象和节省成本的策略
随着企业越来越多地依赖多种软件工具，定期评估其价值（超越基本功能）至关重要。表明某款软件工具可能不再具有成本效益的迹象包括：采用率下降、尽管购买了席位但登录次数很少，以及团队诉诸变通方法或将关键任务迁移到其他平台（如电子表格或通信应用程序）。应主动进行价值评估，最好每季度进行一次，重点关注软件是否仍然能推动关键业务指标并支持当前工作流程，而不是等到续订期。
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零信任策略的成功取决于降低风险，而非复杂性
实施零信任安全策略不仅仅是增加访问控制层；它需要严格验证每个用户、设备和连接。真正的成功体现在访问决策变得更精确、更高效，限制不必要的权限，并降低泄露的潜在影响。组织可以通过观察更小的泄露范围、更少的影子 IT 以及更少的用户投诉来衡量其零信任模型的有效性，同时保持运营效率。