5 Trend Keselamatan Siber Terbaik pada 2024
Keselamatan siber ialah medan perang yang kompleks dan tidak berkesudahan. Teknologi seperti kecerdasan buatan generatif dan pembelajaran mesin sedang mengukuhkan strategi keselamatan organisasi, tetapi penyerang siber menggunakan alat yang sama untuk merekayasa ancaman baharu. Dan, walaupun kecerdasan buatan menjadi topik hangat, isu lain ialah menyepadukan pelbagai bahagian strategi keselamatan anda semasa berpindah ke awan untuk memastikan perlindungan menyeluruh.
Keselamatan & Awan
Untuk "kitaran penyegaran semula" akan datang yang dijangka pada 2024 dan 2025, banyak organisasi besar sedang bersiap sedia untuk membaik pulih postur keselamatan seluruh organisasi dan seni bina, daripada pusat data hingga infrastruktur IT. Kemas kini akan memberi tumpuan terutamanya pada keselamatan, dengan lonjakan penggunaan awan dalam beberapa tahun kebelakangan ini mewujudkan keperluan khusus untuk memasukkan keselamatan awan ke dalam rangka kerja keselamatan keseluruhan. Organisasi kini mahu menyatukan langkah keselamatan awan mereka dan menyepadukannya dengan lancar dengan langkah keselamatan di premis.
Kepentingan Keselamatan Aplikasi
Walaupun rangkaian semula jadi patut diberi perhatian, isu identiti, serangan perisian tebusan dan kompromi titik akhir juga menjadi kebimbangan - kelemahan aplikasi juga merupakan ancaman yang serius. Peralihan daripada aplikasi monolitik kepada aplikasi mikro dan perkhidmatan mikro telah membentuk semula landskap aplikasi, dan kitaran kemas kini yang akan datang akan menggesa organisasi untuk memikirkan semula keselamatan aplikasi mereka. Cabarannya ialah memahami dan mengurus peningkatan bilangan penyepaduan antara muka pengaturcaraan aplikasi (API) yang berkembang biak apabila aplikasi menjadi lebih diedarkan, tetapi banyak organisasi masih belum menjejaki, mewujudkan risiko keselamatan.
Aspek utama ialah menyepadukan keselamatan aplikasi ke dalam persekitaran DevSecOps. Tumpuan adalah pada perlindungan aplikasi masa nyata, pendekatan dinamik untuk mengamankan aplikasi, dan membenamkan logik keselamatan dalam aplikasi itu sendiri. Organisasi juga mengambil langkah proaktif seperti pengurusan permukaan serangan dan simulasi pelanggaran dan serangan dalaman, yang turut disediakan oleh penyedia perkhidmatan terurus (MSP). Mereka juga semakin bergantung pada keselamatan sifar amanah untuk terus mengesahkan akses individu kepada aplikasi dan perkhidmatan.
Keterlihatan Yang Dipertingkatkan dan Langkah Keselamatan Ramalan
Pemantauan masa nyata dengan keupayaan untuk mengambil tindakan secara proaktif terhadap ancaman ialah komponen utama keselamatan siber. Organisasi sedang melabur dalam projek untuk meningkatkan daya maju, mengurangkan masa diagnostik dan mengautomasikan tindak balas keselamatan.
Evolusi daripada SOC2.0 kepada SOC3.0 dan juga SOC4.0 disebabkan oleh pembelajaran mesin, kecerdasan buatan dan pengesanan ancaman luaran juga menunjukkan perpindahan ke pusat operasi keselamatan yang lebih canggih dengan fokus pada pelaporan automatik dan, sekali amaran keselamatan dikeluarkan, Keselamatan automatik Respons boleh mengurangkan pergantungan organisasi pada teknologi tertentu dan mengubah kemahiran pengurusan. Ini adalah cabaran biasa yang menjejaskan projek SOC.
Peningkatan Perkhidmatan Terurus
Cabaran kemahiran telah membawa arah aliran seterusnya: anjakan besar ke arah perkhidmatan terurus, di mana organisasi memilih untuk menyumber luar fungsi keselamatan siber mereka kepada penyedia profesional. Mereka bukan sahaja mempunyai akses kepada kepakaran keselamatan terkini dan pemantauan serta sokongan sepanjang masa, tetapi MSP juga boleh menyampaikan keselamatan yang sentiasa bertambah baik berdasarkan perisikan global: contohnya, jika ancaman muncul di satu rantau, pelanggan di rantau lain cepat dilindungi.
Semasa melaksanakan MSP, organisasi juga perlu memperhalusi kepentingan alatan, penetapan harga yang kompetitif, memperoleh kecekapan kos sepanjang tempoh penglibatan, dan pematuhan MSP terhadap keperluan kawal selia penyumberan luar khusus industri. MSP juga harus menggunakan metrik untuk menjejak cara operasi keselamatan pelanggan dioptimumkan pada bila-bila masa dan di mana-mana sahaja. Selain itu, Akta Perlindungan Data Peribadi Digital dan keperluan pemberitahuan daripada agensi negeri yang mengendalikan insiden keselamatan siber mendorong organisasi untuk menumpukan lebih dekat pada melindungi keselamatan maklumat pengenalan peribadi (PII). Ini adalah satu lagi bidang di mana kepakaran MSP boleh bernilai.
Dilema Kepintaran Buatan
Disebabkan kepesatan inovasi teknologi, kesan penuh kecerdasan buatan terhadap keselamatan siber sukar untuk diukur. Organisasi selalunya lebih suka menilai dan membandingkan produk sebelum membelinya, tetapi dalam pasaran kecerdasan buatan yang berkembang pesat, ini tidak selalu mungkin.
Kecerdasan buatan adalah satu rahmat dan cabaran. Sebagai contoh, walaupun ia membantu memenuhi keperluan kemahiran, ia juga memberikan cabaran unik dalam pembangunan kemahiran. Peranan manusia yang lebih mudah semakin dikendalikan oleh automasi dan kecerdasan buatan, mewujudkan jurang kemahiran yang menimbulkan persoalan tentang cara pekerja memperoleh pengalaman apabila peranan peringkat permulaan mengecil.
Jadi tahun baharu berkemungkinan menyaksikan peranan AI menjadi lebih jelas dan lebih kukuh, dan organisasi mesti menyesuaikan diri dengan sewajarnya.
Atas ialah kandungan terperinci 5 Trend Keselamatan Siber Terbaik pada 2024. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Laman web ini melaporkan pada 27 Jun bahawa Jianying ialah perisian penyuntingan video yang dibangunkan oleh FaceMeng Technology, anak syarikat ByteDance Ia bergantung pada platform Douyin dan pada asasnya menghasilkan kandungan video pendek untuk pengguna platform tersebut Windows , MacOS dan sistem pengendalian lain. Jianying secara rasmi mengumumkan peningkatan sistem keahliannya dan melancarkan SVIP baharu, yang merangkumi pelbagai teknologi hitam AI, seperti terjemahan pintar, penonjolan pintar, pembungkusan pintar, sintesis manusia digital, dsb. Dari segi harga, yuran bulanan untuk keratan SVIP ialah 79 yuan, yuran tahunan ialah 599 yuan (nota di laman web ini: bersamaan dengan 49.9 yuan sebulan), langganan bulanan berterusan ialah 59 yuan sebulan, dan langganan tahunan berterusan ialah 499 yuan setahun (bersamaan dengan 41.6 yuan sebulan) . Di samping itu, pegawai yang dipotong juga menyatakan bahawa untuk meningkatkan pengalaman pengguna, mereka yang telah melanggan VIP asal

Tingkatkan produktiviti, kecekapan dan ketepatan pembangun dengan menggabungkan penjanaan dipertingkatkan semula dan memori semantik ke dalam pembantu pengekodan AI. Diterjemah daripada EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, pengarang JanakiramMSV. Walaupun pembantu pengaturcaraan AI asas secara semulajadi membantu, mereka sering gagal memberikan cadangan kod yang paling relevan dan betul kerana mereka bergantung pada pemahaman umum bahasa perisian dan corak penulisan perisian yang paling biasa. Kod yang dijana oleh pembantu pengekodan ini sesuai untuk menyelesaikan masalah yang mereka bertanggungjawab untuk menyelesaikannya, tetapi selalunya tidak mematuhi piawaian pengekodan, konvensyen dan gaya pasukan individu. Ini selalunya menghasilkan cadangan yang perlu diubah suai atau diperhalusi agar kod itu diterima ke dalam aplikasi

Model Bahasa Besar (LLM) dilatih pada pangkalan data teks yang besar, di mana mereka memperoleh sejumlah besar pengetahuan dunia sebenar. Pengetahuan ini dibenamkan ke dalam parameter mereka dan kemudiannya boleh digunakan apabila diperlukan. Pengetahuan tentang model ini "diperbaharui" pada akhir latihan. Pada akhir pra-latihan, model sebenarnya berhenti belajar. Selaraskan atau perhalusi model untuk mempelajari cara memanfaatkan pengetahuan ini dan bertindak balas dengan lebih semula jadi kepada soalan pengguna. Tetapi kadangkala pengetahuan model tidak mencukupi, dan walaupun model boleh mengakses kandungan luaran melalui RAG, ia dianggap berfaedah untuk menyesuaikan model kepada domain baharu melalui penalaan halus. Penalaan halus ini dilakukan menggunakan input daripada anotasi manusia atau ciptaan LLM lain, di mana model menemui pengetahuan dunia sebenar tambahan dan menyepadukannya

Untuk mengetahui lebih lanjut tentang AIGC, sila layari: 51CTOAI.x Komuniti https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou berbeza daripada bank soalan tradisional yang boleh dilihat di mana-mana sahaja di Internet memerlukan pemikiran di luar kotak. Model Bahasa Besar (LLM) semakin penting dalam bidang sains data, kecerdasan buatan generatif (GenAI) dan kecerdasan buatan. Algoritma kompleks ini meningkatkan kemahiran manusia dan memacu kecekapan dan inovasi dalam banyak industri, menjadi kunci kepada syarikat untuk kekal berdaya saing. LLM mempunyai pelbagai aplikasi Ia boleh digunakan dalam bidang seperti pemprosesan bahasa semula jadi, penjanaan teks, pengecaman pertuturan dan sistem pengesyoran. Dengan belajar daripada sejumlah besar data, LLM dapat menjana teks

Editor |ScienceAI Question Answering (QA) set data memainkan peranan penting dalam mempromosikan penyelidikan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Set data QA berkualiti tinggi bukan sahaja boleh digunakan untuk memperhalusi model, tetapi juga menilai dengan berkesan keupayaan model bahasa besar (LLM), terutamanya keupayaan untuk memahami dan menaakul tentang pengetahuan saintifik. Walaupun pada masa ini terdapat banyak set data QA saintifik yang meliputi bidang perubatan, kimia, biologi dan bidang lain, set data ini masih mempunyai beberapa kekurangan. Pertama, borang data adalah agak mudah, kebanyakannya adalah soalan aneka pilihan. Ia mudah dinilai, tetapi mengehadkan julat pemilihan jawapan model dan tidak dapat menguji sepenuhnya keupayaan model untuk menjawab soalan saintifik. Sebaliknya, Soal Jawab terbuka

Pembelajaran mesin ialah cabang penting kecerdasan buatan yang memberikan komputer keupayaan untuk belajar daripada data dan meningkatkan keupayaan mereka tanpa diprogramkan secara eksplisit. Pembelajaran mesin mempunyai pelbagai aplikasi dalam pelbagai bidang, daripada pengecaman imej dan pemprosesan bahasa semula jadi kepada sistem pengesyoran dan pengesanan penipuan, dan ia mengubah cara hidup kita. Terdapat banyak kaedah dan teori yang berbeza dalam bidang pembelajaran mesin, antaranya lima kaedah yang paling berpengaruh dipanggil "Lima Sekolah Pembelajaran Mesin". Lima sekolah utama ialah sekolah simbolik, sekolah sambungan, sekolah evolusi, sekolah Bayesian dan sekolah analogi. 1. Simbolisme, juga dikenali sebagai simbolisme, menekankan penggunaan simbol untuk penaakulan logik dan ekspresi pengetahuan. Aliran pemikiran ini percaya bahawa pembelajaran adalah proses penolakan terbalik, melalui sedia ada

Editor |. KX Dalam bidang penyelidikan dan pembangunan ubat, meramalkan pertalian pengikatan protein dan ligan dengan tepat dan berkesan adalah penting untuk pemeriksaan dan pengoptimuman ubat. Walau bagaimanapun, kajian semasa tidak mengambil kira peranan penting maklumat permukaan molekul dalam interaksi protein-ligan. Berdasarkan ini, penyelidik dari Universiti Xiamen mencadangkan rangka kerja pengekstrakan ciri berbilang mod (MFE) novel, yang buat pertama kalinya menggabungkan maklumat mengenai permukaan protein, struktur dan jujukan 3D, dan menggunakan mekanisme perhatian silang untuk membandingkan ciri modaliti yang berbeza penjajaran. Keputusan eksperimen menunjukkan bahawa kaedah ini mencapai prestasi terkini dalam meramalkan pertalian mengikat protein-ligan. Tambahan pula, kajian ablasi menunjukkan keberkesanan dan keperluan maklumat permukaan protein dan penjajaran ciri multimodal dalam rangka kerja ini. Penyelidikan berkaitan bermula dengan "S

Menurut berita dari laman web ini pada 5 Julai, GlobalFoundries mengeluarkan kenyataan akhbar pada 1 Julai tahun ini, mengumumkan pemerolehan teknologi power gallium nitride (GaN) Tagore Technology dan portfolio harta intelek, dengan harapan dapat mengembangkan bahagian pasarannya dalam kereta dan Internet of Things dan kawasan aplikasi pusat data kecerdasan buatan untuk meneroka kecekapan yang lebih tinggi dan prestasi yang lebih baik. Memandangkan teknologi seperti AI generatif terus berkembang dalam dunia digital, galium nitrida (GaN) telah menjadi penyelesaian utama untuk pengurusan kuasa yang mampan dan cekap, terutamanya dalam pusat data. Laman web ini memetik pengumuman rasmi bahawa semasa pengambilalihan ini, pasukan kejuruteraan Tagore Technology akan menyertai GLOBALFOUNDRIES untuk membangunkan lagi teknologi gallium nitride. G
