信息安全

在上月结束的RSAC2021会议上，由SANS研究所的专家主持的年度“五种最危险的新攻击技术及其应对会议”成为了一大亮点。

从安全的角度来看，生物识别技术具有明显的优势，特别是与其他多个因素（例如PIN或安全性问题）结合使用时。

根据全球领先的信息技术研究和顾问公司Gartner的报告，随着新冠疫情加速数字化业务转型并给传统网络安全实践带来挑战，为了能够快速重塑自己所在的企业机构，安全和风险管理领导者必须应对八大趋势。

人工智能道德准则报告由三部分组成。第一部分为可信赖AI实现的基本条件；第二部分为可信赖AI实现的四项伦理准则；第三部分为可信赖AI实现的七个关键要素。

随着汽车技术的发展，功能安全和信息安全也逐步成为了汽车研发的热点，同样是安全，那它们到底有哪些区别呢？是否可以完美的融合在系统开发过程中？笔者有幸于此撰文描述，期待抛砖引玉，能够引出更为深刻的行业探讨。

攻击者总是会根据用户的趋势做出改变，我们对智能手机的依赖程度越高，它们成为攻击目标的几率就越大。随着人们将Android和iOS设备用于工作、通信、社交媒体、旅行以及金融和医疗保健等重要服务，智能手机已成为网络犯罪分子的热门目标。

人脸识别作为当下安防的重要组成部分之一，在各种应用中，被捕捉到的人脸图像通常起到一个“钥匙”的作用，然而，密码可以被“破解”，人脸识别系统就会被欺骗与攻击。

技术安全人员的短缺、向云计算的快速迁移、法规遵从性要求，以及持续不断的威胁攻击仍然是当前企业面临的主要安全挑战。持续蔓延的冠状病毒疫情却是大多数安全组织在2020年面临的最大挑战。调研机构Gartner公司分析副总裁Peter Firstbrook表示：“冠状病毒疫情对商业世界产生了重大影响，加快了大多数组织的业务流程数字化、端点移动性和云计算的扩展，并揭示了传统思维和技术的局限性。”

近几年，机器学习异常火爆，可以用来解决各种各样的问题，但却很少有人意识到机器学习本身也容易受到攻击，终于Ian Goodfellow和Papernot首次将机器学习的攻击提出，并且做了很多非常重要的研究，这里给出这二位大牛的博客的翻译，有兴趣的朋友可以关注一下，觉得还是很有意思的研究。本文也是安全方面的学习，有兴趣的希望可以一起讨论学习~~

虽然物联网设备和工具有很多用途，可以让人们的工作和生活变得更轻松，但许多设备和工具可能有一些安全漏洞。物联网是一把双刃剑。从配备智能门锁的智能家居到通过Wi-Fi自动煮沸早茶的水壶，物联网技术让人们的生活变得简单得多，但其成本也可能要高得多。在物联网安全中，存在一些安全性权衡因素，并且可能弊大于利。