数据安全

一份来自OX Security的最新报告《初级开发者大军：AI代码安全危机》为我们敲响了警钟。

研究者们认为，绝大多数（高达92%）的AI隐私研究都过度集中在防范数据“记忆”和“泄露”上，而忽视了大型语言模型（LLM）在日常使用中如何收集、处理和推理信息的巨大风险。

人工智能如今已广泛应用于法庭、医院、机场、银行等行业，成为众多现代企业王冠上的明珠。然而，在量子计算时代，保护这些人工智能系统变得越来越困难。

IoT技术为城市的基础设施、居民生活、公共安全、交通管理等多个领域提供了实时数据支持，是实现智慧城市的基石。

本文将深入探讨在云时代，统一数据安全的重要性、面临的挑战以及实现路径。

基于深度学习的数据安全与可追溯性增强主要关注利用深度学习技术保护数据隐私、防止数据泄露，并确保数据来源的可追溯性。

随着AI技术的蓬勃发展，一系列复杂而严峻的挑战也逐渐浮现，如同暗流涌动，潜藏在技术进步的浪潮之下，亟待我们正视与解决。

漏洞利用首次超过网络钓鱼，并且正在赶超凭证滥用，成为最主要的初始访问媒介。

2025年，生成式人工智能将在多个领域实现突破性应用，不仅改变内容创作、科学研究和教育医疗等行业的面貌，还将重塑人类的创造力和创新模式。

国家数据局对数据产权、数据产权登记、数据持有权、数据使用权等20个数据领域常用名词作了官方释义。