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网络安全成熟度模型认证 (CMMC) V2 NIST ...
CMMC 最终确定后，您将需要满足其要求。CMMC 将随着时间的推移逐步实施；但是，您可能不一定有更多时间获得 CMMC 认证。例如，您的组织可能位于受 CMMC 约束的另一个承包商的供应链下游，在这种情况下，根据 DFARS 252.204-7020，承包商必须将 CMMC 要求下发到您的组织。正如 Matt Travis（CyberAB 首席执行官）在最近的 Preveil 网络研讨会中指出的那样：“如果您是那些希望旷日持久的规则制定能够拯救您的公司之一，那么您就被误导了，这是一种非常鲁莽的业务经营方式”。DIB 中的普通小公司需要 12-18 个月的时间来准备其 CMMC 评估。这意味着现在是改善您的网络安全态势的时候了。 CMMC 2 级的安全要求与 NIST SP 800-171 相同，因此获得 CMMC 2 级认证的最有效途径是通过 NIST SP 800-171 合规性。
合作，市场成熟和数字期货
数字化不仅限于药品本身的制造 - 药物包装的积极和智能设计的增长，预计市场将以2025年的复合年度增长率（CAGR）增长9％[2]。主动制药包装是指设计的包装设计，以应对包装内部和外部的大气状况的变化[2]。这与该行业众所周知的标准惰性包装解决方案形成鲜明对比。随着进入市场的更复杂的治疗剂，药品包装必须与行业不断变化的需求保持同步。“智能包装的使用，例如智能标签和RFID标签，可以实时监视药物使用，温度控制和到期日期，”蒙特西诺（Montesino）的联合创始人兼董事总经理彼得·施密特（Peter Schmitt）表示。“这项技术
订单到现金 - 流程成熟度扫描
我们的评估工具围绕八个关键主题构建，这些主题对于全面的订单到现金流程分析至关重要。每个主题至少通过八个有针对性的问题进行探讨。答案按从 1（表示某个领域不适用或需要显著改进）到 7（表示完全控制或流程完善）的等级进行评分。这些分数的累积平均值标志着您的最终入学分数，为您当前的 O2C 流程成熟度提供清晰的指标。
SAUG AI 成熟度模型
在人工智能 (AI) 快速发展的领域中，企业处于采用、集成和优化的不同阶段。随着人工智能不断重新定义行业并重塑我们的工作方式，组织必须了解自己在这一变革之旅中的当前地位。认识到这一需求，SAUG 提出了人工智能成熟度模型，这是一个专为我们的成员设计的综合框架。
金融机构的监管变更操作模型的成熟度评估
©2023 Infosys Limited，印度班加罗尔。保留所有权利。Infosys认为本文档中的信息截至其发布日期是准确的；此类信息如有更改，恕不另行通知。Infosys承认本文档中提到的商标，产品名称和其他知识产权的其他公司的专有权利。除非明确允许，均不能复制，存储在检索系统中，或以任何形式或以任何方式传输，无论是在未经本文档中的Infosys Pressys limited和/或任何命名的知识财产权持有人的事先许可的情况下以电子，机械，印刷，影印，记录或其他方式传输。均不能复制，存储在检索系统中，或以任何形式或以任何方式传输，无论是在未经本文档中的Infosys Pressys limited和/或任何命名的知识财产权持有人的事先许可的情况下以电子，机械，印刷，影印，记录或其他方式传输。
提升整个设备支柱的零信任成熟度
通过各种协议和解决方案可以检测环境中的设备。组织必须制定设备连接策略，以评估设备配置并确保设备符合根据网络和组织策略制定的策略。不合规的设备对组织来说是一种不可接受的风险，不应访问企业资源。例如，设备配置影响的一个关键领域是设备将用于通信的加密设置。在此示例中，不合规的配置可能允许使用过时的加密，使恶意行为者能够劫持通信以窃取敏感数据、安装恶意软件和进行其他活动。不合规或未知设备的操作和策略必须考虑风险态势限额，包括确保日志记录、分析、自动响应和编排。
国防部认证第三方机构执行网络安全成熟度模型认证 2.0 评估的流程审计（项目编号 D2023-D000CR-0167.000）
本备忘录旨在通知您，我们计划于 2023 年 9 月开始主题审计。本次审计的目的是确定国防部认证第三方组织执行网络安全成熟度模型认证 (CMMC) 2.0 评估的流程是否足以确保组织满足所有国防部认证要求。我们可能会在审计过程中修改目标，我们也会考虑管理层对附加或修订目标的建议。我们计划根据政府问责局普遍接受的政府审计标准进行此次审计。
Geotab 的 Gen AI 成熟度指数
让其余的 AI 也随之加速发展 5 不止一种模式可以统治所有 AI 6 分析与洞察 8 新的技术淘金热 8 生成式 AI 将促进数据智能发展 10 微调（同时尊重隐私并收集高质量数据）是获得竞争优势的途径 11 风险与注意事项 13 生成式 AI 的关键注意事项 13 应对生成式 AI 的风险 14 进入 GEOTAB 生成式 AI 成熟度模型 16 级别 1：学习驾驶 17 级别 2：设计车辆 18 级别 3：构建性能引擎 19 级别 4：全速前进 20 向前迈进 21 有效治理以实现生成式未来 21 成熟度已到，只是分布不均 22 迈向生成式未来 23 报告作者 23 附录 1：对比判别式 AI 和生成式 AI 24 附录 2：微调方法 26 资料来源和参考文献 27
趋势和建议，以增强供应链管理和物流中的成熟模型
摘要：成熟模型（MMS）是用于评估和改善流程，对象或人员的当前状态的战略工具，目的是实现持续的绩效提高。虽然在各种领域应用MMS，但供应链管理和物流（SCML）内的范围，设计和应用标准缺乏全面的研究。本文旨在通过系统的文献综述来解决这一差距。审查使用文献量和内容分析技术分析了137个相关文章。书目分析确定了主要贡献，流行期刊以及关键关键字的分类和演变。内容分析的重点是与MMS的范围，设计和应用有关的关键标准。发现越来越重视评估行业4.0准备和可持续性原则的模型。确定了几个差距，包括对优化和整合逻辑过程，未充分利用和未验证的MM的关注，以及没有全面的改进准则。基于这些趋势和研究差距，本研究提出了对未来发展学者和从业人员的未来发展的五项建议。这些建议旨在解决确定的局限性，并为全面有效的改进策略提供指导。