BES 网络资产的一个特性是实时范围特性。对于应用这些版本 5 CIP 网络安全标准的 BES 网络系统和 BES 网络资产而言,重要的时间范围被定义为对 BES 可靠运行的实时操作至关重要的时间范围。为了提供比“实时”更好的时间范围定义,BES 网络资产是指那些如果不可用、降级或滥用,将在激活或实施入侵后 15 分钟内对 BES 的可靠运行产生不利影响的网络资产。此时间窗口不得考虑冗余 BES 网络资产或 BES 网络系统的激活:从网络安全的角度来看,冗余并不能缓解网络安全漏洞。
关于人工智能的广泛而一致的道德担忧:环境;人际交往的减少;非实体学习;社会孤立感增强(人类);过度依赖人工智能的危险;不平等的加剧;数据隐私;数据使用的透明度;算法偏见和歧视;延续偏见;批判性思维的下降;失业;对人际关系的影响;心理健康;学术诚信的侵蚀;剽窃;知识产权;问责和责任问题;人类自主权的丧失;安全漏洞;非人性化护理;对同理心的影响;认知萎缩(认知卸载);非实体化;幻觉;人工智能操纵;技术决定论;宗教认同的丧失
BES 网络资产的一个特征是实时范围特征。对于受这些版本 5 CIP 网络安全标准应用的 BES 网络系统和 BES 网络资产而言,重要的时间范围被定义为对 BES 可靠运行的实时操作至关重要的时间范围。为了提供比“实时”更好的时间范围,BES 网络资产是指那些如果不可用、降级或滥用,将在激活或实施入侵后 15 分钟内对 BES 的可靠运行产生不利影响的网络资产。此时间窗口不得考虑冗余 BES 网络资产或 BES 网络系统的激活:从网络安全的角度来看,冗余并不能缓解网络安全漏洞。
金融服务部门长期以来一直是应用新兴技术的规定。当前的爆发时代也不例外。生成人工智能(AI)代表了重塑金融和银行业务的这种变革技术中的最新信息,其应用程序从增强消费者互动到精炼风险评估模型的所有功能。其影响力已经在财务决策中至关重要,但是Generative AI引入了重大挑战。这些包括传播不正确的财务信息的风险,将敏感的银行数据数据用于安全漏洞,并扩大了现代和发展中经济体之间的数字海湾。有76%的消费者份额关注通过生成ai
•这些条件包括已经提到的网络安全专业人员的缺乏,威胁格局的快速发展以及需要处理需要知识和专业知识来掌握的复杂解决方案的需求,但还有许多其他问题:需要确保混合环境(即使某些公司都在将员工强迫他们的员工迫使他们的办公室后也没有消失);随着地缘政治冲突的继续愤怒,国家支持的网络攻击的威胁日益严重。以及由于网络安全漏洞而导致的金钱成本,声誉和品牌股权损失以及监管监督的增加。这些因素促使美洲组织与MSSP合作,他们可以以内部SOC的成本的一小部分提供可见性,集成,专业知识和顶级安全解决方案。
大型语言模型(LLM),例如Chatgpt和Github Copilot,已彻底改变了软件工程中的自动代码。但是,由于这些模型被越来越多地用于软件开发,因此对生成代码的安全性和质量引起了人们的关注。这些问题源于LLMS主要是对公开可用的代码存储库和基于Internet的文本数据进行培训的,这可能包含不安全的代码。这给生成的代码中带来了永久性漏洞的重大风险,从而创造了潜在的攻击媒介,以造成恶意参与者的剥削。我们的研究旨在通过在代码生成过程中通过内置学习(ICL)模式引入安全行为学习的框架来解决这些问题,然后进行严格的安全评估。为了实现这一目标,我们选择了四个不同的LLM进行实验。我们已经在三种编程语言中评估了这些编码LLM,并确定了安全漏洞和代码气味。该代码是通过ICL生成的,具有策划的问题集,并经过严格的安全测试,以评估生成的代码的整体质量和可信度。我们的研究表明,ICL驱动的单发和少的学习模式可以增强代码安全性,从而减少各种编程场景中的漏洞。开发人员和研究人员应该知道,LLM对安全原则的理解有限。当生成的代码部署在生产系统中时,这可能会导致安全漏洞。在使用LLM进行代码生成时,请考虑这一点。我们的研究重点介绍了LLM是软件供应链的新漏洞的潜在来源。本研究文章提供了有关改善LLM安全性的见解,并鼓励主动将LLMS用于代码生成以确保软件系统安全。
“作为一家负责任的保险公司,我们非常自豪能够为员工开发一个安全的平台,使其能够大规模使用人工智能,并利用创新解决方案更好地服务客户。AXA Secure GPT 很快将成为我们日常工作的工具。使用开放工具可能会导致严重问题,包括数据泄露、安全漏洞和知识产权损失。AXA 再次展示了其利用基于云的基础设施快速创新的能力。通过这样做,AXA 正在成为首批在管理潜在风险的同时大规模开发此类平台的全球保险公司之一”,集团首席运营官兼 AXA 集团运营首席执行官 Alexander Vollert 表示。