古巴电信公司(“ETECSA”)将拥有古巴的电缆登陆站(“CLS”),并从古巴方面控制新提议的电缆段(“第 26 段”)的运营。通过 ETECSA,古巴政府(美国承认其为独裁政府和外国对手 5)可以访问和收集所有美国人通过第 26 段的互联网流量、敏感数据和通信。这种访问风险不仅限于发往古巴的美国流量。有几种方式可以使发往古巴境外的流量(否则不会穿越古巴网络)被 ETECSA 错误路由或以其他方式通过这条电缆重新路由到古巴领土并落入古巴政府手中。因此,古巴政府能够访问这条电缆,从而直接获取通过电缆传输的美国个人通信和敏感数据,进而推进其情报收集目标。
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当 USB 电缆连接电子设备和充电站时,就会建立信任关系。连接的设备正在充电,而充电站可以访问设备的整个数据库,包括敏感数据。除非充电站受到攻击,否则充电站不会关心用户设备上的内容。
•数据问题是限制选项 - 55%的组织报告避免了某些生成AI用例,因为与数据有关的问题。与数据相关的最高问题包括在模型中使用敏感数据以及管理数据隐私和安全性。
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摘要背景人工智能 (AI) 已成功应用于许多科学领域。在生物医学领域,AI 已经显示出巨大的潜力,例如,在下一代测序数据的解释和临床决策支持系统的设计中。目标然而,在敏感数据上训练 AI 模型引发了对个人参与者隐私的担忧。例如,全基因组关联研究的汇总统计数据可用于确定给定数据集中是否存在个体。这种相当大的隐私风险导致访问基因组和其他生物医学数据受到限制,这不利于协作研究并阻碍了科学进步。因此,人们付出了大量的努力来开发可以从敏感数据中学习同时保护个人隐私的 AI 方法。方法本文概述了生物医学中隐私保护 AI 技术的最新进展。它将最重要的最先进方法置于统一的分类法中,并讨论它们的优势、局限性和未解决的问题。
摘要背景人工智能 (AI) 已成功应用于许多科学领域。在生物医学领域,AI 已经显示出巨大的潜力,例如,在下一代测序数据的解释和临床决策支持系统的设计中。目标然而,在敏感数据上训练 AI 模型引发了对个人参与者隐私的担忧。例如,全基因组关联研究的汇总统计数据可用于确定给定数据集中是否存在个体。这种相当大的隐私风险导致访问基因组和其他生物医学数据受到限制,这不利于协作研究并阻碍了科学进步。因此,人们付出了大量的努力来开发可以从敏感数据中学习同时保护个人隐私的 AI 方法。方法本文概述了生物医学中隐私保护 AI 技术的最新进展。它将最重要的最先进方法置于统一的分类法中,并讨论它们的优势、局限性和未解决的问题。
政府需要利用人工智能推动任务成果,同时保持对敏感数据的控制,例如个人信息和国家安全问题。这种控制可能还需要将机构的数据与其他机构的数据分开,这在仅供政府使用的公共云中具有挑战性。
我们公司一直在帮助 Uptown College 等其他教育机构保护数据。我们的多云应用服务和安全平台使组织能够优化和保护任何地方的每个应用和 API。我们的解决方案可以帮助您应对在确保敏感数据的隐私和安全方面可能面临的挑战。
为了确保安全的外部访问,Cyolo Pro包括一个保护层,该保护层阻止恶意参与者利用任何漏洞访问数据并降低网络攻击的风险。基于用户和设备身份的零信任访问还评估了其他因素,这些因素提供了上下文,以确保动态,基于风险,准确的访问。Cyolo Pro确保安全性,敏捷性和生产力,而不会损害业务需求,也不会给用户带来不便或征收。Cyolo Pro提供端到端的加密,并且在任何阶段都不可见或存储在Cyolo的Cloud Broker上。相反,所有敏感数据在企业网络中保持安全。此外,Cyolo Pro扩展了对公司管理员的唯一特权访问管理(PAM),同时即使在受损的管理员帐户中,也确保敏感数据和资产仍然安全。随着远程工作成为常态,该公司扩大了对Cyolo Pro的使用,为员工,合作伙伴和供应商提供了安全的远程访问,包括一些使用非管理设备。