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66购彩2023-01-31 16:05

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展望2023:值得关注的十大网络安全趋势******

  开栏的话:今年是全面贯彻落实党的二十大精神的开局之年。即日起,本版开设“前沿观点”专栏,翻译引介国际信息通信行业的前沿观点,聚焦信息通信领域的动态和发展,认真贯彻落实中央经济工作会议部署要求,为我国信息通信行业高质量发展作出应有的贡献。欢迎广大读者来信提出相关批评建议。

  又是网络安全动荡的一年。复杂多变的国际局势加剧了国家间的数字冲突。加密货币市场崩溃,数十亿美元从投资者手中被盗。黑客入侵科技巨头,勒索软件继续肆虐众多行业。

  信息安全传媒集团(Information Security Media Group)就2023年值得关注的事件咨询了一些行业领先的网络安全专家,内容涵盖了影响安全技术、领导力和监管等层面新出现的威胁与不断发展的趋势。这是对未来一年的展望。

  网络犯罪分子将加大对API漏洞的攻击力度

  随着组织越来越依赖开源软件和自定义接口来连接云系统,API(应用程序接口)经济正在增长。API攻击导致2022年发生了几起引人注目的违规事件,其中包括发生在澳大利亚电信公司Optus的违规事件。专家预计,新的一年网络犯罪分子会加大对API漏洞的攻击力度。

  攻击者将瞄准电网、石油和天然气供应商以及其他关键基础设施

  关键基础设施可能成为攻击者的主要目标。许多工业控制系统已有数十年历史,易受到攻击。事实上,此前IBM X-Force观察到针对TCP端口的对抗性侦察增加了2000%以上,这可能允许黑客控制物理设备并进行破坏操作。专家警告,准备好应对针对电网、石油和天然气供应商以及其他关键基础设施目标的攻击。

  攻击者将增加多因素身份验证(MFA)漏洞利用

  多因素身份验证(MFA)曾被认为是身份管理的黄金标准,为密码提供了重要的后盾。2022年发生了一系列非常成功的攻击,使用MFA旁路和MFA疲劳策略,结合久经考验的网络钓鱼和社会工程学,这一切都发生了变化。攻击者将会增加多因素身份验证漏洞利用。

  勒索软件攻击将打击更大的目标并索取更多的赎金

  勒索软件攻击在公共和私营机构激增,迫使受害者支付赎金的策略已扩大到双倍甚至三倍的勒索。由于许多受害者不愿报案,没有人真正知道事情是在好转还是在恶化。专家预计会有更多类似的情况发生,勒索软件攻击会击中更大的目标并索取更多的赎金。

  攻击者将瞄准大型的云企业

  数字化转型正在推动向公有云的大规模迁移。这种趋势始于企业部门,并扩展到大型政府机构,创造了复杂的混合和多云环境的大杂烩。应用程序的容器化加剧了恶意软件的感染,今年我们看到了针对AWS云的无服务器恶意软件的引入。随着越来越多的数据转移到云上,应高度关注攻击者是否会瞄准主要的云超大规模应用程序。

  零信任将得到更广泛的采用

  零信任的原则自2010年就已出现,但仅在过去几年中,网络安全组织和供应商社区才接受最小特权的概念并不断验证防御。此前,美国国防部宣布其零信任战略,这种方法得到了重大推动。随着黑客轻松地跨IT部门横向移动,组织希望实现防御现代化。专家预计零信任会得到更广泛的采用。

  首席安全官将获得更好的个人保护谈判合同

  2022年10月,优步前CSO乔·苏利文(Joe Sullivan)因掩盖2016年数据泄露事件被定罪,这在网络安全领域引发了不小的冲击波。刑事责任让高级安全领导者重新考虑他们在组织中的角色。首席安全官或将被提供更多人身保护的合同。

  网络保险的式微将增加企业的财务风险

  第一份网络保险政策是在20多年前制定的,但勒索软件攻击造成的恢复成本和业务损失呈指数级增长。事实上,大型医疗机构的损失通常超过1亿美元。因此,网络保险公司正在提高费率或完全退出该业务。网络保险的可用性将继续枯竭,增加企业的财务风险。

  政府机构将对加密货币公司实施更严格的控制

  一系列违规行为、市场价值的重大损失和FTX加密货币交易所丑闻使加密货币世界在2022年陷入混乱。寻求政府机构对加密货币公司实施更严格的控制,以保护投资者、打击洗钱和提高安全性。

  组织将调整自身提供教育和认证计划的方式

  多数大型公司多年来一直提供网络安全意识培训,但似乎并没有奏效。更糟糕的是,越来越难找到熟练的网络安全资源。未来,组织将积极寻找改变自身提供教育和认证计划的方式,着眼于更积极地学习、职业道路规划和提高信息安全人员的技能。

  (作者:作者:安娜·德莱尼卡尔·哈里森 翻译:方正梁)

“特别能聊”的人工智能会聊出些什么?******

  聊天机器人ChatGPT优异表现引发市场关注,人工智能生成内容概念走上风口

  “特别能聊”的人工智能会聊出些什么?

  本报记者 时斓娜

  阅读提示

  全新人工智能聊天机器人模型ChatGPT不仅能够通过学习人类的语言来进行对话,还能根据聊天的上下文进行互动,让人们更直观地感受到了人工智能的魅力。包括内容生成、搜索引擎增强等在内的领域,将是其潜在的产业化方向。ChatGPT的商业化落地,还需要克服技术和科技伦理等方面的问题。

  家里要养一只猫,该如何给猫取名字?怎样写出一个纸牌游戏的代码?在不同语境中,词语“意思”到底有几个意思?这些五花八门、时常令人绞尽脑汁都难以得出答案的问题,在人工智能聊天机器人ChatGPT的面前,不过是瞬间便可迎刃而解的“一碟小菜”。

  产品发布短短两个月,ChatGPT的日活量已突破千万,不少人“聊过”之后惊呼“这太像真正的人类了”。其超预期的表现引发越来越多的市场关注,人工智能生成内容(AIGC)概念由此走上风口。

  人工智能聊天究竟能聊些啥?ChatGPT所代表的AIGC应用将带来哪些影响和变化?记者对此进行了调查采访。

  “真正像人类一样聊天交流”

  “我所热爱的是我真实的生活,因为它包含了我所有的经历和感受,是我每一天都在体验和思考的。”这句乍看上去充满了人类体悟和情感的话,实则出自人工智能聊天机器人ChatGPT。

  随着ChatGPT大火,不少网友将它与自己的聊天记录分享到社交平台上,ChatGPT时而诙谐有趣,时而又显得思想深邃。除了各种聊天互动外,还有不少网友们将ChatGPT视为一种工具,让其写作文、翻译文章,甚至写代码。迅速的响应能力和较为靠谱的回答让大家直呼其“真正像人类一样聊天交流”“特别能聊”。

  中国信息通信研究院联合中国人工智能产业发展联盟对ChatGPT进行的测试显示,ChatGPT在百科检索、数学问答、文学交流、常识问答、知识推理等对话任务上的意图识别率均达到98%左右,在生活闲聊上的意图识别率约为95%,已具备较好的语义理解能力。

  实际上,ChatGPT属于生成式人工智能的一个典型应用。人工智能是怎样“进化”得如此智能的?“这是因为ChatGPT建立在大型语言模型上,会通过连接大量的语料库来训练模型。这些语料库包含了真实世界中的对话和各种网络公开信息,使ChatGPT知识丰富,还能根据上下文进行互动。”深度科技研究院院长张孝荣表示。

  创新交互为AIGC带来新启发

  随着人工智能技术的发展,近年来AIGC类型不断丰富、质量不断提升、技术的工程化水平越来越高,国内外科技公司纷纷发力布局AIGC领域。

  以百度文心大模型为例,输入一个题目,它可以瞬间写出上百篇作文;根据一句话或者一段描述文本,可以生成一幅精美的画作;根据一幅图像,可以自动生成高清、流畅的视频。

  在百度技术委员会主席吴华看来,ChatGPT在用户界面和交互上是一种比较创新的模式,用户更容易以自然语言的方式进行交互,这会给大家带来革新性的认识,也会给AIGC带来新的启发。

  目前,国外一些公司在积极探索并落地ChatGPT的诸多应用场景,通过将ChatGPT整合进搜索引擎等方式提高服务智能化水平。有观点认为,ChatGPT将颠覆搜索行业,在智能客服、游戏、虚拟人等领域也将得到广泛应用。硅谷投资机构红杉预测,未来AIGC有潜力产生数万亿美元的经济价值。

  根据中国信息通信研究院发布的《人工智能白皮书(2022年)》,“生成式人工智能”技术将广泛应用于智能写作、代码生成、有声阅读、新闻播报、语音导航、影像修复等领域,听说读写等能力的有机结合成为未来发展趋势。

  “人工智能生成在诗歌、作曲、绘画等艺术创作方面大放异彩,在分子结构、软件代码等科研生产领域的应用不断拓展,还帮助降低临床试验的科研成本和缩短研发周期。”云计算与大数据研究所内容科技部副主任石霖表示,当前,人工智能生成内容的辐射范围还在扩大,未来有望重塑各行业领域的研发面貌。

  商业化落地需克服技术和伦理问题

  尽管各界对AIGC发展前景保持乐观,但从现状来看,ChatGPT等产品想要真正落地,还需要克服技术和科技伦理等方面的问题。

  在对ChatGPT进行的种种评测中,ChatGPT会犯一些常识性错误,反映出其在可控性、准确率方面仍存不足。有人形容,ChatGPT像极了一个很能聊但有时候喜欢信口开河的人类朋友。

  中国信息通信研究院评测结果同样显示,ChatGPT在非闲聊型对话的任务完成率上表现一般,难以摆脱传统深度学习模型普遍存在的知识整合和逻辑推理的问题。

  “ChatGPT虽然能够较好地回答不少问题,但在一些略有深度的、专业性较强的领域,其答案往往‘捉襟见肘’。这说明ChatGPT语料库规模和计算能力的天然不足,也说明了算法依然需要完善。”张孝荣说。

  在技术层面以外,人工智能还面临着悬而未决的科技伦理问题。张孝荣表示,ChatGPT在科技伦理方面至少面临三大挑战:“一是版权问题,ChatGPT生成的内容更多来自搬运,容易引发侵权;二是信息安全问题;三是社会缺乏接纳这一新生事物的准备机制,这对监管挑战很大。”

  在国内,AIGC产业化路径同样有待探索。石霖介绍说,国内AIGC产业基础薄弱,相关初创公司数量明显少于国外。同时,国内企业目前仍处于打磨产品阶段,还未出现较为好用的内容生成服务。

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