NIST发布新版隐私框架，增加了有关人工智能和隐私风险管理的章节。
开展《可信数据空间 技术架构》技术文件编制，征求多方意见并修改完善。
内容涵盖生成式人工智能的应用范围和局限、潜在风险与治理原则，包括数据泄露、模型偏见和错误等技术风险。
通过提供技术与组织措施的具体建议，《指南》帮助数据控制者在设计和实施区块链解决方案时确保符合GDPR的要求。
概述了如何将事件响应建议和考虑纳入网络安全风险管理活动，以配合网络安全框架CSF 2.0。
美国太空部队将网络空间战纳入“太空控制”核心职能。
描述并预测了人工智能在空战中的作用，对美国防部现有的人工智能政策和战略进行了补充。
旨在帮助开发人员和用户系统地识别、评估和缓解隐私和数据保护风险，从而支持负责任的系统LLM开发和部署。
以具体务实的意见建议，助力企业构建场景化防控矩阵，建立动态化治理机制，完善全链条维权体系，全方位提升企业商业秘密自主保护水平。
《网络安全技术 运维安全管理产品技术规范》《数据安全技术 基于个人信息的自动化决策安全要求》《网络关键设备安全技术要求 可编程逻辑控制器（PLC）》等。
加强传统产业、优势产业、新兴产业、未来产业标准制定，加快制造业高端化、智能化、绿色化标准供给，健全工业和信息化强制性国家标准体系。
旨在帮助联合部队指挥官及其部队在日益复杂的电磁作战环境中掌控电磁频谱。
加快构建结构合理、层次分明、适应经济社会高质量发展的标准数字化标准体系，实现标准内容、标准研制、标准应用等方面的数字化赋能。
规定了移动互联网未成年人模式的技术要求，包括移动智能终端、移动互联网应用程序、移动互联网应用程序分发平台未成年人模式技术要求以及模式联动技术要求。
围绕匿名化与假名化的定义、技术方法、风险评估及治理框架展开。
该标准是国内首部网络安全实战演练领域标准。
贯彻落实关基安全保护制度，《关键信息基础设施安全测评要求》（GA/T 2182-2024）标准发布。
数据产权、数据持有权、数据使用权等20个名词。
《工业和信息化领域人工智能安全治理标准体系建设指南（2025）（征求意见稿）》公开征求意见。
美国NIST发布对抗性机器学习最终防御指南，包括预测性人工智能系统和生成式人工智能系统。
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