探索量子计算与法律交叉的关键领域,提出应对框架,并强调法律体系需主动适应技术变革。
PETs在此的核心功能是确保输入数据的保密预处理,以及最小化个人数据和敏感数据的收集使用
新一代密码杂凑算法应该具有经典安全性和量子安全性的理论保障, 以及高速、灵活的软件和硬件实现性能。
系统分析了当前域间路由系统所面临的关键安全威胁、管理困境以及可扩展性瓶颈,总结了近年来域间路由优化方案的研究进展及工业界的实践经验,并对域间路由系统的未来发展方...
在生成式人工智能时代,我们如何保护数据?
AI智能体越来越多地被称为人工智能创新的“第三次浪潮”,也带来了复杂的治理问题和网络安全挑战。
网络安全专业研究生们科研过程中面临竞争压力大、创新点难找等问题及挑战,如何规划适合自己的学习路径?在热门研究方向中锚定自己的创新坐标,挖掘创新点?
聚焦探讨大模型训练数据的特点、类型、风险、未来发展趋势等,提出了大模型训练数据全生命周期安全管理框架及技术防护对策、管理运营体系等,促进数据准备、模型构建、系统...
当AI智能体学会“欺骗”,我们如何自保?
该标准致力于构建一个高效、安全、可扩展的数据流通和共享环境,确保数据在不同领域和地区之间的可信共享。
系统梳理了社会网络安全领域的攻击检测技术、现有解决方案及未来研究方向。
这一市场将伴随AI技术的飞速发展而快速成长。
当前金融业数据安全建设从治理体系、数据分类分级、数据全生命周期安全保护、安全风险防范等方面着手,稳步推进数据安全合规建设工作。
报告深度剖析了云上人工智能安全领域的发展趋势与核心挑战,系统性探讨了前沿技术在保障数据隐私、模型安全及云基础设施防护中的应用路径,推动关键技术创新与安全治理机制...
人工智能技术的飞速发展也伴生了一些风险,如不加以重视可能会危害国家安全。如何在推动技术创新同时系紧“安全带”,已成为迫在眉睫的重大课题。
文章在充分总结已有成绩的基础上,全面剖析了LLMs渗透测试应用面临的可靠性、安全伦理、运维成本、隐私与主权等关键障碍,并在结论中提出了针对未来研究发展的方向与建议。
在人工智能大模型狂飙突进的时代,谁还在捍卫“干净的互联网”?
一扇数据合规人必须穿过的门:从结果走向基础、从填表走向系统、从应对走向治理。
将数据分为非个人数据、内部数据、开放数据、综合数据、关键数据、核心数据及重要数据等类型,针对数据分类、质量保障、加密和销毁制定了具体条款。
数据工程仍然是构建专业领域大模型的核心,思科对相关性过滤的设计就体现了专业领域的深厚功底,这是通用数据处理方法所不能比拟的。
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