市场研究公司Ponemon Institute今天发布的一份报告显示,大多数企业都在积极向云计算转移,甚至不惜在安全未能得到有效保障的情况下,将机密或敏感数据传至云端。
报告指出,企业在向云计算转移速度,远超出了企业云安全环境承载能力。调查称,大多数被调查者称他们已将敏感或机密数据上传至云端,仅有11%的被调查者称他们未将数据传至云端,而且也无上传计划。
值得关注的是,尽管有用户认为云存储具有一定的潜在安全风险,但即使是一些具有更高安全意识的组织或机构,同样也更有可能将敏感或机密数据传至云端。
调查显示,大多数认为IaaS或PaaS类型的云服务器应对用户数据安全负有主要责任,22%的受访者认为上述服务器应单独承担数据安全责任,19%的被调查者认为SaaS服务器也应共同承担数据安全责任。
报告指出,云端服务器即使用了加密技术,但仍无法抵御像“心脏滴血”蠕虫入侵。理想的解决方案是,采用一个可以从数据内部执行加密、且不暴露外环境下的“硬件安全模块”设备。
这份报告在美国、英国、德国、法国、澳大利亚、日本、巴西和俄罗斯等国市场展开,共对4275名商务及IT经理进行了采访。
好文章,需要你的鼓励
AIM Intelligence联合多所知名大学揭示了音频AI系统的重大安全漏洞,开发出名为WhisperInject的攻击方法。这种攻击能让看似无害的音频指令操控AI生成危险内容,成功率超过86%,完全绕过现有安全机制。研究暴露了多模态AI系统的系统性安全风险,对全球数十亿智能设备构成潜在威胁。
新加坡国立大学研究团队系统梳理了视觉强化学习领域的最新进展,涵盖超过200项代表性工作。研究将该领域归纳为四大方向:多模态大语言模型、视觉生成、统一模型框架和视觉-语言-动作模型,分析了从RLHF到可验证奖励范式的政策优化策略演进,并识别出样本效率、泛化能力和安全部署等关键挑战,为这一快速发展的交叉学科提供了完整的技术地图。
浙江大学研究团队通过OmniEAR基准测试揭示了当前AI模型在物理世界推理方面的严重缺陷。测试显示,即使最先进的AI在明确指令下能达到85-96%成功率,但面对需要从物理约束推断行动的任务时,成功率骤降至56-85%。研究发现信息过载反而降低AI协作能力,监督学习虽能改善单体任务但对多智能体协作效果甚微,表明当前架构存在根本局限性。
纽约大学和Aimpoint Digital Labs的研究团队首次揭示了Transformer模型训练中"大规模激活"的完整发展轨迹。这些影响力比普通激活大千倍的"超级激活"遵循可预测的数学规律,研究者开发出五参数公式能以98.4%准确率预测其变化。更重要的是,通过调整模型架构参数如注意力密度、宽深比等,可以在训练前就预测和控制这些关键激活的行为,为设计更高效、量化友好的AI模型提供了全新工具。