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。
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想象一下,你有一个非常聪明的朋友,他知道很多知识,但每当需要使用计算器、搜索引擎或查询最新天气时,却变得像个笨手笨脚的孩子。这正是当前大语言模型(简称LLMs,如ChatGPT这类AI系统)面临的尴尬处境。
想象一下,你拥有一个聪明的助手,它知道很多知识,但在面对需要使用计算器、搜索引擎或查询最新信息时却显得笨手笨脚。这正是当前大语言模型(LLMs)面临的困境。虽然这些模型已经通过监督微调(SFT)学会了使用工具的基本能力,但它们常常在面对复杂或不熟悉的场景时表现不佳。
想象你正在和一个智能助手聊天。如果你直接要求它提供有害信息,它很可能会礼貌拒绝。但如果你通过一系列看似无害的对话,逐步引导它走向你的真实目标呢?这就是当前AI安全领域面临的一个严峻挑战——多轮对话中的安全漏洞。
想象你在使用一个非常聪明的AI助手完成一项复杂任务,比如解决一道数学难题。你可能注意到这个助手会花很长时间"思考",一步一步写下大量推理过程,最后才给出答案。虽然这种详细的思考过程确实帮助AI做出了更准确的判断,但同时也带来了一个明显的问题:它太"啰嗦"了,消耗了大量的计算资源和时间。