物联网设备应用快速增长
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在解决影子IT问题的过程中，我们可以通过解决方案或者应用来应对以上问题，比如通过IBM QRadar这种第三方安全解决方案来发现在企业云环境中，到底有什么样的云应用在使用，是百度云盘、office365，还是box云盘，或是其他云应用资源的服务。对这些云服务的使用情况，可通过IBM X-Force，做威胁情报评分，分析云应用是否存有风险，问题在哪，从而帮助也掌握整个云资源的使用情况和风险情况。 企业应如何保护云中数据安全? 除了云的可视性，云中数据的安全也是企业关注的重点方向。企业应如何保护云中数据安全呢? “其实数据安全是一个比较复杂、系统性的问题，它不是一个具体的加密或者通过脱敏技术就能解决所有的问题，我们需要从一个比较高度的角度去看待这个问题。”高爽表示，企业首先必须要清楚哪些数据是需要保护的，不同类型、不同级别的数据需要实施什么样的安全策略。其次，在企业的云环境中，数据一直在不断流转，如何有效的应用管理策略、管理工具追中数据的安全性，是企业需要构建的一个重要能力。此外，混合多云模式下，企业数据存储的环境及管理系统较以往发生了变化。很多企业将与运营相关的关键数据放在私有云，其他则在公有云平台。在这样的环境下，如何保证数据的安全是企业十分关注的问题。 因此，针对于云上的数据环境，高爽建议企业应该重点从以下几点来考虑： 第一，贯彻数据分级、分类的策略。做到数据上云后，企业依然能够了解有哪些重要数据在云端，这些数据的分布情况如何，个人敏感信息在哪里，重要的业务数据在哪里，一目了然。这一过程无法通过人工方式来维护，而是需要一种系统且自动化的方式，持续将信息传递给数据的所有者或者安全部门工作人员。 第二，预知数据环境的安全风险。企业应了解在云上所运行的数据系统是否存在重大的安全风险，用户在对这些数据系统的访问过程中，是否是严格按照规范来执行的，做到风险的提前识别，以便及时应对。 第三，做好数据的关联分析。在整个数据访问的链条中，不同环节使用数据的形式有所不同，企业需要实现对数据活动的可视性。对系统来讲，需要有自学习的能力，可以将一些看似单条没有威胁的访问活动数据有效的关联起来，从而发现它们之间的关联性，揭示恶意活动背后的推手是什么。
第四，遵从数据安全相关法律法规。近几年，国内外针对于数据安全推出的法律法规在逐渐增多，也越来越完善。针对云环境中的数据安全，也有一些相应的条款加以规范。所以，针对于合规性的遵从，也是企业里面需要去解决的一个问题。 读懂人心并获取人们的思想，一直是AI研究的一个领域和方向。近年来，AI被赋予了高级“读心术”的重任，即不通过人的话语、面部表情、肢体语言，就可以通过探测其大脑语言中枢和其他功能中枢(如运动中枢)的脑电波，探查到人们在想什么、要说什么和想要进行什么样的活动。 究其本质，AI的“读心”功能目前主要是通过情感计算实现。通过赋予计算机识别、理解和表达人的情感的能力，使得计算机具有更高的智能，进而比较准确和生动地反映人的情感状态、情绪变化，是情感计算力求实现的目标。情感计算水平的高低，在很大程度上影响着AI对于性格、心理、情绪识别的准确性。 从目前来看，在多国的共同推动下，初级“AI读心术”已经基本实现，AI解读脑电波的能力也在英国、俄罗斯等国的课题研究中得到出色展现。不过，目前AI通过脑波还原的视频，还原度整体还比较低，并且只能对已知类型进行判断和还原，还原效果还有待提升。 AI读心技术地不断发展，一方面让人们感到欣喜，另一方面也引发了许多科学家的担忧。人的情绪时刻处在变化状态，仅仅依靠过去一段时间内的情绪特征就判定某人未来的性格特点，未免显得草率和不够客观。而基于面相的性格识别，往往会先入为主地判定人物的性格和脾气，进而引发一些伦理问题，例如性格歧视与偏见等。 此外，如何为AI“读心”划定合理的应用范围，引导用户科学、安全的使用该技术，还是摆在AI“读心”走向商业化应用的一道关卡。加快伦理规范和立法，毫无疑问是AI“读心”得以顺利应用的两大保障。只有加强监管，才能让AI“读心”真正造福于民，而不是被不法分子滥加利用。 AI“读心”的一大典型应用，就是智能客服。AI客服上演“读心术”的背后，是以AI、大数据、云计算、物联网、前端算法等系列能力为驱动的智能客服系统。当前，客服需求量大且质量要求高的金融行业，已经成为拥有AI“读心”能力智能客服展现智慧的大舞台。
抱着怀疑、理性和谨慎的态度来进行AI“读心”的技术研发和商业应用，已经成为业内人士的共识。以安全为准绳，以法律为约束，以创新为动力，以监管为手段，或许会让人们在提到AI“读心”时，能够获得更多安全感和信任感。就让我们一起静待AI“读心”的进一步发展吧! （编辑：阳江站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
