机器学习算法优缺点综述

后疫情时代，企业业务多云化部署和远程办公的新业态，也被人们广泛采纳。在这个非常时期，像疫情这样突发的黑天鹅事件，给企业的云化转型带来哪些挑战呢?对于未来企业的云化部署，又带来了哪些启示?作为云化部署的关键环节，安全该如何保障?尤其是在混合多云的环境下，企业应该如何将安全威胁消弭于无形呢?

近日，51CTO记者采访了特斯联信息安全官李学庆、IBM大中华区安全事业部技术总监高爽、IBM大中华区安全事业部产品架构师吴异刚三位安全专家，针对以上问题进行了深入交流。

多云环境下，企业面临的那些安全挑战

当前，混合多云的模式正在被越来越多的企业采用。很多企业已经处于混合多云环境中，或者是正在规划采用多云的模式以实现敏捷的业务流程。与此同时，如何构建可信安全的云环境成为众多企业重点关注的方向。那么，在多云环境下，企业正面临哪些安全挑战呢?

对此，高爽认为，企业首先需要关注的安全问题是，混合多云环境下的安全职责划分该如何界定。这其中首要的原则在于，应采用云上安全责任共担的模式。云服务提供商提供基础类的安全服务，对于更高级的安全能力，则需要企业利用现有的安全设备，并通过在云上扩展安全能力的方式来提升自身安全防护水平。

其次，企业需要考虑多云环境下，如何实现集中的安全策略管理。各行业企业都需要遵循法律法规，需要考虑如何把整体的安全策略以一种集中式、统一的方式贯彻于不同的云环境中。

不仅如此，从技术层面来看，如何将现有的安全工具拓展至云端，如何在云的环境下面去保障企业关键数据的安全性等问题，这些都是在企业上云过程中从安全的角度需要关注的问题点。

应对云上安全挑战第一步，提升云可视性

面对挑战，企业想要做好多云环境下的安全管理，第一步需求必然是如何了解自身存在的安全问题，然后再考虑如何解决，这就涉及到云的可视性问题。

吴异刚表示，谈到云的可视化和安全性的问题时，我们经常会遇到多个维度，其中有一个维度是肯定不能回避的，就是我们经常提到的影子IT问题，当然不仅仅只有这样的问题。

在云环境中，企业希望了解员工正在访问哪些云应用程序，有什么样的云服务的类别，这些云服务的员工的使用情况如何，在使用过程中是否存在风险，是否有业务需求舞动的影子IT的要求，业务效率是否低下等等，这些都是企业在真正使用云应用和服务时，遇到的问题。



 

基于其广阔的应用空间和多元化应用价值，世界各国对于AI的研究力度不断加大，一些国家在AI大体系框架中的某些领域已经有所突破。探索AI与人、AI与世界的关系，也已经成为多国研究的共同课题。

近日，《自然》杂志发表了一篇论文，利用人工智能研究了性格和面部特征之间的关系。研究团队征集了12000多名志愿者，利用人工智能技术通过31000多张自拍学习了128种人脸特征，并且将志愿者的人格特征分为五类，即责任心、神经质、外向性、亲和性、开放性。结果显示，AI在基于静态面部图像预测性格方面的准确率达到了58%，其中对于责任心的准确率高于其他四个人格特征。

用AI识别性格，听起来既觉得新奇又有几分神秘。而前段时间在网络上十分流行的“AI相面”，虽然融合了人脸识别等元素，但是娱乐性质居多，可信度不高。而AI从认脸到“读心”，从简单的面部表情识别到了解一个人的性格类型及心理特质等，乍一听起来似乎不太可能。下面，我们就来捋捋这其中的关系。

（编辑：阳江站长网）

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