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随着人工智能技术的快速增长，企业正面临着前所未有的网络安全挑战。人工智能的广泛应用为企业带来了巨大的商机和效益，但同时也带来了一系列新的安全风险和威胁。在这个数字化时代，保护企业的网络安全已经成为一项紧迫的任务。
01.最近安全事件的教训：保护人工智能供应链中的数据 SolarWinds漏洞事件在2020年引起了广泛关注，这一事件凸显了来自第三方供应商的受污染软件所带来的漏洞。这次事件迫使许多公司重新评估他们对外部软件来源的依赖，并加强了他们对供应链安全的警惕性。然而，随着基于专有数据训练的人工智能模型的集成，企业必须进一步提高警惕，保护人工智能供应链中的数据。 在人工智能的发展中，数据是至关重要的资源。企业通常会依赖于外部数据提供商或合作伙伴来获取大量的训练数据，以训练和优化他们的人工智能模型。然而，这也带来了潜在的安全风险。如果企业没有足够的安全措施来保护这些数据，就可能面临数据泄露、盗用或篡改的风险，从而导致严重的商业损失和声誉损害。 02.快速发展和不确定性：生成式人工智能的挑战 生成式人工智能技术的快速发展为企业带来了巨大的机遇，但同时也带来了一系列挑战。企业正面临着确定这项技术是否引入了新的网络安全威胁或放大了现有弱点的困境。随着技术供应商不断涌入市场，提供基于人工智能的生成功能，管理人工智能物料清单的工作变得复杂而困难。此外，大型语言模型的复杂性进一步加剧了挑战，使得全面的审计几乎变得不可能。
评估生成式人工智能技术的领导者正在采用谨慎的方法。他们意识到，评估生成式人工智能的架构、数据实践和潜在业务成果对于决策至关重要。通过全面评估这些方面，他们可以获取关键信息，确保对技术的影响有清晰的认识。 在评估生成式人工智能技术时，以下方面需要被重点关注： 1.架构评估：评估生成式人工智能的架构是确保其可靠性和可扩展性的关键。技术领导者需要仔细研究生成式人工智能系统的整体设计和组件，以确保其能够满足业务需求并具备高度的性能和稳定性。 2.数据实践评估：生成式人工智能技术的性能和效果很大程度上依赖于训练数据的质量和多样性。评估数据实践包括对数据收集、清洗、标注和处理等环节进行审查，以确保数据的准确性、完整性和代表性。 3.潜在业务成果评估：生成式人工智能技术的引入应该与企业的战略目标相一致，并能够为业务带来实际的价值。评估潜在业务成果包括对技术应用的预期效益进行评估和验证，以确保生成式人工智能能够为企业创造可衡量的商业价值。
面对人工智能的快速增长和网络安全挑战，企业需要采取积极的措施来确保其信息资产的安全。这包括加强网络安全防护措施、实施强大的身份验证和访问控制机制、持续进行安全漏洞扫描和漏洞修复、加强员工的安全意识培训等。只有通过全面的网络安全策略和措施，企业才能充分利用人工智能的潜力，保护其核心业务和客户数据的安全，并在竞争激烈的市场中取得持续的成功。 |
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