对数据安全的理解不足。离职员工窃取或破坏数据可能并非出于恶意,而是出于疏忽。他们可能会忘记哪些数据是机密的,或者不小心在个人设备或电子邮件帐户上留下了公司敏感数据的副本。
在开始漏洞扫描工作之前,企业应该明确要扫描的范围和目标。首先,要确定应该对哪些网络资产进行漏洞测试,这可能是一个特定的应用程序、一个网络系统或整个组织的网络基础设施。
生成式人工智能模型往往在集中式核心数据中心进行训练和存储,因为它们拥有处理在LLM中循环的大量数据所需的GPU。模型也存放在公共云中并进行训练,以消除入口和出口成本,因为训练数据已经驻留在公共云中。
近年来,脑机接口应用中被广为人知的是患渐冻人症的已故科学家霍金当时所使用的设备,其可让他的科学大脑不再囚禁在一具无法行动的身躯上,智慧可以正常施展。
随着机器学习方法越来越多地应用于网络安全领域的数据分析中,如果模型无意中从训练数据中捕获了敏感信息,则在一定程度上存在隐私泄露的风险。
攻击者并不缺乏已知的网络安全漏洞,他们试图在不被发现的情况下利用这些漏洞。从连接整个企业的数据中心的不安全网络到依赖基于边界安全的遗留系统,许多数据中心随时可能发生数据泄露。