在分布式系统中，应用程序通常由多个微服务或组件组成，这些组件可能分布在不同的计算机、容器或云环境中。这种分布式环境使得监测和调试应用程序变得更加困难，因为单个请求可能会在多个组件之间传递，并涉及多个网络调用。
OT环境的漏洞管理（例如漏洞发现、评估和合规性扫描）也非常复杂和棘手，因为PLC和SCADA设备往往难以承受漏洞扫描。为了避免这种情况，企业可以使用被动漏洞扫描解决方案。但即使采用这种方法，仍然存在一些复杂的问题需要解决。
最近，T-Mobile应用程序的一个漏洞使得消费者面临严重的数据泄露风险，这是一个令人感到非常不安的消息。这个安全漏洞可以让攻击者获得其他用户的信用卡号和地址等敏感信息以及用户个人账户。这一事件也引发了人们对该公司是否在致力于保护用户数据方面的担忧。
随着ChatGPT的爆发，人工智能“奇点”临近，作为引领这一轮科技革命以及这一轮产业变革的战略性技术，人工智能被认为是推动经济社会发展的新引擎。
围绕着AI大模型的安全，不少国内专家学者以及企业家们也有了更多的思考和发声。9月初，中国科学院院士何积丰曾发言谈到，目前大模型面临的安全问题涵盖两方面，分别是隐私保护和价值观对齐两大难题。
网络钓鱼攻击通常涉及操纵语言来欺骗收件人。人工智能驱动的NLP模型可以分析电子邮件中的文本，识别网络钓鱼尝试中常见的不一致、拼写错误或不寻常的语言模式。这项技术可以准确地检测到与正常通信的细微偏差，为网络安全团队发出危险信号。
