当用于评估BLA时，传统安全工具存在不足。由于这些工具缺乏对应用程序逻辑的洞察，因此很难创建准确识别BLA的警报。通常，这些工具只能针对与预期应用程序行为的偏差发出警报。
人工智能技术的快速发展让个人隐私问题面临着更加艰深的挑战，特别是在数据收集和使用方面。随着越来越多的个人数据被用于训练AI模型，如何切实做到确保数据的合法和透明使用变得至关重要。
在AI技术体系内部来看，从传统NLP到大语言模型，是一个自然语言理解的飞跃式进步。但走到更大的现实中，AI的一大步，也只是将问题解决向前推进了一点点。
平台化、数字化和生态化已经成为市场发展的必然趋势。随着数字化转型的不断深化，企业需要数字化的平台来整合资源最终指导决策，技术厂商也在不断的加大研发力量来打造平台和生态体系，例如：用友的YonBIP平台，金蝶的苍穹平台等。
传统形式的非对称战争和游击战在数字领域找到了新的盟友，极端主义意识形态和先进的信息技术能力的融合引发了令人担忧的网络恐怖主义现象。
网络安全不容忽视。虽然数字信任生态系统的其他方面也很重要，但它们都可能在一夜之间被一次数据泄露事件所破坏。网络安全并不是数字信任的全部，但它是一个不应该被忽视或低估的关键组成部分。
