随着OpenAI ChatGPT等工具的出现以及对攻击者用户的突显，“你可以假设复杂性和准确性都有所提高，以及网络钓鱼和社会工程中语言学发生的变化，”托管检测和响应提供商Blackpoint Cyber安全副总裁MacKenzie Brown这样表示。
云安全是一个复杂的领域，需要采用访问控制和最小特权等概念，并将它们应用于云供应商提供的 API 进行控制。任何服务中的错误都可能危及整个基础设施，因此基础设施即代码成为关键。
未来，随着AI技术的进一步发展，我们可能会面临更加复杂的伦理和安全问题。但同时，我们也看到了积极的趋势：检测技术在不断进步，法律法规在逐步完善，公众意识在持续提高。只有保持警惕，不断创新，我们才能在享受AI技术便利的同时，有效管控其带来的风险。
数据安全风险并非一己之力就能解决，则需和专业的安全机构展开合作，利用数据安全技术，制定合理、合规、有效的防护策略，如数据加密、人员管理、设备管控、数据防泄漏、网络环境管控等，尽可能降低核心数据泄露的风险。
一份新报告强调了与现代云环境相关的日益增长的风险，揭示了全球 38% 的组织面临着安全漏洞危险组合带来的重大风险。
总而言之，风险量化是一场深刻而全面的变革，它不仅仅是一种新的安全管理技术和工具，更代表了一种全新的安全管理理念和范式。这种变革正在重塑传统的安全管理格局，开启智能时代的安全新征程。
