IBM今天宣布推出Guardium Data Security Center,这是一个新平台,旨在帮助企业应对与混合云环境、人工智能和量子计算相关的数据安全风险,这些风险正在与日俱增。
IBM Guardium Data Security Center为用户提供了组织数据资产的统一视图,使安全团队能够整合工作流程,并在统一的面板中处理数据监控和治理、数据检测和响应、数据和人工智能安全态势管理以及密码和密钥管理等问题。这项新服务包括生成式人工智能功能,可帮助生成风险摘要并提高安全专业人员的工作效率。
该中心的特色是Guardium AI Security,该软件可帮助保护企业的人工智能部署,防止出现安全漏洞和违反数据管理政策的情况。这样做是为了解决在生成式人工智能采用过程中出现的一个日益严峻的问题:“影子人工智能”的风险和未经许可的模型的存在。影子人工智能是指在没有正式监督或治理的情况下使用未经认可或未经授权的人工智能模型和工具,从而带来安全和合规风险。
Guardium AI Security通过提供统一的数据资产视图,帮助管理敏感AI模型的安全风险并进行数据治理。该服务可发现人工智能部署、减少漏洞、确保合规性并与IBM watsonx等平台集成。
这项新服务利用IBM研究院开发的技术,与咨询和研究更广泛的IBM量子安全解决方案相集成。最近,IBM研究院的几种后量子加密算法被美国国家标准与技术研究院标准化,这是保护加密数据免受未来量子计算机驱动的网络攻击的关键一步。
IBM安全产品管理副总裁Akiba Saeedi表示:“生成式人工智能和量子计算提供了巨大的机遇,但也带来了新的风险。”“在这个变革时期,企业需要提高加密灵活性,并仔细监控人工智能模型、训练数据和使用情况。”
除了推出Guardium Data Security Center之外,IBM今天还宣布为其Verify产品组合提供新的去中心化身份功能。
IBM Verify Digital Credentials允许用户安全地存储和管理数字化版本的物理凭证,例如驾照、保险卡和员工徽章。IBM称,该增强功能可提供标准化存储、安全共享和全面的隐私控制,进一步加强了IBM跨混合云环境的现有身份访问管理解决方案。
好文章,需要你的鼓励
这份由MIT NANDA项目团队完成的研究报告揭示了企业AI应用的真实现状。报告基于对52家企业的深度访谈、300多个公开AI项目的分析以及153位高管的问卷反馈,发现尽管企业在生成式AI上投入了300-400亿美元,但95%的组织没有看到任何投资回报。只有5%的企业成功跨越了"GenAI鸿沟",创造了实际价值。
这项研究开发了CaptionQA系统,通过测试AI生成的图片描述能否支持实际任务来评估其真正价值。研究发现即使最先进的AI模型在图片描述实用性方面也存在显著不足,描述质量比直接看图时下降9%-40%。研究涵盖自然、文档、电商、机器人四个领域,为AI技术的实用性评估提供了新标准。
以色列理工学院研究团队提出了一种将专家混合模型融入YOLOv9目标检测的创新方法。该方法让多个专门化的YOLOv9-T专家分工协作,通过智能路由器动态选择最适合的专家处理不同类型图像。实验显示,在COCO数据集上平均精度提升超过10%,在VisDrone数据集上提升近30%,证明了"分工合作"比单一模型更有效,为AI视觉系统提供了新思路。