零信任(Zero Trust)是一种安全理念,强调“永不信任,始终验证”,要求对每个访问请求进行身份验证和授权。其原则包括假设已被攻击、身份中心安全、微分段、最小权限访问和持续验证。实现零信任需监控和分析基础设施、应用和网络,以快速做出风险评分和决策。Elastic的搜索AI平台支持零信任操作的有效实施。
Meta开发的Diff Risk Score(DRS)是一种AI技术,能够预测代码变更引发生产事故的风险。通过评估代码变更及其元数据,DRS生成风险评分,帮助开发者在关键时期降低风险并提升生产力。该技术有效减少了代码冻结现象,促进了创新和用户体验。未来,Meta计划扩展风险意识功能,实现风险缓解自动化,并提升自然语言输出,以增强开发者对风险评分的理解。
Coinbase 正在积极应用人工智能技术于欺诈预防、客户支持和风险评分等领域。公司利用 AI 检测可疑交易,提高客户服务效率,并建立区块链地址风险评分系统。此外,工程师们开始使用名为 Cursor 的 AI 编程工具,计划实现自动生成代码变更提案,从而提升开发效率,降低风险,增强用户信任。
OpenAI公开了ChatGPT的红队测试报告,报告指出GPT-4o存在学习并模仿用户说话的怪癖,回答问题时可能涉及色情或暴力发言,以及无根据的推理和敏感特质归因。OpenAI已采取措施限制GPT-4o发出的声音,并进行后期训练以拒绝识别说话者的请求。GPT-4o的总体风险评分为中等。OpenAI鼓励对关键领域进行探索,并向所有开发人员开放了GPT-4o mini的微调访问权限。
Cloudflare One引入了基于用户行为的风险检测功能。通过人工智能/机器学习技术,Cloudflare分析用户活动和行为,识别异常行为和潜在的威胁指标。这使安全团队能够封锁可疑活动并调整安全策略。Cloudflare引入了零信任用户风险评分,根据行为规则自动评估上下文风险。用户风险评分根据Cloudflare账户中的日志数据构建。用户可以启用和禁用风险行为并调整风险评分。用户风险评分和数据丢失防护是Cloudflare One的一部分。
法国福利算法对弱势群体分配风险评分,但被指歧视。分析发现,单亲父母、经济困难者和残疾受益人等群体得分较高。35%的家庭需偿还福利金,17%被机构拖欠。风险评分模型使用逻辑回归构建,通过变量系数相加得出原始分数,再通过squasher函数计算概率风险分值。风险分值非线性,在接近1时趋于平稳。
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