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可信人工智能

可信人工智能应该具备与人类智能类似的特质 鲁棒性:对未知或对抗条件 自我反省:对自身性能或错误有感知 自适应:对新的环境或目标 透明性、可解释性::对分析过程 公平性:对决策过程

  • 2021-06-30
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华为数据安全管理实践.孙颖

需求及解决方案 机要信息资产识别与管控 安全运营保障方案 成果展示 演讲中,孙颖根据华为自身的安全故事,由以下几大问题入手带给我们一个不一样的安全世界: 大数据时代,数据越来越多,哪些数据才是真正需要保护的? 云大物移等新技术带来越来越多的安全风险,安全长城究竟该怎么建才能既支撑业务发展又保障安全? 在这个注重个人体验的时代,如何提升企业用户的安全体验,让用户自觉自愿的遵从安全管理要求?

  • 2021-07-01
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大数据环境下的黑产对抗研究

在大数据时代,基于数据的精准诈骗逐渐成为黑产的主要操作手法,对网民的上网安全造成严重威胁。每天百度索引的数据中1-2%的url包含不同程度的恶意信息,会影响到0.5%的点击流量。演讲将介绍大数据环境下的安全形势,以及如何利用大数据分析技术对海量数据进行安全检测和分析,与黑产进行对抗。 提纲 WHY-百度面临的安全形势 ? WHAT-威胁概况 HOW-典型案例以及分析 ?希望

  • 2021-07-01
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数据治理与安全.从隔空相望到并肩前行.刘晨

概念解读:数据管理、数据治理与数据安全 ? 实践回顾:数据治理的国内外案例分享 ? 行动思考:基于数据标准化的数据安全管理思路 刘晨认为通常数据治理多以数据标准化与数据质量为驱动力。 数据安全的重要性毋庸置疑,但从实践层面,数据治理与数据安全却似彼此犹抱琵琶半遮面。 此演讲促进了两个领域更好理解与融合,以期形成可落地的数据安全与治理方法。 他回顾了DAMA数据管理知识体系,概要介绍了数据治理、数据安全管理的定义。 介绍国内数据治理实践工作内容;提出以数据模型和数据标准化为基础的数据安全管理思路;提出要点思考和行动建议。

  • 2021-07-01
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电商时代的数据安全.唯品会.向坤.

人类正从IT时代走向DT时代” 数据的变革 数据 – 安全保护的核心 这是一个最好的时代 也是一个最坏的时代 面临的挑战 我们如何让数据好用又安全 目的不是管死数据 我们的业务数据流转 我们关注的敏感数据 我们的手段 管理措施 组织责任 技术框架 那些年我们遇到的坑 我们如何解决测试数据问题 我们如何监控审计 我们如何统一数据提取界面 数据安全,我们还能做些什么?

  • 2021-07-01
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人工智能应用的安全与伦理挑战

Ubiquitous computing 无处不在的计算 AI人工智能 People-centered experiences 以人为本的体验

  • 2021-06-30
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消费级物联网安全基线

小米 AIoT 安全实验室根据多年的安全测试经验积累、并结合国内外法律法规和标准规范,制定了本基线指南。本指南意在帮助国内物联网企业,在应对以上安全挑战时,可以有一个开放,便捷,落地的知识库,让企业在设计和开发消费级物联网终端产品时,可以对照此指南,规避一些基本的安全与隐私保护风险,以快速提升产品的安全与隐私保护能力。

  • 2021-07-01
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网络空间安全人才培养与教育

当前,网络空间在某种程度上已成为继陆、海、空、天之后的第五大主权空间,国际上围绕网络安全的斗争日趋激烈。习近平同志指出:“没有网络安全就没有国家安全,没有信息化就没有现代化。”维护网络空间安全成为维护国家安全新的战略制高点。维护网络空间安全,必须加快培养壮大高素质人才队伍。可以说,如何培养靠得住、本领强、打得赢的网络安全专业人才,是维护我国国家安全和发展利益的重大课题。为此,必须深化教育改革,着力培养熟练掌握信息系统安全知识、网络基础设施安全知识、信息对抗知识,具有较强实践能力和创新能力的专业网络安全人才队伍。实现这一目标,应协调推进学科建设、人才培养、实践锻炼等各方面教育改革工作。 网络战场战役已经打响 缺乏专业人才制约网络安全发展 安全教育的困惑 安全人才的现状 人才需求的层次 就业靶向引导安全教育 安全教育体系构建 1.营造安全文化 黑客竞赛的意义 互联网深度及黑灰产研究 2017年计划的事 2.完善学科教育 传统安全教学的问题 3.未来网络安全教育体系 4.加强社会教学 社会教育是学科教育的补充 5.普及安全意识

  • 2021-07-02
  • 阅读343
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2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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