数据中毒可能会扼杀人工智能和机器学习

人工智能 (AI) 可能为各种规模的企业开辟了新的机会和市场，但对于不同的黑客群体来说，这为通过称为数据中毒的过程欺骗机器学习 (ML) 系统提供了机会。

“数据中毒”（Data poisoning）是一种特殊的对抗攻击，是针对机器学习和深度学习模型行为的一系列技术。恶意行为者可以利用数据中毒为自己打开进入机器学习模型的后门，从而绕过由人工智能算法控制的系统。数据中毒攻击旨在通过插入错误标记的数据来修改模型的训练集，目的是诱使它做出错误的预测。

专家表示，这些攻击每天都在被忽视，这不仅会损失企业的潜在收入，还会感染机器学习系统，这些系统继续重新感染那些依赖用户输入进行持续训练的机器学习模型。

即使是刚开始使用黑魔法的黑客也发现数据中毒攻击相对容易执行，因为创建“污染”数据通常可以在不了解要影响的系统的情况下完成。操纵自动补全以影响产品评论和政治虚假宣传活动每天都在发生。

托管防火墙服务（MFW）应用的利与弊

防火墙作为IT环境中的基础设施和企业安全运营的中心环节，已经成为企业组织不可或缺的安全设备。一方面，防火墙内置海量的漏洞特征和威胁库，可以有效帮助防御大量已知安全风险；另外一方面，防火墙提供强有力的实时阻断能力，在安全事件处置、应急响应中也起到无可替代的作用。

但是对很多中小型企业组织而言，如何合理的配置和使用防火墙是个比较棘手的难题，其原因主要在于缺少专业的安全运营人员。此时，选择托管防火墙服务（MFW），快速引入专业的安全专家资源，可以帮助企业组织更轻松地应对安全挑战。

企业可以按需选择MFW服务项目，具体内容包括：

防火墙系统的安全运营监测和报警。

安全日志和事件管理。

设备系统的全生命周期管理，包括版本更新和补丁等。

安全策略的配置、实施、报告、分析和优化。

系统漏洞检查和安全审查。

网络流量的运营监控及分析报警。”

什么是物联网网络安全

目前已有超过240亿台活跃的物联网和运营技术设备，预计到2030年还将增加数十亿台。它们使我们的生活更方便、更有趣，也可以实时获取信息，并保持联系，他们是必不可少的。而企业喜欢智能物联网设备，因为它们可以与消费者保持联系并收集信息。

制造商、公用事业公司和供应链组织也喜欢他们的物联网，比如，汽车制造商、电力公司和航运公司等等。然而，这种形式的物联网被称为运营技术。

与OT相关的一个术语是工业控制系统。工业控制系统包括允许机器人、风力涡轮机和集装箱船高效运行的设备和网络功能。如果物联网设备被用于控制物理系统，例如电网中的一个元素或工厂车间的一个设备，则称其为OT设备。

问题是，网络犯罪份子也喜欢物联网和OT设备，也许比我们做的还要多。物联网和集成电路设备的主要问题是它们使个人或公司有可能进行新的和不同的网络攻击。黑客会找到恶意的方式来干扰公司、城市甚至国家的运营。

为什么低代码和身份验证必须共存

对于希望在数字经济的市场竞争中获胜的企业来说，软件开发已经成为一项关键任务。它越来越多地推动技术创新甚至颠覆行业。然而，构建、测试和验证主要代码块通常需要几个月的时间，找到处理这项任务的人才可能是艰巨的。

由于技能差距和规模交付，许多企业转向低代码应用程序开发平台来更快地构建和交付应用程序。

然而，在采用低代码工具的热情中，经常被忽视的是，这些类型的开发平台会影响企业的许多领域，其中包括身份验证和网络安全。

与身份验证系统集成不良的后果可能是重大的，尤其是随着业务需求的变化以及企业需要开始添加新功能，例如无密码身份验证、多因素身份验证(MFA)、身份证明。如果没有强大的身份管理框架，人工管理大量授权和身份验证可能会很困难，并且会破坏安全性，包括零信任计划。

网络安全漏洞的三个防范措施

对计算机安全漏洞的防范是一个长期持续的过程，防范的措施也要随着时间的变化和技术的发展进行不断的创新。

1、防火墙技术

是网络安全防护中最常用的技术之一，作用原理是在用户端网络周围建立起一定的保护网络，从而将用户的网络与外部的网络相区隔。

2、防病毒技术

计算机病毒是危害性最大的网络安全问题，具有传播快、影响范围广的特点，给其防范带来了很大的难度。最常使用的防病毒方式就是安全防病毒的软件。

3、数据加密技术

是近年来新发展起来的一种安全防护措施。它的作用原理是将加密的算法与加密秘钥结合起来，将明文转换为密文，在计算机之间进行数据传输。为了一个安全、良好、有序的网络环境，有必要采取有效的安全防范措施。

评估网络上的行为风险：五项关键技术

1)异常值建模：使用机器学习基线和异常检测来识别异常行为，例如用户从无法识别的IP地址访问网络，用户从与其角色无关的敏感文档存储库下载大量IP，或者来自与该企业没有业务往来的国家/地区的服务器流量。

2)威胁建模：使用来自威胁情报源和违反规则的数据来寻找已知的恶意行为。这可以快速筛选出简单的恶意软件。

3)访问异常值建模：确定用户是否正在访问不寻常的东西或不应该访问的东西。这需要提取有关用户访问权限的数据。

4)身份风险概况：根据人力资源数据、监视列表或外部风险指标确定事件中涉及的用户的风险程度。例如，员工最近由于没有升职可能更有可能对企业怀恨在心，并想进行报复。

5)数据分类：标记与事件相关的所有相关数据，如事件、网络段、资产或涉及的帐户，为调查警报的安全团队提供场景。

云安全：这三个因素容易造成云安全风险

1.不断推陈出新

当企业过多的将注意力放到应用、程序等的推陈出新上，可能会对云计算平台的配置产生影响。开发人员可以定期对生产代码进行小幅更改，采用变通的方法对应用和程序进行更新，以避免在需要进行调整时获得管理员权限的耗时过程。

2.增加应用程序的互联性

企业与第三方或应用程序组件之间的联系越多，出现错误配置的可能性就越大。常见的API错误包括对象级别、用户级别和功能级别的授权中断，在企业的API中暴露太多信息也可能为黑客提供破解其代码的线索。

3.云计算基础设施的复杂性

云计算架构的复杂性对错误配置风险有重大影响。单一的云环境的风险有限，但在多租户云环境中，风险就会增加。当代码和数据在各种不同的地方存储和处理时，多云或混合云架构中的风险会呈指数级增长。