CIO们如何实施最好的移动安全? CTO Niel Nickolaisen认为可以从伟大的心理学家Abraham Maslown那里找到答案。 Maslow的需求层次理论从最基本的需求开始(“生理”需求和“安全”),然后达到人类需求的最高层次——自我实现。
其中还包括归属感,爱和尊重。归属感,爱和尊重都是双向模式——我们期望与他人沟通,相爱,我们希望他人与我们沟通,爱我们。我们想要有自尊,并获得尊重。
作为IT领导人,破坏我们与客户之间的关系,失去他们的喜爱和尊重的最快方式,就是对渴望自我实现的人,强加太多控制。具体来说,CIO们的IT计划充斥着,限制内部用户使用技术,能做什么和不能做什么。我很久以前就意识到影子IT的存在,因为我的用户无法从我的团队,得到他们真正需要的。
最好的移动安全没有简单的答案
与此同时,我们必须考虑某种程度的控制,应对有害行为的风险。我们需要阻止,有人从街上捡到一个U盘,插入USB硬盘驱动器,然后释放病毒或勒索软件。我们需要有适当的控制,这样才不会丢失关键的客户或雇员数据。
应用到移动设备,更需要考虑风险和控制之间的平衡。移动设备(智能手机和平板电脑),从本质上讲, 旨在混合企业和个人的计算机体验。我的手机存储了个人照片,架构图和流程图。我的应用包括企业电子邮件和费用审批,也有我的个人手机银行。
我们如何提供最好的移动安全,而不让企业中的每个人觉得移动计算体验是噩梦呢?应该允许什么,阻止什么呢? 当我面对模棱两可,看似无法双赢的局面,我试着回到一些基本原则。其中之一就是,在评估风险后,才做出决定。我承认,听起来有点老生常谈,但往往我会做出平等对待所有风险的决定。
最好的移动安全评估风险可能性/影响
移动设备,会带来什么风险?是否在设备上存储机密或关键数据?如果有,什么数据?如果有人可以获取这些数据,他们能做些什么来危害企业?我们的电子邮件包含什么类型的信息?如果有人获取那些业务流程的图片,会危害企业吗?如果有人能够访问我的费用报告应用,能干些什么?
当评估风险时,我首先确定特定的风险,然后对每个风险,定义风险的可能性和影响。然后,找出最好的,最实用的方法来减轻风险,使用最高可能性-影响的组合。 例如,在手机上可以存储哪些员工或用户的个人身份信息(PII)?如果可以存储很多,我们就有可能丢失数据,并且根据PII的深度和广度,影响可能是巨大的。
在这种情况下,最佳的移动安全计划必须有强大的PII风险缓解措施,可能要求我们进行适当控制。但至少,通过描述可能性-影响组合,我们可以清楚风险,并进行减缓控制。
另一方面,如果没有人能够在手机上接收或存储关键的PII,可能性-影响组合就较小,我们可能就不需要控制用户的生活。这种方法将我们的安全对策与用户对于个人控制的需求相契合。
并且,如果你受到信息安全审计时,这种方法,你可以向任何审计员解释(虽然,根据我的个人经验,一些审计人员不了解这种在风险缓解前,进行风险评估的方法)。 这些风险是因为在确保移动设备安全上做的不够,但是也有风险是因为做的太多。使用这种基于风险的方法,一直帮助我找到正确的平衡。
好文章,需要你的鼓励
这项由浙江大学与阿里巴巴通义实验室联合开展的研究,通过创新的半在线强化学习方法,显著提升了AI界面助手在多步骤任务中的表现。UI-S1-7B模型在多个基准测试中创造了7B参数规模的新纪录,为GUI自动化代理的发展开辟了新的技术路径。
阿里巴巴联合浙江大学开发的OmniThink框架让AI学会像人类一样慢思考写作。通过信息树和概念池的双重架构,系统能够动态检索信息、持续反思,突破了传统AI写作内容浅薄重复的局限。实验显示该方法在文章质量各维度均显著超越现有最强基线,知识密度提升明显,为长文本生成研究开辟了新方向。
新加坡国立大学研究人员开发出名为AiSee的可穿戴辅助设备,利用Meta的Llama模型帮助视障人士"看见"周围世界。该设备采用耳机形态,配备摄像头作为AI伴侣处理视觉信息。通过集成大语言模型,设备从简单物体识别升级为对话助手,用户可进行追问。设备运行代理AI框架,使用量化技术将Llama模型压缩至10-30亿参数在安卓设备上高效运行,支持离线处理敏感文档,保护用户隐私。
腾讯混元3D 2.0是一个革命性的3D生成系统,能够从单张图片生成高质量的带纹理3D模型。该系统包含形状生成模块Hunyuan3D-DiT和纹理合成模块Hunyuan3D-Paint,采用创新的重要性采样和多视角一致性技术,在多项评估指标上超越现有技术,并提供用户友好的制作平台。作为开源项目,它将大大降低3D内容创作门槛,推动3D技术的普及应用。