您是否擔(dān)心數(shù)據(jù)隱私問題?您是否發(fā)現(xiàn)過安全漏洞?遇到這些問題的并不止您一人。保護應(yīng)用程序數(shù)據(jù)的安全是業(yè)務(wù)部門和IT部門共同的職責(zé),盡管需要雙方合作,但仍會產(chǎn)生摩擦。作為應(yīng)用程序負責(zé)人,您需要幫助兩個部門實現(xiàn)他們的目標(biāo)。那么,您應(yīng)如何促進雙方的溝通呢?利用下面三種方法,您可以在兩個部門之間架起溝通橋梁:
清楚了解需要保護的數(shù)據(jù),但不要畏懼討論需求。大多數(shù)IT和開發(fā)團隊都沒有意識到他們會接觸到敏感數(shù)據(jù)。業(yè)務(wù)所有者應(yīng)明確區(qū)分私密數(shù)據(jù)并分配訪問控制權(quán)限。但是,當(dāng)數(shù)據(jù)被復(fù)制或傳送到生產(chǎn)環(huán)境外部時,這些控制并不會自動轉(zhuǎn)移。當(dāng)然,反之亦然。IT部門承擔(dān)著實施安全策略的任務(wù),這些策略很可能因保護數(shù)據(jù)而中斷流程。他們沒有意識到,這樣做降低了生產(chǎn)效率,而這與實現(xiàn)業(yè)務(wù)目標(biāo)背道而馳。要解決這個問題,就必須盡快合作,且經(jīng)常合作。
在非生產(chǎn)環(huán)境中使用生產(chǎn)數(shù)據(jù),并使用數(shù)據(jù)保護工具為生產(chǎn)數(shù)據(jù)提供保護。 如果開發(fā)團隊為了測試新功能而復(fù)制生產(chǎn)數(shù)據(jù),就可能會違反數(shù)據(jù)隱私規(guī)范。對于具有敏感那些數(shù)據(jù),應(yīng)始終采取安全預(yù)防措施,即使是在測試環(huán)境中也是如此。但同時,開發(fā)人員也需要適當(dāng)格式化數(shù)據(jù),以便保證測試功能。例如,當(dāng)應(yīng)用程序調(diào)用明確的政府ID時,開發(fā)人員不能簡單地插入一系列字符。幸運的是,有一些工具能夠幫助您保護數(shù)據(jù)隱私,同時還能使開發(fā)團隊在非生產(chǎn)環(huán)境中開展工作。如果您需要在保持?jǐn)?shù)據(jù)格式的情況下隱藏數(shù)據(jù)的實際值,可以使用數(shù)據(jù)脫敏技術(shù)。換句話說,可以使用具有相同長度和字符模式的數(shù)據(jù)代替實際的政府ID編號。如果您不確定非生產(chǎn)環(huán)境是否會給敏感數(shù)據(jù)帶來風(fēng)險,請考慮使用數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)和探查工具。這些工具專門設(shè)計用于搜尋那些通常歸為敏感信息的數(shù)據(jù),并可以提醒用戶注意任何潛在的泄漏風(fēng)險。
了解監(jiān)管要求與合規(guī)性問題,不要等到違規(guī)發(fā)生時才實施最佳實踐。 與數(shù)據(jù)隱私相關(guān)的一個最主要考慮就是遵守政府和行業(yè)監(jiān)管法規(guī)。您應(yīng)與數(shù)據(jù)治理團隊協(xié)作,確保開發(fā)人員了解違反安全規(guī)定將在法律和財務(wù)方面給企業(yè)帶來的嚴(yán)重后果。請謹(jǐn)記:培訓(xùn)是關(guān)鍵。IT人員很可能不了解重要的數(shù)據(jù)隱私或監(jiān)管要求。您可以幫助他們了解看似微小的操作可能帶來的嚴(yán)重后果。同時,鼓勵I(lǐng)T人員指導(dǎo)業(yè)務(wù)團隊和應(yīng)用程序開發(fā)團隊以最有效的方式在測試環(huán)境中使用替代數(shù)據(jù)進行模擬。協(xié)作將使您獲益匪淺。
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新加坡國立大學(xué)研究團隊開發(fā)了SPIRAL框架,通過讓AI與自己對弈零和游戲來提升推理能力。實驗顯示,僅訓(xùn)練AI玩簡單撲克游戲就能讓其數(shù)學(xué)推理能力提升8.6%,通用推理提升8.4%,且無需任何數(shù)學(xué)題目作為訓(xùn)練材料。研究發(fā)現(xiàn)游戲中的三種推理模式能成功轉(zhuǎn)移到數(shù)學(xué)解題中,為AI訓(xùn)練提供了新思路。
同濟大學(xué)團隊開發(fā)的GIGA-ToF技術(shù)通過融合多幀圖像的"圖結(jié)構(gòu)"信息,創(chuàng)新性地解決了3D相機噪聲問題。該技術(shù)利用圖像間的不變幾何關(guān)系,結(jié)合深度學(xué)習(xí)和數(shù)學(xué)優(yōu)化方法,在合成數(shù)據(jù)集上實現(xiàn)37.9%的精度提升,并在真實設(shè)備上展現(xiàn)出色泛化能力,為機器人、AR和自動駕駛等領(lǐng)域提供更可靠的3D視覺解決方案。
伊利諾伊大學(xué)研究團隊通過對比實驗發(fā)現(xiàn),經(jīng)過強化學(xué)習(xí)訓(xùn)練的視覺語言模型雖然表現(xiàn)出"頓悟時刻"現(xiàn)象,但這些自我糾錯行為并不能實際提升推理準(zhǔn)確率。研究揭示了AI模型存在"生成-驗證差距",即生成答案的能力強于驗證答案質(zhì)量的能力,且模型在自我驗證時無法有效利用視覺信息,為AI多模態(tài)推理發(fā)展提供了重要啟示。
MIT等頂尖機構(gòu)聯(lián)合提出SparseLoRA技術(shù),通過動態(tài)稀疏性實現(xiàn)大語言模型訓(xùn)練加速1.6倍,計算成本降低2.2倍。該方法使用SVD稀疏性估計器智能選擇重要計算部分,在保持模型性能的同時顯著提升訓(xùn)練效率,已在多個任務(wù)上驗證有效性。