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(hù)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(huì)產(chǎn)生摩擦。作為應(yīng)用程序負(fù)責(zé)人,您需要幫助兩個(gè)部門實(shí)現(xiàn)他們的目標(biāo)。那么,您應(yīng)如何促進(jìn)雙方的溝通呢?利用下面三種方法,您可以在兩個(gè)部門之間架起溝通橋梁:
清楚了解需要保護(hù)的數(shù)據(jù),但不要畏懼討論需求。大多數(shù)IT和開發(fā)團(tuán)隊(duì)都沒有意識(shí)到他們會(huì)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(shí),這些控制并不會(huì)自動(dòng)轉(zhuǎn)移。當(dāng)然,反之亦然。IT部門承擔(dān)著實(shí)施安全策略的任務(wù),這些策略很可能因保護(hù)數(shù)據(jù)而中斷流程。他們沒有意識(shí)到,這樣做降低了生產(chǎn)效率,而這與實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)目標(biāo)背道而馳。要解決這個(gè)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(hù)工具為生產(chǎn)數(shù)據(jù)提供保護(hù)。 如果開發(fā)團(tuán)隊(duì)為了測(cè)試新功能而復(fù)制生產(chǎn)數(shù)據(jù),就可能會(huì)違反數(shù)據(jù)隱私規(guī)范。對(duì)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(cè)試環(huán)境中也是如此。但同時(shí),開發(fā)人員也需要適當(dāng)格式化數(shù)據(jù),以便保證測(cè)試功能。例如,當(dāng)應(yīng)用程序調(diào)用明確的政府ID時(shí),開發(fā)人員不能簡(jiǎn)單地插入一系列字符。幸運(yùn)的是,有一些工具能夠幫助您保護(hù)數(shù)據(jù)隱私,同時(shí)還能使開發(fā)團(tuán)隊(duì)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?cái)?shù)據(jù)的實(shí)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(zhǎng)度和字符模式的數(shù)據(jù)代替實(shí)際的政府ID編號(hào)。如果您不確定非生產(chǎn)環(huán)境是否會(huì)給敏感數(shù)據(jù)帶來(lái)風(fēng)險(xiǎn),請(qǐng)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(jì)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(xiǎn)。
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(shí)才實(shí)施最佳實(shí)踐。 與數(shù)據(jù)隱私相關(guān)的一個(gè)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(tuán)隊(duì)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(cái)務(wù)方面給企業(yè)帶來(lái)的嚴(yán)重后果。請(qǐng)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(lái)的嚴(yán)重后果。同時(shí),鼓勵(lì)I(lǐng)T人員指導(dǎo)業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)和應(yīng)用程序開發(fā)團(tuán)隊(duì)以最有效的方式在測(cè)試環(huán)境中使用替代數(shù)據(jù)進(jìn)行模擬。協(xié)作將使您獲益匪淺。
好文章,需要你的鼓勵(lì)
浙江大學(xué)團(tuán)隊(duì)提出動(dòng)態(tài)專家搜索方法,讓AI能根據(jù)不同問題靈活調(diào)整內(nèi)部專家配置。該方法在數(shù)學(xué)、編程等任務(wù)上顯著提升推理準(zhǔn)確率,且不增加計(jì)算成本。研究發(fā)現(xiàn)不同類型問題偏愛不同專家配置,為AI推理優(yōu)化開辟新路徑。
清華大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)提出SIRI方法,通過"壓縮-擴(kuò)張"交替訓(xùn)練策略,成功解決了大型推理模型"話多且準(zhǔn)確率低"的問題。實(shí)驗(yàn)顯示,該方法在數(shù)學(xué)競(jìng)賽題上將模型準(zhǔn)確率提升43.2%的同時(shí),輸出長(zhǎng)度減少46.9%,真正實(shí)現(xiàn)了效率與性能的雙重優(yōu)化,為AI模型訓(xùn)練提供了新思路。
南洋理工大學(xué)與騰訊聯(lián)合研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)出Rolling Forcing技術(shù),實(shí)現(xiàn)AI視頻實(shí)時(shí)流式生成的重大突破。該技術(shù)通過滾動(dòng)窗口聯(lián)合去噪、注意力錨點(diǎn)機(jī)制和高效訓(xùn)練算法三項(xiàng)創(chuàng)新,解決了長(zhǎng)視頻生成中的錯(cuò)誤累積問題,可在單GPU上以16fps速度生成多分鐘高質(zhì)量視頻,延遲僅0.76秒,質(zhì)量漂移指標(biāo)從傳統(tǒng)方法的1.66降至0.01,為交互式媒體和內(nèi)容創(chuàng)作開辟新可能。
華中科技大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn),通過讓AI模型學(xué)習(xí)解決幾何問題,能夠顯著提升其空間理解能力。他們構(gòu)建了包含約30000個(gè)幾何題目的Euclid30K數(shù)據(jù)集,使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法訓(xùn)練多個(gè)AI模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,幾何訓(xùn)練在四個(gè)空間智能測(cè)試基準(zhǔn)上都帶來(lái)顯著提升,其中最佳模型達(dá)到49.6%準(zhǔn)確率,超越此前最好成績(jī)。這項(xiàng)研究揭示了基礎(chǔ)幾何知識(shí)對(duì)培養(yǎng)AI空間智能的重要價(jià)值。