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2024.12.16
报告详细讨论了AI 治理与合规的重要性，并分析了AI 技术的发展历史和当
前的训练方法。通过一系列实际案例研究，揭示了AI 失败的教训，并针对汽车、
航空、关键基础设施等行业的监管挑战进行了深入分析。报告提出了一个受生物
进化启发的AI 韧性基准模型，强调了多样性和韧性在AI 系统中的重要性，并给
出了AI 韧性评分的标准。
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2024.12.10
报告详细分析了数据真实性、匿名化、数据最小化等核心问题，并提出了一系列量化的评估标准与实施策略。同时，报告中引入了AI 共享责任模型，明确界定了AI 平台提供商、应用所有者、开发者与使用者之间的责任分工，并探讨了各方如何协同合作，确保AI 应用的安全可靠运行。
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2024.11.29
本指南在1.0版本基础上扩大知识半径、加深知识理解，从国内外数据分类分级管理现状、数据分类分级概述、数据分类分级能力建设、数据分类分级方法、数据分类分级实施方案、数据分类分级应用等六个方面展开探讨与分析，并提供了国内典型数据分类分级产品介绍、数据分类分级模板工具、数据分类分级参考资料、数据分类分级关键技术与方法、典型行业标准解读、数据分类分级词典示例、文件识别规则示例等参考性、资料性附录。
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2024.11.29
在当今快节奏的商业环境下，开发人员被要求更迅速地构建和部署应用程序以跟上业务发展需求，同时云原生理念也被普遍接受，基于云原生的无服务器架构因此日渐受到业界青睐。但是像其它云计算解决方案一样，无服务器架构也带来了各种各样的安全风险。
本文全面概括了无服务器平台的各种威胁，重点关注无服务器平台应用程序所有者面临的风险，聚焦于最佳实践，并提供了适当的安全控制建议。文中提出的基于无服务器的安全计算执行模型，对指导应用程序所有者如何采用无服务器架构具有极好的参考价值。
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