CCSA2018的博客

如果让 AI 自己去“黑”一所大学的网络，它能做到什么程度？ 在一项最新研究中，一个 AI 智能体连续运行 16 小时，成功挖出了斯坦福大学计算机科学网络中的多个安全漏洞，表现甚至超过了大多数职业渗透测试人员。 更关键的是： 它的成本，只是人类专家的一小部分。

报告最终的落脚点在于行动。v2.0在最后概括了从理论到实践的跃迁路径，强调“左移”不仅仅是口号，而是通过早期介入降低修复成本的经济学必然。对于正在进行数字化转型的企业，这意味着无需等待完美工具，而是应立即利用现有资源（如简单的卡片法），在AI系统大规模部署前建立起基本的风险免疫系统。CSA《Cloud Threat Modeling v2.0》不仅仅是一份操作指南，更是云安全治理向左移（Shift Left）和智能化转型的宣言。对于企业的核心建议立即启动，从小做起。

人工智能的迅猛发展，对能源生产提出了前所未有的巨大需求。核能行业是否已做好准备？如今，单是OpenAI的ChatGPT，在全球范围内的提示词（prompts）日处理量已经超过 20 亿条，。未来，这一数字还会进一步攀升。倘若再将所有人工智能模型的训练、所有数据中心的持续运转以及所有智能系统的学习过程所消耗的能源叠加起来，。相关数据触目惊心，而传统能源根本无法满足人工智能对电力的巨大需求。。

该工具包被战略性地定位为 CSA 不断扩展的 STAR（安全、信任、保障和风险）计划向 AI STAR 计划发展的基础，该计划预计在不久的将来涵盖专门的AI认证和认证途径。该矩阵涵盖的领域不仅包括数据安全与隐私、治理、风险与合规以及事件响应等关键基础领域，还涵盖模型鲁棒性、对抗性防御、AI 生命周期管理和问责制等专业 AI 主题。这使得 AICM 套件成为一个前瞻性且精心打造的解决方案，适用于。

在人工智能（AI）技术的快速发展浪潮中，AI安全已成为全球关注的焦点。为应对AI安全带来的挑战，确保AI技术的健康发展，全球范围内的研究机构、企业和技术社区都在积极探索解决方案。在这一背景下，CSA大中华区于等机构的专家，致力于构建一个多方参与、共同治理的AI安全生态系统。CSA大中华区在AI安全领域开展了多项研究工作并取得显著成果。先后发布了》等研究成果；与OpenAI、亚马逊、谷歌、微软等行业巨头合作，共同发起了AI安全倡议。