在中小企业数字化转型过程中，数据库选型是关键环节。企业常面临硬件资源限制、数据安全与合规性问题以及业务流程改造困难等挑战。腾讯云的TDSQL标准版为中小企业提供了高效解决方案。该产品支持单一物理服务器部署，兼容多种查询语言，并配备图形化运维管理工具，在降低成本的同时确保高性能数据处理。
天翼云HBlock近期宣布推出一项创新的“异地多活”块存储服务，该服务以确保数据不丢失和业务连续性为核心优势，有效满足用户对数据安全与业务稳定性的需求。通过先进的技术架构，“异地多活”能够在多个地理区域同时运行，大幅提升系统的可靠性和容灾能力，为用户提供更高质量的服务保障。
随着“AI+政务”领域的快速发展，其在提升政府服务效率和决策精准度方面展现出巨大潜力。然而，在技术进步的同时，也面临诸多风险与挑战，如数据安全威胁、技术滥用及政策适应性问题。为应对这些挑战，需加强法律法规建设，优化数据管理机制，并推动跨部门协作，以确保AI技术在政务领域的健康可持续发展。
在生成式AI技术快速发展的背景下，企业面临数据安全、模型稳健及用户隐私等多重挑战。本文为企业提供一份详尽的安全指南，通过分析潜在风险点，提出技术部署与行业最佳实践的结合方案，助力企业在创新的同时保障信息安全。
mkcert是一款专为开发者设计的实用工具，能够一键生成和管理HTTPS证书，显著简化了SSL证书的创建流程。这款工具非常适合需要在本地环境中测试HTTPS功能的开发者，不仅提升了开发效率，还有效保障了数据传输的安全性。通过使用mkcert，开发者可以轻松为本地开发环境增加一层安全保护，推荐所有开发者尝试体验。
在AI工作流程中，数据泄露的风险不容忽视。为有效降低这一隐患，安全负责人需从政策、可见性和文化三方面入手。首先，制定清晰规则，明确可输入AI系统的数据范围；其次，加强监控，及时发现并阻止影子AI的潜在威胁；最后，培养员工对数据安全的重视，确保保密性优先于便捷性。
GitLab 17.9版本现已发布，新增对自托管人工智能平台的支持，这一特性显著提升了开发效率，同时增强了数据安全性。通过将AI功能引入自托管环境，企业能够在保护敏感信息的同时，充分利用人工智能的优势，优化开发流程。
在现代互联网应用中，恶意流量攻击接口的现象日益普遍。尤其是在注册、登录、领取优惠券及秒杀抢购等场景下，缺乏有效的限流与防刷措施可能导致资源耗尽、服务中断甚至数据泄露。为保障数据安全，实施合理的接口防护策略至关重要。
MCP工具箱作为AI大模型的标准化工具，凭借其强大的功能和广泛的应用潜力，正在改变多个行业的工作方式。然而，在享受便利的同时，数据安全问题不可忽视。为防止潜在风险，如数据泄露和信息泄露，在使用MCP处理本地文件时，应严格限制HOST可访问的文件与目录，从而有效保护敏感信息。
随着算法驱动平台的广泛应用，引入有效的控制机制已成为当务之急。这些平台在提升效率的同时，也带来了数据安全、用户隐私和技术伦理等问题。通过建立完善的监管体系，可以确保算法决策透明化，保护用户权益，同时维护技术发展的可持续性。强化平台责任，结合法律法规与技术创新，是实现这一目标的关键。
当前，99%的企业正在采取风险管理措施以应对生成式AI可能引发的安全挑战。这些措施主要包括全面禁用AI应用、对特定用户群体的使用进行限制，以及严格控制输入AI的数据类型。通过这些政策的具体执行，企业旨在保护数据安全并降低潜在风险。
企业在人工智能（AI）与数据安全之间寻求平衡已成为当今发展的关键议题。数据显示，2024年2月至12月期间，企业使用的AI和机器学习工具数量同比增长超过3000%，基于Zscaler云对5365亿次AI和ML交易的分析结果表明，各行业正快速采纳AI技术以提升生产力、效率及创新能力。然而，在享受技术红利的同时，如何保护数据安全成为企业必须面对的重要挑战。
在确保大型语言模型（LLM）的安全性方面，实施身份和访问管理（IAM）解决方案是一项核心措施。通过严格的访问控制机制，只有授权用户能够获取相关数据，从而有效防止未授权访问，保障数据安全。这种策略不仅提升了大型语言模型的使用安全性，也为更广泛的用户群体提供了可靠的保护框架。
浪潮云正式宣布实施“分布式智能云”战略，致力于成为全场景智能系统运营商。该战略聚焦于构建一个融合智能、数据、云计算与安全服务的综合体系，为各类组织提供便捷的即插即用人工智能解决方案，推动AI技术在各行业的深度应用，助力数字化转型。
在当今数字化时代，AI安全成为至关重要的议题。建立AI资产清单不仅涉及工具的罗列，更涵盖对数据安全和合规风险的全面评估。通过系统化的资产清单管理，企业能够有效识别潜在风险，确保每一项AI工具的安全性和合法性。这不仅是技术层面的需求，更是保障企业长远发展的关键步骤。
随着开源大型语言模型如DeepSeek R1的流行，本地部署这些模型成为开发者和企业的热门选择。然而，这种趋势也带来了数据安全风险。本地部署使企业能够更便捷地利用人工智能技术，但同时也可能暴露敏感信息，增加数据泄露的风险。因此，在享受本地部署带来的便利时，必须重视并采取措施确保数据安全。
