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以下是数据安全相关的文章

2025-11-25
面向全球企业客户扩展数据主权访问 OpenAI宣布扩大数据主权（Data Residency）的可用性，面向使用ChatGPT Enterprise、ChatGPT Edu或API平台的全球企业客户。现在，符合条件的客户可以选择在特定区域存储数据，以满足当地的监管和数据保护要求。此举进一步增强了OpenAI在隐私、安全和合规方面的承诺。
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- AI新闻/评测
- AI行业应用
2025-11-25
抵制《纽约时报》对用户隐私的侵犯《纽约时报》要求OpenAI交出2000万条私人ChatGPT对话，声称要查找用户绕过其付费墙的内容。OpenAI强烈反对这一要求，认为其无视隐私保护和常识安全做法。本文详细阐述了OpenAI的立场，以及为保护用户数据隐私所采取的法律和技术措施，并提供了关于数据安全和访问权限的问答。
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- AI新闻/评测
2025-11-25
亚马逊使用专业化AI代理进行深度漏洞挖掘亚马逊首次披露了其内部系统“自主威胁分析”（ATA）的细节。该系统通过部署多个专业化AI代理相互竞争的方式，能快速识别平台漏洞，分析变种威胁，并自动生成修复建议和检测能力。这一创新源于内部黑客松，旨在解决传统安全测试覆盖率不足的瓶颈，显著提升了威胁分析的速度和深度。
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- AI新闻/评测
- AI工具应用
2025-11-20
HyperPod 通过安全和存储增强 ML 基础设施本文深入介绍了 Amazon SageMaker HyperPod 为优化基础模型训练和推理引入的两项关键安全与存储增强功能：客户托管密钥（CMK）支持和 Amazon EBS CSI 驱动程序支持。这些新特性旨在满足大型企业对安全合规性和灵活存储管理的需求，尤其是在生产环境中部署大规模机器学习工作负载时。
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2025-11-16
中国发布新的AI安全指南，以应对生成式AI的挑战中国政府发布了针对生成式人工智能（AI）应用的新安全指南，旨在为人工智能的快速发展设定明确的边界和责任框架。此次发布强调了AI内容生成和内容管理的关键环节，要求开发者和提供商在数据使用、算法透明度以及防止虚假信息传播方面承担更大责任。指南特别关注了深度伪造技术和信息安全风险，试图在鼓励技术创新的同时，确保AI服务的社会稳定性和可信赖性。这些规定对全球AI治理体系具有重要参考意义。
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- AI基础/开发
- AI新闻/评测
2025-11-15
Databricks联合创始人：美国必须采取开源策略才能在AI领域击败中国 Databricks联合创始人Andy Konwinski警告称，美国在AI研究方面的主导地位正被中国超越，认为这是一个“生存性”威胁。他主张，美国必须效仿中国政府对AI创新的支持态度，鼓励开源，否则像OpenAI、Meta等大公司的专有创新最终将失去优势。Konwinski强调，开放交流是推动突破的关键。
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- AI新闻/评测
- AI基础/开发
2025-11-15
驾驭生成式AI的力量：Druva的多智能体副驾驶，简化数据保护流程 Druva与AWS合作，利用Amazon Bedrock构建了一款创新的生成式AI驱动的多智能体副驾驶系统，旨在彻底改变数据安全和网络弹性领域的客户体验。本文深入探讨了该系统的技术架构，重点介绍了如何通过自然语言查询、动态API选择和智能体协作，将原本需要数小时的手动日志排查工作缩短至几分钟，显著提升运营效率和客户满意度。
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2025-11-14
AI代理购物短期内无法实现：技术与数据协议仍在博弈中虽然AI代理购物的未来前景广阔，但目前OpenAI、Google、亚马逊等巨头与零售商在用户数据交换和成本控制方面的谈判仍在进行。当前的“代理购物”体验受限，消费者在今年假期恐难完全将购物任务外包给AI。实现真正的代理购物，需要解决数据隐私、准确性和信任等核心难题。
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2025-11-14
苹果更新应用商店审查指南：应用不得在未经用户明确许可的情况下与第三方AI共享个人数据苹果更新了应用商店审查指南，明确要求应用在与第三方AI共享个人数据前，必须向用户清晰披露信息并获得明确授权。此举旨在加强数据隐私保护，尤其是在苹果计划推出AI升级版Siri的背景下，确保第三方应用不会滥用用户数据。
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- AI新闻/评测
- AI行业应用
2025-11-12
GxP 环境下构建人工智能代理的指南本文为医疗保健和生命科学组织提供了一份在GxP（良好规范）受监管环境中构建AI代理的战略指南。文章强调了基于风险的方法论，平衡创新与监管要求，并详细阐述了AWS在实现可解释性、数据完整性和系统安全方面的共享责任模型与具体服务支持，帮助企业安全部署前沿AI技术。
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2025-11-08
代码无需审核、数据随便喂，AI 正在催生下一场企业级灾难随着人工智能工具的普及，企业内部正在蔓延一种名为“Vibe Coding”（氛围编程）的现象，员工在没有充分理解代码逻辑和风险的情况下，直接利用AI生成代码并部署到生产环境，甚至输入敏感数据。这已导致软件质量急剧下降，并构建起危险的“影子 IT”系统，让企业安全面临失控风险。有专业人士指出，盲目跟风AI的策略，远不如审慎评估技术引入更为重要，企业急需建立有效的代码审查和数据安全机制来应对这一挑战。
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- AI行业应用
- AI工具应用
2025-11-06
医疗与生命科学领域负责任的AI设计本文深入探讨了在医疗和生命科学领域设计负责任的生成式AI应用的关键原则。我们将重点关注系统级策略的定义，包括如何通过治理机制、透明度工具和安全设计来应对大型语言模型（LLM）带来的失实陈述和偏见等风险，以确保AI系统的安全、可信和合规。
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2025-11-06
90%的科学研究成果正在流失：这项新AI技术找到了它们每年有价值的研究数据因被困在实验室或随时间流逝而遭到浪费。科学出版商Frontiers推出了FAIR²数据管理系统，这是一个开创性的AI驱动平台，旨在让研究数据集可重用、可验证且可引用。该系统将数据整理、合规性检查、同行评审和交互式可视化整合到一个无缝流程中，确保科学投资能更快地转化为健康、可持续性和技术的进步。
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2025-10-30
特斯拉保密Autopilot：电脑锁定USB端口，员工仅能访问少量数据特斯拉的Autopilot自动驾驶团队以其高度的保密性著称，但最近一份解封的法庭文件揭示了其严格的安全措施。为保护核心技术，特斯拉不仅对员工实施了严格的访问权限控制，限制其只能访问必要的文件，还采取了物理和技术手段。具体措施包括为员工电脑设置特殊密码机制和多因素验证，同时锁死了USB接口，以防止机密数据被非法带出。这种高强度的保密策略旨在确保Autopilot这一关键技术的安全性。
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