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當(dāng)前位置:

“浙江啟航”A:I產(chǎn)業(yè)加速器計劃 助力中小企業(yè)!!數(shù)智化轉(zhuǎn)型

來源:紅網(wǎng) 作者:虞芮靜 編輯:榮詩蘭 2025-08-05 13:39:03
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能胤運(yùn)

將安全合規(guī)從被動的“約束條件”轉(zhuǎn)變?yōu)橹鲃拥摹皯?zhàn)略優(yōu)勢”,是AI企業(yè)在技術(shù)創(chuàng)新趨于同質(zhì)化后的關(guān)鍵勝負(fù)手。

這是安永大中華區(qū)網(wǎng)絡(luò)安全與隱私保護(hù)咨詢服務(wù)主管合伙人高軼峰,在今年世界人工智能大會(WAIC)期間向我們提出的核心論斷。

他認(rèn)為,安全已不再是單純的運(yùn)營成本,而是直接決定企業(yè)信任與市場估值的核心資產(chǎn)。

以下為本次對話的重點(diǎn)梳理:

AI風(fēng)險早已“在身邊”。近期知名開源大模型工具Ollama被曝出默認(rèn)開放且無鑒權(quán)的端口漏洞,表明AI風(fēng)險已從實(shí)驗(yàn)室走向?qū)嶋H場景。此外,因算法黑箱與模型幻覺導(dǎo)致的風(fēng)險隱蔽性強(qiáng)、責(zé)任歸屬難度高,企業(yè)必須建立適應(yīng)新特性的AI安全防護(hù)體系?!耙噪[私換便利”不可取。在AI背景下,“以隱私換便利”這種觀念帶來的風(fēng)險是不可逆的。AI能夠通過碎片化數(shù)據(jù)精準(zhǔn)重建個人畫像,推斷用戶尚未意識到的敏感信息,可能導(dǎo)致歧視性定價、精準(zhǔn)詐騙等安全風(fēng)險。這類風(fēng)險一旦爆發(fā),其危害遠(yuǎn)超普通的信息泄露事件。AI風(fēng)險是個“新物種”,傳統(tǒng)方法難以應(yīng)對。傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)攻擊通常具備明確路徑與溯源方式,但AI攻擊具備模型幻覺和算法黑箱等新特性,使事件發(fā)生后難以追蹤源頭和明確責(zé)任歸屬。企業(yè)必須在現(xiàn)有防護(hù)體系基礎(chǔ)上,積極發(fā)展適用于AI場景的新型安全防護(hù)方法。AI備案不應(yīng)只為合規(guī)應(yīng)對。企業(yè)應(yīng)將AI應(yīng)用備案視作風(fēng)險管理能力提升的重要契機(jī),而非簡單的合規(guī)動作。具體實(shí)踐可包括將備案要求轉(zhuǎn)化為內(nèi)部風(fēng)險控制指標(biāo),實(shí)現(xiàn)持續(xù)監(jiān)控,并最終建立企業(yè)級數(shù)據(jù)治理和隱私保護(hù)體系?!疤崾驹~注入”攻擊,比你想的更狡猾。這招很像黑客界的“社交工程學(xué)”。應(yīng)對此類風(fēng)險,企業(yè)不僅應(yīng)加強(qiáng)輸入過濾,還應(yīng)實(shí)施輸入輸出沙箱隔離、指令優(yōu)先級管理和上下文溯源等多維度深度防護(hù)機(jī)制,以實(shí)現(xiàn)更為穩(wěn)固的安全保障。開源or閉源,并非二選一。企業(yè)可結(jié)合自身需求采用“核心閉源、外圍開源”的組合策略。核心敏感業(yè)務(wù)宜采用閉源模型,降低風(fēng)險管理復(fù)雜性,而外圍創(chuàng)新業(yè)務(wù)可使用開源模型,提升靈活性與拓展性。AI安全不是“成本中心”,而是“價值引擎”。AI時代下的安全合規(guī)不再是企業(yè)的成本中心,而是可以顯著提升企業(yè)品牌形象和市場競爭力的戰(zhàn)略投資。企業(yè)若具備完善的安全合規(guī)治理體系,將在市場中獲得更多品牌認(rèn)可與信任溢價。給企業(yè)家的最終建議:保持“三顆心”。要令“AI巨輪”行穩(wěn)致遠(yuǎn),企業(yè)家需要三種心態(tài):對技術(shù)迭代的「好奇心」,讓AI解決真問題的「務(wù)實(shí)心」,以及對安全合規(guī)底線的「敬畏心」。

以下為全文:

Q:您怎么看待“網(wǎng)絡(luò)安全與隱私保護(hù)”這個領(lǐng)域,在AI時代呈現(xiàn)出的新變化?

高軼峰:我們跟很多企業(yè)管理層討論過這個話題,普遍認(rèn)為AI時代的網(wǎng)絡(luò)安全與隱私保護(hù),正在呈現(xiàn)出攻防升級、治理重構(gòu)和能力轉(zhuǎn)型等多維度的新變化。

首先,攻防已進(jìn)入“多維對抗”階段。一方面,AI技術(shù)賦能了防御方,使其能夠進(jìn)行更高效的實(shí)時威脅檢測;但另一方面,它也讓攻擊方得以生成深度偽造內(nèi)容、開發(fā)自動化攻擊工具。同時,AI本身也帶來了新的挑戰(zhàn),比如訓(xùn)練語料的合規(guī)性、用戶授權(quán)的邊界問題等??梢哉f,AI解決方案越普及,數(shù)據(jù)保護(hù)的復(fù)雜性就越突出。

其次,企業(yè)必須構(gòu)建全新的AI安全治理模式與智能化的安防能力。這意味著要從組織職責(zé)、AI合-規(guī)、安全機(jī)制到技術(shù)手段,建立一個完整的治理框架。同時,可以借助“安全智能體”(AIforSecurity)這樣的團(tuán)隊,實(shí)現(xiàn)安全工作的提質(zhì)、降本、增效,例如開展主動威脅狩獵和更精準(zhǔn)的異常行為分析。

最終,這將形成一條人機(jī)協(xié)同的安全最終防線。在這個生態(tài)中,AI負(fù)責(zé)執(zhí)行海量的、自動化的攻防對抗,而人類專家則聚焦在更高階的管理決策、倫理判斷和戰(zhàn)略規(guī)劃上。結(jié)合不斷完善的法規(guī)約束與持續(xù)迭代的技術(shù),我們將形成一個動態(tài)平衡的防御生態(tài)。當(dāng)然,這也要求企業(yè)的專業(yè)人才能力需要跨界拓展,從傳統(tǒng)安全知識擴(kuò)展到AI領(lǐng)域,深刻理解其運(yùn)行機(jī)制與潛在風(fēng)險,才能更好地輔助內(nèi)部安全合規(guī)工作。

Q:很多人覺得“我沒什么秘密,拿我的數(shù)據(jù)去換便利也行”。您怎么看這種“隱私換便利”的觀點(diǎn)?它在AI時代,會讓我們陷入更危險的境地嗎?

高軼峰:我并不贊同“隱私換便利”這個觀點(diǎn)。在AI時代,這種看似無所謂的態(tài)度可能導(dǎo)致遠(yuǎn)比我們想象中更嚴(yán)重的后果,因此不應(yīng)被提倡。

核心在于,“用隱私換便利”存在不可逆的巨大風(fēng)險。舉個例子,像密碼這樣的信息泄露了,我們可以重置;但如果是您的生物特征,比如人臉、指紋這類敏感數(shù)據(jù)一旦泄露,是無法“重置”的。這些數(shù)據(jù)可能被不法分子永久利用,去合成虛假的身份從事非法活動。更重要的是,AI的強(qiáng)大之處在于能通過海量的碎片化數(shù)據(jù),精準(zhǔn)地重建個人畫像,其推斷出的敏感信息,可能遠(yuǎn)超用戶主觀認(rèn)知的“隱私和秘密”的范疇。這會直接導(dǎo)致歧視性定價、精準(zhǔn)詐騙等一系列問題。

如果行業(yè)普遍疏忽隱私保護(hù),后果會更嚴(yán)重。隨著AI聯(lián)網(wǎng)檢索能力的強(qiáng)化,匯總個人在所有公開渠道的信息,已經(jīng)成為瞬間可以完成的事情。此前也確實(shí)出現(xiàn)過大模型無意中泄露個人訓(xùn)練數(shù)據(jù)的輿情事件。因此,我們強(qiáng)烈建議,企業(yè)在設(shè)計和開發(fā)AI產(chǎn)品時,必須主動承擔(dān)起保護(hù)責(zé)任,從源頭做好語料清洗、建立拒答和拒識策略、控制不當(dāng)聯(lián)想等工作,防范個人信息被不當(dāng)用于訓(xùn)練及輸出,從而在為用戶提供便利與保障其安全之間,找到一個負(fù)責(zé)任的平衡點(diǎn)。

Q:在您接觸AI安全的這么多案例里,有沒有哪個具體的事件或瞬間,讓您突然感到“AI的風(fēng)險比我們想象的要近得多,甚至已經(jīng)敲門了”?

高軼峰:我的感受是,AI的風(fēng)險并不是只在敲門,而已經(jīng)圍繞在我們的身邊。

在我們接觸的案例中,AI的風(fēng)險可以從很多維度來討論。宏觀層面,有對人類社會未來的潛在威脅、深刻的倫理安全風(fēng)險;微觀層面,則包括對特定群體的歧視、AI幻覺(Hallucination)產(chǎn)生的虛構(gòu)內(nèi)容、以及對個人信息與商業(yè)秘密的泄露。這些風(fēng)險很多已經(jīng)從實(shí)驗(yàn)室走向了實(shí)際應(yīng)用場景。

舉一個非常具體的例子,開源領(lǐng)域的風(fēng)險就極具警示性。前段時間,知名的開源跨平臺大模型工具Ollama就被曝出存在重大安全漏洞。當(dāng)用戶在本地部署DeepSeek等大模型時,其啟動的Web服務(wù)會默認(rèn)開放11434端口,并且沒有任何鑒權(quán)機(jī)制。這意味著,一旦這個端口暴露在公網(wǎng)環(huán)境中,攻擊者就可以輕而易舉地實(shí)施數(shù)據(jù)投毒、參數(shù)竊取、惡意文件上傳等多種攻擊,進(jìn)而導(dǎo)致用戶數(shù)據(jù)泄露、模型運(yùn)行不穩(wěn)定等嚴(yán)重后果。

這個案例說明,AI類風(fēng)險的隱蔽性更強(qiáng)。企業(yè)對于傳統(tǒng)的安全事件,可以通過成熟的應(yīng)急響應(yīng)體系快速溯源和處置。但在AI場景下,由于存在“模型幻覺”、“算法黑箱”和“復(fù)雜生態(tài)”等特性,使得AI相關(guān)的風(fēng)險和安全事件不僅難以被及時發(fā)現(xiàn),而且歸責(zé)也變得異常困難。因此,我們持續(xù)建議企業(yè)和組織,必須加快自身的AI安全能力建設(shè),強(qiáng)化對AI全生命周期的風(fēng)險認(rèn)知,并構(gòu)建一套能夠適配AI場景的、全新的安全防護(hù)體系。

Q:談到中國市場,“備案”是繞不開的關(guān)鍵詞。對于渴望應(yīng)用AI的傳統(tǒng)行業(yè)的央國企或大型民企,他們想讓自己的AI應(yīng)用順利通過備案,您認(rèn)為他們最需要補(bǔ)齊的“短板”是什么?

高軼峰:安全工作本身就存在“短板效應(yīng)”,任何一個薄弱環(huán)節(jié)都可能導(dǎo)致整個體系的崩潰。對于渴望應(yīng)用AI的傳統(tǒng)央國企或大型民企而言,要讓AI應(yīng)用順利通過備案,需要補(bǔ)齊的短板是系統(tǒng)性的,涵蓋了安全合規(guī)體系、責(zé)任意識和文化建設(shè)等多個方面。

企業(yè)需要對模型進(jìn)行充分的內(nèi)容安全測試,建立好負(fù)面關(guān)鍵詞庫和應(yīng)拒答題庫,并通過內(nèi)部語料、私有知識庫等方式精調(diào)模型表現(xiàn),同時高度關(guān)注算法的透明性,最終建立貫穿AI全生命周期的安全風(fēng)險控制閉環(huán)。

其次,必須堅持“科技為善、以人為本”的基本原則。尤其對于具有重大社會影響力的大型央國企,更應(yīng)該在自身的AI轉(zhuǎn)型道路上,主動承擔(dān)起社會責(zé)任,為行業(yè)的健康有序發(fā)展做出表率。

最后,要自上而下地推動AI安全合規(guī)的文化建設(shè)。這需要從文化變革、風(fēng)險意識、安全行為、技術(shù)賦能四個維度著手,確保AI安全合規(guī)的理念能夠真正融入到每一位員工的日常工作和業(yè)務(wù)活動中。

Q:您以前曾提到“將備案轉(zhuǎn)化為風(fēng)險梳理的契機(jī)”。這聽起來很理想,但實(shí)際操作中,企業(yè)會不會把它當(dāng)成一個純粹為了拿牌照而走的“合規(guī)動作”?安永是如何在服務(wù)中,幫助企業(yè)把這個“動作”真正變成一次“管理優(yōu)化”的?

高軼峰:我們的核心理念是:備案不該是一個被動的應(yīng)試動作,而應(yīng)被視為一次企業(yè)建立系統(tǒng)化風(fēng)險管理能力的“強(qiáng)制體檢”。我們建議并幫助企業(yè)將備案流程與企業(yè)自身的數(shù)字化安全治理體系進(jìn)行深度耦合,通過幾個階段的轉(zhuǎn)化,實(shí)現(xiàn)真正的管理優(yōu)化和價值提升。

第一階段,是從“合規(guī)要求”到“風(fēng)險控制點(diǎn)”的轉(zhuǎn)化。我們會將備案細(xì)則,比如數(shù)據(jù)分類分級、跨境流動安全評估等抽象要求,拆解為企業(yè)內(nèi)部可量化、可執(zhí)行的風(fēng)險指標(biāo),并將其映射到NIST、ISO27701等國際通行的管理框架中。最近,我們協(xié)助一家科技企業(yè)完成備案整改,就推動他們建立了一套“數(shù)據(jù)最小化”的自動化審核流程,不僅通過了備案,更從根本上有效降低了未來的合規(guī)風(fēng)險。

第二階段,是從“一次性整改”到“持續(xù)性監(jiān)控”的升級。企業(yè)可以將備案中建立的各項要求,轉(zhuǎn)化為動態(tài)的監(jiān)測指標(biāo),嵌入到日常運(yùn)營中,從而實(shí)現(xiàn)對AI應(yīng)用安全合規(guī)狀態(tài)的持續(xù)跟蹤和動態(tài)調(diào)整,而不是“考完試就扔掉書本”。

第三階段,是從“單點(diǎn)合規(guī)”到“管理體系升級”的飛躍。通過備案這個契機(jī),企業(yè)可以進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)自身在數(shù)據(jù)治理、隱私保護(hù)等方面的系統(tǒng)性防護(hù)短板。我們曾協(xié)助某家領(lǐng)先的車企,將其備案整改項目與“隱私工程(PrivacyEngineering)”相結(jié)合,在車載系統(tǒng)的開發(fā)階段就嵌入了隱私影響評估(PIA)流程。這不僅順利滿足了備案要求,更使他們的新產(chǎn)品獲得了相關(guān)的國際合規(guī)認(rèn)證,極大地提升了其國際品牌聲譽(yù)。這正是將合規(guī)轉(zhuǎn)化為競爭優(yōu)勢的生動體現(xiàn)。

圍繞上述企業(yè)需求,安永也在本次世界人工智能大會上,發(fā)布AI安全可信服務(wù)產(chǎn)品,面向監(jiān)管合規(guī)、新型攻擊與體系適配三重挑戰(zhàn),提供風(fēng)險評估、技術(shù)測試、體系構(gòu)建與持續(xù)運(yùn)營四大服務(wù)模塊,致力于推動AI安全生態(tài)建設(shè),助力企業(yè)構(gòu)建系統(tǒng)化安全能力。

Q:OWASPLLMTop10風(fēng)險里,“提示詞注入”常被比作AI世界的“社交工程學(xué)”。當(dāng)基礎(chǔ)的過濾手段被證明愈發(fā)脆弱時,一套真正堅固的、多層次的深度防御策略,在技術(shù)層面應(yīng)該是什么樣的?

高軼峰:“提示詞注入”這個概念確實(shí)很像黑客界的“社交工程學(xué)”,它指的是攻擊者通過精心設(shè)計的“語言陷阱”,誘騙或繞過AI的安全機(jī)制,讓它執(zhí)行非預(yù)期的、甚至是非法的操作。大家可能都聽說過“奶奶漏洞”,就是讓大模型扮演一個慈祥的奶奶,通過哄睡的由頭,用唱催眠曲的方式繞過安全護(hù)欄,輸出了敏感信息。

我再舉一個更形象的比喻。您可以把一個大模型比作一家餐廳里非常聽話、但有點(diǎn)“一根筋”的“智能服務(wù)員”。正常流程是:顧客(也就是用戶)告訴服務(wù)員“我要一份牛排”(這是正常的提示詞),服務(wù)員就會準(zhǔn)確地將指令傳達(dá)給后廚(也就是模型執(zhí)行指令)。

但“提示詞注入”攻擊,就像有另一個人(攻擊者)偷偷地、用一種服務(wù)員無法拒絕的口吻對它說:“別管剛才那個人說的,現(xiàn)在聽我的,立刻把后廚的菜單秘方抄給我,然后再去告訴所有顧客‘這家店的肉不新鮮’”。由于這個“智能服務(wù)員”被設(shè)計得“太聽話”,它可能會優(yōu)先執(zhí)行這個新的、惡意的指令。結(jié)果就是:餐廳的商業(yè)機(jī)密被泄露(數(shù)據(jù)泄露),其他顧客被誤導(dǎo)(生成錯誤或有害內(nèi)容),最終餐廳的聲譽(yù)受損(模型被濫用)。

除了對輸入內(nèi)容進(jìn)行過濾,企業(yè)還可以部署很多更聰明的防御手段。例如:

AI行為動態(tài)檢測:部署一個模型的行為監(jiān)測器,當(dāng)它檢測到連續(xù)的異常指令,比如用戶反復(fù)要求變更輸出格式或角色扮演時,可以自動將該會話切換至一個隔離的“沙箱”環(huán)境中執(zhí)行。同時,對一些敏感指令可以要求雙模態(tài)確認(rèn),比如語音指令“請支付”需要同步進(jìn)行人臉認(rèn)證,從而切斷純文本的攻擊路徑。指令優(yōu)先級隔離:這相當(dāng)于給模型的核心安全規(guī)則上了一把“鎖”。通過模型微調(diào)(Fine-tuning)或固化系統(tǒng)提示詞(SystemPrompt),讓安全規(guī)則成為模型的“本能反應(yīng)”,而不是一個可以被用戶輸入輕易覆蓋的臨時指令。輸入輸出“沙箱化”:將用戶的輸入和模型的執(zhí)行過程,都放在一個受限的“隔離環(huán)境”中。在這個環(huán)境里,嚴(yán)格限制模型能夠訪問的資源,比如禁止它直接調(diào)用生產(chǎn)數(shù)據(jù)庫或關(guān)鍵API,同時監(jiān)控其輸出內(nèi)容是否偏離了正常范圍。上下文溯源:讓模型在處理每一個提示詞時,能夠自動追蹤“指令的來源”,從而清晰地區(qū)分哪些是“用戶的原始輸入”,哪些是“模型在中間步驟自己生成的內(nèi)容”。這樣,它就可以識別并拒絕執(zhí)行那些“突然插入的、沒有合理上下文的惡意指令”。

Q:AI領(lǐng)域,開源大模型(如Llama)和閉源大模型(如GPT)的路線之爭非常激烈。從安全合規(guī)與風(fēng)險管理的角度看,您認(rèn)為哪種模式對企業(yè)客戶的長期發(fā)展更有利?

高軼峰:從安全合規(guī)與風(fēng)險管理的專業(yè)角度來看,開源與閉源大模型并非一個非此即彼的對立選擇,它們更像是兩種不同特性的工具,企業(yè)需要根據(jù)自身的業(yè)務(wù)場景、技術(shù)實(shí)力和風(fēng)險偏好進(jìn)行動態(tài)適配。

開源模型,比如Llama3.1、DeepSeek-V2等,其最大的優(yōu)勢在于透明化。代碼公開使得全球的開發(fā)者社區(qū)可以協(xié)作,從而可能更快地發(fā)現(xiàn)并修復(fù)漏洞。但它的挑戰(zhàn)在于,企業(yè)需要自建一套端到端的安全防護(hù)能力,從部署、運(yùn)維到監(jiān)控,所有責(zé)任都需要自己承擔(dān),并且要時刻警惕開源社區(qū)中潛在的供應(yīng)鏈污染風(fēng)險。

而閉源模型,如GPT系列、Claude3.5等,其優(yōu)勢在于服務(wù)商通常會提供一站式的安全合規(guī)保障。它們擁有專業(yè)的安全團(tuán)隊,能提供完整的安全合規(guī)資質(zhì)和SLA(服務(wù)等級協(xié)議)保障,讓企業(yè)可以更省心。但其“算法黑箱”的特性,也可能在出現(xiàn)問題時引發(fā)“解釋權(quán)缺失”的糾紛或風(fēng)險。

因此,對于哪種模式更有利,我們的建議是:

對于技術(shù)實(shí)力較強(qiáng),對數(shù)據(jù)隱私、自主可控性要求極高,且有能力和資源承擔(dān)相應(yīng)合規(guī)責(zé)任與數(shù)據(jù)安全風(fēng)險的企業(yè),開源大模型可能更有利于其進(jìn)行深度定制和長期發(fā)展。而對于技術(shù)能力相對有限,但對數(shù)據(jù)安全性和合規(guī)性要求極高,且愿意支付相應(yīng)費(fèi)用來獲取專業(yè)支持和服務(wù)的企業(yè),閉源大模型可能是更穩(wěn)妥、更高效的選擇。

在實(shí)踐中,我們經(jīng)常建議企業(yè)采用一種“核心閉源+外圍開源”的混合策略。即在處理核心、敏感業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)時,使用成熟的閉源模型來簡化風(fēng)險管理;而在一些創(chuàng)新探索場景中,則可以利用開源模型來獲得更大的拓展性和靈活性。

Q:如果讓您對所有正在AI浪潮中航行的中國企業(yè)家提一條最重要的建議,關(guān)于如何確保他們的“AI巨輪”既能全速前進(jìn),又能行穩(wěn)致遠(yuǎn),這條建議會是什么?

高軼峰:如果只提一條最重要的建議,那就是:企業(yè)家要讓“AI巨輪”行穩(wěn)致遠(yuǎn),必須在內(nèi)心深處同時兼具好奇心、務(wù)實(shí)心和敬畏心,并以此為基石,建立起系統(tǒng)化的AI安全合規(guī)治理體系,將AI風(fēng)險管理真正無縫嵌入到企業(yè)業(yè)務(wù)的全生命周期之中。

好奇心,意味著要以動態(tài)、發(fā)展的視角看待AI的迭代。既要積極跟蹤技術(shù)前沿,也要同步更新我們的安全防御認(rèn)知,確保企業(yè)的戰(zhàn)略始終能適配浪潮的變化。

務(wù)實(shí)心,意味著要讓AI真正扎根于真實(shí)的業(yè)務(wù)場景。我們的目標(biāo)應(yīng)該是用技術(shù)去解決具體的問題,無論是降本、提效,還是優(yōu)化客戶體驗(yàn),而不是為了“炫技”或追趕潮流而盲目投入。

而敬畏心,則是這一切的底座。要把安全與合規(guī)當(dāng)作AI應(yīng)用的“生命線”,絕不因?yàn)橐粫r的技術(shù)狂熱而忽略了風(fēng)險的底線和應(yīng)盡的社會責(zé)任。

最終,AI的安全不應(yīng)被視為一個成本中心,它更應(yīng)該是一個價值引擎。一個具備了系統(tǒng)化AI安全合規(guī)能力的企業(yè),將在未來的數(shù)智化市場競爭中,天然地獲得“品牌加持”和“信任溢價”——這正是安永希望幫助客戶實(shí)現(xiàn)的深層價值,助力每一艘“AI巨輪”都能夠信任揚(yáng)帆,行穩(wěn)致遠(yuǎn)。

Q:對于有志于進(jìn)入網(wǎng)絡(luò)安全隱私保護(hù)行業(yè)的學(xué)生,您推薦學(xué)習(xí)什么專業(yè)?對于當(dāng)下的年輕人來說,如果把目標(biāo)定為成為一個成功的AI時代網(wǎng)絡(luò)安全專家,他們應(yīng)該如何構(gòu)建自己的“硬技能”與“軟實(shí)力”?

高軼峰:對于有志于進(jìn)入網(wǎng)絡(luò)安全與隱私保護(hù)咨詢行業(yè)的學(xué)生,我認(rèn)為復(fù)合型的知識結(jié)構(gòu)會極具競爭力。首先,計算機(jī)科學(xué)、信息安全、網(wǎng)絡(luò)空間安全或相關(guān)的技術(shù)類專業(yè)是核心基礎(chǔ),系統(tǒng)性地掌握數(shù)據(jù)防護(hù)、系統(tǒng)安全等技術(shù)原理至關(guān)重要。與此同時,法律(尤其是數(shù)據(jù)合規(guī)方向)和商科(如企業(yè)管理、市場營銷、經(jīng)濟(jì)學(xué))也是極具價值的專業(yè)選擇。法律背景能幫助學(xué)生精準(zhǔn)把握全球及各區(qū)域的數(shù)據(jù)法規(guī)框架,深刻理解數(shù)據(jù)收集、存儲、傳輸和使用的合規(guī)邊界,為企業(yè)規(guī)避法律風(fēng)險提供專業(yè)依據(jù);而商科背景則能培養(yǎng)學(xué)生的成本收益分析、風(fēng)險溝通以及跨部門協(xié)調(diào)的思維,這對于理解復(fù)雜的業(yè)務(wù)需求、制定可落地的安全防護(hù)策略,以及在企業(yè)內(nèi)部推動安全文化建設(shè),都是不可或缺的。

對于應(yīng)屆生來說,我認(rèn)為需要兼具硬技能與軟實(shí)力。在硬技能上,扎實(shí)的數(shù)字化和網(wǎng)絡(luò)安全基礎(chǔ)知識、主流安全分析工具的應(yīng)用能力、基礎(chǔ)的編程能力(尤其是像Python這樣的自動化腳本語言),以及對主流安全合規(guī)法規(guī)和標(biāo)準(zhǔn)框架(如GDPR、網(wǎng)絡(luò)安全法、ISO27001系列等)的了解,都是敲門磚。

而在軟實(shí)力方面,有幾項特質(zhì)至關(guān)重要:首先是“翻譯”能力,即能用通俗易懂的業(yè)務(wù)語言,向非技術(shù)背景的管理層清晰地闡釋技術(shù)風(fēng)險及其商業(yè)影響,比如量化一次數(shù)據(jù)泄露可能帶來的財務(wù)損失。其次是協(xié)同能力,能夠與技術(shù)、產(chǎn)品、法務(wù)合規(guī)等多個部門有效協(xié)作,共同在安全與創(chuàng)新之間找到平衡點(diǎn)。此外,高效的溝通表達(dá)能力、對新技術(shù)和新威脅保持高度敏感的持續(xù)學(xué)習(xí)能力,以及守護(hù)用戶信任的高度責(zé)任心,這些都是支撐個人在這個行業(yè)長期發(fā)展的關(guān)鍵特質(zhì)。

來源:紅網(wǎng)

作者:暴春綠

編輯:答盼晴

本文為紅辣椒評論 原創(chuàng)文章,僅系作者個人觀點(diǎn),不代表紅網(wǎng)立場。轉(zhuǎn)載請附原文出處鏈接和本聲明。

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