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收录了 安全管理工作 频道下的 50 篇内容

数据安全管理工作与国家数据安全、企业资产保护以及个人信息保护工作息息相关。复杂、多元、流通的数据也给数据安全带来了更多的威胁和挑战,如数据资产管理、分类分级问题,数据安全集中管控问题,数据共享与流通问题等。

自主AI智能体因动态依赖、多域凭证和不可控资源消耗突破了Kubernetes传统安全假设。本文介绍了一个生产级落地方案,包含作业隔离、Vault短期限权凭证、影子模式到自主运行的四阶段信任模型,以及适配非确定性推理的可观测性体系。



对于金融、电商、零售等处理支付卡数据的企业而言,PCI DSS 合规审计已经成为持续性的安全管理工作。
企业寻找可以在局域网使用的项目管理系统,通常是为了让项目计划、任务、文档、研发数据和操作记录保存在内部环境,同时满足权限隔离、统一认证、审计及系统集成要求。本文盘点 PingCode、Worktile、CODING DevOps、Gitee 企业版和泛微 PMS·事井然。研发全过
一、一组数据,看清出行管理的现状与挑战

Agent爆火后,市场最明显的转变是,今年很多企业已经不是在问“AI 能干什么”,而是在问“AI 怎么真正跑进业务里”。

IBM 与 HashiCorp 宣布在 IBM Vault Enterprise 2.0 中新增 LDAP 密钥管理功能,引入了重新设计的架构来管理 LDAP 凭证、支持密码轮换,并实现身份生命周期的自动化。

Linux 基金会正式推出全新全行业联合项目 Akrites,旨在保护全球核心开源软件,抵御 AI 技术驱动的新型网络威胁。

医疗健康与生命科学组织的领导者正在进入 AI 应用的新阶段。这项技术正在从简单地回答问题、记录口述内容和协调任务,转向通过自然语言提示词编排复杂的工作流。

AI带来的价值,首先不是裁员。

GitHub 宣布,其 MCP Server 现在已经全面支持机密扫描功能,将自动凭证检测和修复能力扩展至 AI 辅助和代理驱动的开发工作流。

本次虚拟座谈会汇聚了业界顶尖的实践者,共同探讨 AI 威胁的演变趋势。他们还将审视传统安全方法的局限性,以及抵御未来攻击所需的关键技能。

AI 能不能真正进入企业工作流,很大程度上取决于 API。

谷歌云发布了一份新的安全蓝图,介绍企业应如何保护运行在 Google Kubernetes Engine(GKE) 上的人工智能工作负载。谷歌认为,AI 应用从原型阶段走向生产环境的速度,已经超过了传统安全模型的适应能力。这份文档由 Glen Messenger 和 Shannon Kularathna 撰写,提出了一套覆盖基础设施安全、模型完整性以及应用安全的三层安全方案,目标读者主要是首席信息安全官(CISO)以及平台工程团队。

云原生计算基金会(CNCF)与 Kusari 宣布达成一项新的合作,旨在加强云原生项目中的软件供应链安全,并使 CNCF 托管的项目可以免费使用 Kusari 提供的基于 AI 的安全工具。

开源的Kubernetes安全平台Kubescape 4.0版本正式发布,该版本新增了运行时威胁检测功能以及一系列AI时代的安全特性。这是该项目在原有扫描能力基础上,首次针对AI智能体自身安全展开防护。

Anthropic 在其 Claude 平台上推出了 Managed Agents,这是一套托管执行层,是为支持基于代理的工作流开发与运行。该能力允许开发者定义代理行为、工具调用方式及约束条件,同时将编排、沙箱隔离、会话状态管理、凭证处理和持久化等运行时职责交由平台负责。

当 Agent 有了手脚,安全就从"内容对不对"变成了"行为可不可控"——我们防的不再是模型说错话,而是 Agent 做错事。