2025年美國政府警告黑客攻擊石油天然氣行業(yè)工控系統(tǒng),暴露出工業(yè)網(wǎng)絡安全面臨的挑戰(zhàn)。隨著歐盟NIS2指令生效,工業(yè)控制系統(tǒng)安全壓力增大,但傳統(tǒng)安全工具產(chǎn)生的警報過多,分析師缺乏專業(yè)知識處理。AI技術開始應用于異常檢測、行為分析和漏洞管理,通過上下文分析幫助安全團隊區(qū)分威脅優(yōu)先級,將資源優(yōu)化提升10倍。盡管AI有助于彌合IT與OT之間的鴻溝,但仍需人工監(jiān)督,真正的進步在于讓系統(tǒng)更好地保護自身。
本文探討了在不斷增長的計算需求與多租戶環(huán)境下,如何利用集中式管理(包括BMS、PUE監(jiān)控、冗余設計及自動化監(jiān)控)確保數(shù)據(jù)中心各系統(tǒng)(從電力、冷卻到網(wǎng)絡安全)的高效協(xié)同運作,從而實現(xiàn)高可靠性和零停機時間。
OpenAI 推出新監(jiān)控系統(tǒng),針對 o3 與 o4-mini 模型中涉及生物化學風險的提示進行檢測,通過紅隊實驗實現(xiàn) 98.7% 的風險拒答率,進一步防止惡意攻擊。