智能汽车行业的功能安全挑战与创新
前言
这段时间工作太忙,很久没有和大家分享功能安全知识,也正是因为这段时间的忙碌,对智能汽车的功能安全又有了一些新的思考与感悟。上周受邀参加2021国际汽车安全与测试大会,发表了《智能汽车产业的功能安全挑战与创新》主题演讲,周末整理了一下演讲内容,附带PPT,分享给大家。
以下演讲内容全文:
对于每一个功能安全玩家,功能安全标准都是一件必不可少的装备。众所周知,功能安全标准的母标准是IEC61508,无论是汽车行业的ISO26262还是轨道交通领域的EN系列标准,亦或是工控、核电、医疗等行业的功能安全标准,都是源于母标准,它们就像兄弟姐妹,有着共性的东西,也有着少许特定化差异。但任何的功能安全标准概括起来都不过是三方面的内容:技术要求、流程要求、组织和人员要求。
由于我十年前是从事轨道交通行业的功能安全,在当时的背景下,一般都是在项目中摸爬滚打去积累功能安全经验,然后同步去查阅标准,纠正或升级自己的做法,所以很不解现在汽车行业的一种普遍现象,大多数人先学标准,再做项目,甚至学完标准一直没有做过完整项目。这种方式好处是理论性更强、缺点是先用标准的囚笼把自己框住了,过于追求理论表面的条条框框而无法深度挖掘自我的思想和能动性。
针对汽车行业的ISO26262功能安全标准,总结下来就是一个三V模型,V模型的精髓在于逐层递进与逐层追溯。目前功能安全行业的痛点在于大家认知的差异,需要统一拉齐:
· 功能安全不是paper work,不只是搞文档,文档只是设计与过程的体现形式;
· 功能安全是全生命周期的活动,只在一些阶段考虑了功能安全的产品不能称之为安全;
· 功能安全是全产业链的要求,一个功能串行链上的任何一个设备,一个环节都是功能安全不可或缺的保障;
· 功能安全不只是一种辅助性分析的工作,而是通过正向设计加逆向分析,才能更全面的保障安全;
功· 能安全的流程和技术是同等重要的两个方面,偏科不会取得最终好成绩;
· 我们费尽人力物力财力时间辛辛苦苦去搞功能安全,绝不是为了一张证书!
功能安全的核心就是降低风险,将风险降低到一个可接受的程度。传统的功能安全聚焦失效,主要是因为功能安全的起源时没有想到除了失效,还有那么多不失效的复杂情况也会导致风险。当年正是有那么多工业设备发生失效,才积累了大量的数据和经验,慢慢形成了功能安全理论雏形,然后形成方法论,用来降低失效风险。
所以功能安全依赖数据与经验,致力于降低随机性失效和系统性失效带来的风险;但这种传统的功能安全方法论也有着按部就班的局限性,并且目前逐渐将功能安全评估需求衍生为对认证和证书的追求。
总结起来,目前功能安全就是在“以不变应万变”:
· 安全不够,冗余来凑;
· 冗余不够,多样化来凑;
· 多样化不够,诊断来凑;
· 诊断不够,流程来凑;
· 以上都不够,推给SOTIF。
而SOTIF不应该和功能安全划清边界,它本身就是功能安全曾经遗失的一部分而已,现在发现遗失,找回来了,应该构成一个整体完整体系,而不应该分道扬镳。
对应功能安全的“以不变应万变”,智能汽车产业却在发生在颠覆性变革。随着软件定义汽车时代的到来,汽车逐渐演变成一部会跑的手机,汽车的产品架构演变为由硬件、操作系统OS和应用软件构成,其中,硬件和操作系统OS组成智能计算基础平台,在智能计算基础平台的基础上可以快速灵活开发各种应用软件,实现复杂功能。伴随网联云控的发展,由单车智能逐渐向多车智能转变,车路云协同计算应运而生,这些新技术新领域让汽车产品形态发生了翻天覆地的变化。
传统汽车电子电气架构也随之在发生变革,由传统汽车上百个分布式ECU架构演变成集中的域控制器架构,未来又在逐步转变为中心化控制架构,车的功能变为在云端实现。这些转变带来的是越来越复杂的软件架构,越来越庞大的代码量,对于功能安全构成前所未有的挑战。
并且智能汽车功能安全绕不开的话题是人工智能的不确定性,这种不确定性主要分为模型的模糊性和数据的不确定性,模型的不确定性例如神经网络的错误率,数据的不确定性例如训练数据的不完整性,分布偏差以及与实际环境的差异。在人工智能算法的应用下,一些数据噪声就足以让识别结果产生巨大的差异,所以这些难题在如今传统功能安全的定义中都找不到答案。
总结起来就是功能安全就像一个垂暮老人,以一种保守的姿态缓慢前行,而智能汽车产业就像一个朝气蓬勃的少年,在奋尽全力的奔跑,所以功能安全目前追不上智能汽车的步伐。
从事智能汽车功能安全领域的人是否有这样的感受,在工作时会有一点力不从心,我们按照功能安全要求完成各项活动,可是我们依然感觉不够充实,就像用花拳绣脚在捶打一个壮汉的感觉,费尽周折又无济于事。
智能汽车产业的功能安全急需突破与创新,默守陈规无法真正解决安全问题。
这张图是我们和中国软件测评中心以及多家企业共同编写发布的车载智能计算平台参考架构1.0,从参考架构可以看出车载智能计算基础平台分为异构分布硬件和自动驾驶操作系统软件,自动驾驶操作系统软件又分为系统软件和功能软件。以我们的产品实践为例,我们国汽智控的核心产品智能汽车基础脑IVBB就是以这个参考架构为基础,具有跨车型、跨平台、统一OS、应用定制、弹性可扩展、全生态支撑等特点,我们的产品形态是在此架构基础上形成ICT数字底座加SDK方式,由硬件平台、系统软件、功能软件的平台抽象层、功能软件通用框架和智能驾驶通用模型构成数字底座,由SDK为快速开发应用提供接口。
这是一个庞大的平台系统,其中有算法内容和linux内容,如果严格遵照传统功能安全的刻板要求,这两部分是要极力规避的,但是去除了这两部分,我们的智能汽车时代变更还有意义吗?所以面对问题,首先不应该是逃避,而是应该去思考解决办法。
智能汽车处在快速变革期,产品面临的时间、功能、质量三方面的权衡,三者平衡产品才有保障,与传统汽车产业相比,在智能汽车产业研发过程中,我们不仅要关注产品本身,还要关注应用场景,不同的场景下可能产生完全不同的决策控制,更要关注性能、仿真测试、实车测试,随着车路云发展,还要关注信息安全体系建设。
总结起来,智能汽车产业功能安全急需的突破点:
· 突破软件规模,实现大规模复杂软件的安全保障;
· 突破功能安全的确定性要求,保障算法不确定性下的安全性;
· 突破传统实时操作系统约束,研讨Linux的安全性;
· 突破传统功能安全失效思维,采用系统工程的思维方式;
· 突破功能安全边界,与机械安全、信息安全组成“复合型安全”体系;
· 突破欧洲标准的局限性,建立中国自主智能汽车功能安全标准;
· 突破以证书为导向的模式,关注智能汽车真正安全性。
那么如何突破呢?我今天抛砖引玉,先分享一下个人的思考,也希望业界同仁们后续可以一起深入探讨:
对于大规模复杂软件及系统,首先要“分清主次”,对于关键功能进行强制化安全要求,并设置安全保底功能;开发流程上不仅要规范还要高效,精简流程,但重要流程环节不能少;测试永远是软件把关的有力防线,并且要从实车测试中不断总结积累安全设计经验;要建立问题库、场景库、数据库,数据驱动才能真正保障大规模软件、算法及系统安全。
对于算法安全性保障,核心要进行精细化开发,精细化具体表现在:流程同软件一样,应建立规范的开发流程降低系统性失效风险,并且在设计上要提高算法的可解释性设计、增加对抗性训练,提高标注精度,建立全面的评价体系,同样需要数据驱动,建立数据库,场景库,增加训练集,测试集;另外,也可以考虑在输入输出端增加故障安全模式。
对于linux的安全性,目前行业内也有一些联盟在集中研究,希望通过规范的开发流程降低其风险,将其满足ASILB的安全目标。我个人的观点是ALARP原则,在linux通往功能安全的路上要考虑性价比,细分Linux内部功能及模块,如果某个功能转化为功能安全的代价高于所获得的收益,那么就可以接受这个风险。
对于功能安全的思维方式,建立一种全局观,基于系统工程的思维去分析,不光聚焦失效分析,也包括需求分析,过程分析。
对于安全,我想提出一个“复合型安全”的概念,弱化功能安全、SOTIF、信息安全、机械安全等边界,真正关注安全本身,在系统中进行一体化兼顾分析,并建立融合体系,并且不光关注安全性,也同时关注可靠性、可用性、可维护性等多重方面。
最重要的是智能汽车产业应加快推动中国标准落地,在功能安全的中国标准建立过程中,我们要采取借鉴而不盲从的态度,积累中国化数据信息,基于中国智能汽车特点及应用实例经验去创建自己的标准。
最后,在智能汽车功能安全领域,我们应该从关注证书的应试教育转为关注安全的素质教育,这需要的是建立一种真正的安全文化,加强组织内部的安全认可、审核、验证、确认和评估。
那么总结一下,安全三角形需要哪些元素才能维持稳定,必不可少的是海量数据、安全分析与测试,这些积累需要全行业的努力。
对于智能汽车产业的功能安全发展之路,我想今天在这里可以倡导一下,没有超人可以完成一切,需要的是全产业联盟,共同探索创新,共建生态共赢,共享数据、共享经验、共享case,只有大家携手共同努力,创建智能汽车中国标准,才能真正突破一切卡脖子问题,真正实现汽车强国。
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[6]陈怡欣,张俊瑞,汪方军.卖空机制对上市公司创新的影响研究——基于我国融资融券制度的自然实验[J].南开管理评论,2018,21(02):62-74. [7]黄俊,黄超,位豪强,王敏.卖空机制提高了分析师盈余预测质量吗——基于融资融券制度的经验证据[J].南开管理评论,2018,21(02):135-148. [8]孙光国,孙瑞琦.控股股东委派执行董事能否提升公司治理水平[J].南开管理评论,2018,21(01):88-98+108. [9]沈洪涛,周艳坤.环境执法监督与企业环境绩效:来自环保约谈的准自然实验证据[J].南开管理评论,2017,20(06):73-82. [10]李茫茫,黎文靖.审计具有保险功能吗——基于*官员变更的自然实验[J].南开管理评论,2017,20(04):93-104. [11]陈运森,郑登津.董事网络关系、信息桥与投资趋同[J].南开管理评论,2017,20(03):159-171. [12]贾凡胜,吴昱,廉柯赟.股利税差别化、现金分红与代理问题——基于财税[2012]85号文件的研究[J].南开管理评论,2016,19(01):142-154. [13]徐莉萍,辛宇.媒体治理与中小投资者保护[J].南开管理评论,2011,14(06):36-47+94. 管理科学学报 [1]李沁洋,许年行.资本市场对外开放与股价崩盘风险——来自沪港通的证据[J].管理科学学报,2019,22(08):108-126. [2]张岩,吴芳,吴晓晖.IPO募资双重管制与资源配置——基于自然实验的经验证据[J].管理科学学报,2018,21(11):76-91. [3]刘志红,王艺明.“省直管县”改革能否提升县级财力水平?[J].管理科学学报,2018,21(10):1-13. [4]陈胜蓝,卢锐.卖空压力与控股股东私利侵占——来自卖空管制放松的准自然实验证据[J].管理科学学报,2018,21(04):67-85. [5]金宇超,靳庆鲁,严青蕾.合谋与胁迫:作为经济主体的媒体行为——基于新闻敲诈曝光的事件研究[J].管理科学学报,2018,21(03):1-22. [6]才静涵,夏乐.卖空制度、流动性与信息不对称问题研究——香港市场的个案[J].管理科学学报,2011,14(02):71-85. [7]王志强,吴世农.我国股票市场透明度变革效应研究[J].管理科学学报,2008,11(05):110-119. 社会学研究 [1]哈巍,赵颖.教学相“涨”:高校学生成绩和评教分数双重膨胀研究[J].社会学研究,2019,34(01):84-105+243-244. [2]程诚.同伴社会资本与学业成就——基于随机分配自然实验的案例分析[J].社会学研究,2017,32(06):141-164+245. 中国的准自然实验真多!
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智能汽车行业的功能安全挑战与创新
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活动时间:2018年8月20日11:30-12:30 活动地点上海展览中心一楼友谊厅 活动嘉宾刘宪权 2017年7月8日国务院发布的《新一代人工智能发展规划》预测了人工智能发展的不确定性可能带来的新挑战:"人工智能是一项影响广泛的颠覆性技术,可能带来改变就业结构、冲击法律和社会伦理、侵犯个人隐私、挑战国际关系准则等问题,将对*管理、经济 对*管理、经济安全和社会稳定乃至全球治理产生深远影响。在大力发展人工智能的同时,我们必须高度重视可能带来的安全风险挑战。" 诚然,人工智能技术在给人类生活带来极大便利的同时,也给人类社会带来了极大的犯罪风险。人工智能技术作为一种犯罪工具,无疑为犯罪插上了科技的 "翅膀",使社会危害程度呈几何倍数增长,甚至可能引发更多新型犯罪。在此背景下,本书探讨了人工智能技术给刑法带来的风险与挑战,同时,本书也对这些风险与挑战做出了回应。 人类既然有能力开发人工智能,也应该有能力控制人工智能。为了避免出现科幻电影中人工智能不受人类控制的情况,我们必须重视人工智能的安全与风险问题。防控人工智能风险,关键在于控制人工智能产品的开发和使用。当前,人工智能产品的开发和使用存在多重刑事风险,从源头上防控这些风险或许是更为合适的选择。因此,刑法需要在其他法律法规对人工智能产品的研发和使用作出具体规定的基础上,将严重危害社会的行为纳入规制范围。--摘自《人工智能当代刑法面临的挑战 责任编辑:刘宪权 出版日期:2018年7月 定价:68.00 元 刘宪权
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人工智能时代信息安全监管的挑战与对策
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openEuler郑州用户组成立!openEuler与hyperfusion携手共建河南地区用户生态 - 开幕致辞 超融合操作系统业务总经理、openEuler委员会成员蒋振华先生为本次活动致辞。 在本次活动的致辞中,他提到,作为openEuler社区早期的成员,超融合见证了openEuler从成立到在各行业商业落地,再到跨越生态拐点的过程,感谢openEuler提供了一个全产业链共同创新的平台,共同推动创新技术的商业落地。 同时,本次活动得到了郑州市郑东新区大数据管理局、郑州中原科技城投资服务局的大力支持。 郑东新区大数据管理局曹光远 在活动致辞中表示,openEuler的应用和*应用设施的深度优化,为郑东新区数字化转型提供了安全、可靠、高性能的技术基础;郑州中原科技城招商服务局王林表示,郑东新区欢迎所有openEuler生态相关企业扎根当地,围绕openEuler社区共同发展,形成合力。 openEuler社区及运维功能介绍 openEuler技术委员会委员胡峰 openEuler技术委员会委员胡峰先生在本次活动中介绍了openEuler社区目前发展的整体情况,并重点从技术层面介绍了openEuler的运维功能。 openEuler 晚会 胡峰先生介绍智能运维工具 A-Ops 和 openEuler gala、 阿波罗 Apollo、智能漏洞管理解决方案等新功能,以及涵盖各种运维场景的精品运维组件。在*交流环节,许多用户就目前使用的 openEuler 在*交流环节,许多用户就自己在使用openEuler过程中遇到的一些问题与胡峰先生进行了进一步的交流。 软硬结合,构建多样化算力操作系统 Hyperfusion 基于 openEuler 的基础上,结合自身软硬件技术积累,推出了富讯服务器操作系统 FusionOS FusionOS. FusionOS 首席架构师张海亮 分享了 FusionOS FusionOS首席架构师张海亮分享了FusionOS的软硬件协同优势、卓越的性能和可靠性,以及FusionOS在金融、运营商、*、互联网等行业的实践案例,引起了众多用户的兴趣,分享结束后,不少参会者就FusionOS的特点向讲师提问并进行了交流。
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InfoQ,谈谈百度开源高性能搜索引擎 Puck-Ben:Puck是团队长期研究和努力的成果,作为Puck的负责人,我对这个项目有着深深的热爱和执着,对我个人而言,它不仅仅是一个搜索引擎,而是代表着团队心血和智慧的结晶,它是我们对技术的追求,对创新的执着,也是我们对未来的期望和愿景,Puck的每一次升级和优化都记录着我们的成长和进步。这是我们对技术的追求,对创新的执着,也是我们对未来的期望和憧憬,帕克的每一次升级和优化都记录着我们的成长和进步。 我对帕克的未来充满期待。首先,我希望 Puck 能够在开发者社区得到广泛应用,同时得到社区的反馈,不断优化和改进。我期待看到更多的人参与到Puck的开发和使用中来,通过大家的共同努力,让Puck成为人工智能领域有影响力的工具。其次,我希望Puck能够不断创新和优化,保持技术领先地位,不仅要适应当前的技术需求,更要预测和引领未来的技术趋势。最后,我希望Puck能在更多的实际应用中实现自身价值,为人工智能在各行各业的应用提供有力支撑,推动科技发展。 访谈嘉宾简介: Ben,百度搜索内容技术部主任架构师,负责多模态内容理解、超大规模内容关系计算、内容处理与生成、模型优化等方向。 欢迎加入朋克技术交流群:913964818 本部门招聘ANN搜索工程师、模型优化工程师、分布式计算研发工程师等多个职位。欢迎勇于接受挑战、具有优秀分析和解决问题能力的人才加入我们。 招聘邮箱:tianyakun@baidu.com --END-- 推荐阅读
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对话NGC蔡岩:从机制创新到价值沉淀,解析DeFi产品开发逻辑 |链捕手 - 真正的DeFi产品首先要有足够的安全性和稳定性,如果能在此基础上有一些功能创新,那就非常好了。像 Uniswap 这样逐渐成为 DeFi 基础架构的产品,可遇而不可求。 链式捕手:固定利率协议之前关注度比较高,但观察下来发现,大部分协议还是类似于传统金融CDO(抵押债务凭证)的玩法,风险系数很高,您如何理解这块业务的价值和风险? 蔡岩:确实有些定息协议类似CDO玩法,背后绑定一个债券,但并不是所有的定息协议都是这样的玩法,像这种CDO玩法的主要代表项目是88mph,背后绑定的是Aave、Compoud这样的借贷协议,在此基础上做定息和浮息债券;像APWine,背后同样是Aave,它会发行期货收益代币来锁定你的收益;Notional本身是做借贷市场的,在此基础上做定息协议。 非 CDO 的玩法,比如 Horizon,更像是一个利率撮合器,背后需要用户通过拍卖产生更合适的目标收益率;像 Saffron、BarnBridge 等是通过风险分级来定义不同的收益率。总的来说,创新还是挺多的。 价值层面是创新和想象力,因为在传统金融领域,比如银行做固定收益证券,或者评级机构给风险分级,这些业务都非常大,利润也很丰厚。而 DeFi 的对口业务给了类似业务很大的想象空间。尤其是固定利率协议的成熟产品不多,尝试各种微创新是很有意义的。 风险程度还是要具体到不同的玩法,比如,在 Aave、Compoud 等借贷协议的固定利率协议背后,如果这些借贷协议受到攻击,与之绑定的固定利率协议也会受损。 同样,如果自己做借贷市场,可能更需要更强的开发能力。再有,如果该程序的机制或参数设计不当,同样会导致协议运行不稳定,并可能造成大量用户清盘。 总的来说,风险在于固定利率协议的设计,这是一个非常复杂的过程,需要不断地尝试和出错。 链式捕捉器:刚刚提到背后是Aave/Compound的固定费率协议风险较大,您认为Aave最大的不确定性和创新点分在哪里? 蔡岩:其实爱钱进一直被认为是走在行业前列的项目,他们的迭代速度非常快,比如率先尝试闪贷、推出新的经济激励模式、推出目前业内首个安全模块、尝试L2解决方案等等。 而在主要的借贷业务上,他们又十分谨慎,比如在抵押率、清算系数等风险参数的设计上相对于其他借贷协议较为保守,并不会存在为了吸引更多借贷资金而降低风险的要求。 与许多 DeFi 项目一样,即使 Aave 进行了多次审计,也无法保证不存在漏洞。前段时间,Aave 刚进入 V2 阶段时,白帽黑客就指出了某个漏洞。 之前的创新点可能是闪电借贷,这是当时业内独一无二的新产品功能,也为 Aave 带来了不少收益。当然,也有人批评闪电贷只能方便黑客实现资金效益的最大化,但工具本身并没有错,未来闪电贷肯定会有更多的应用场景。 其次是安全模块的设计,这有点像项目本身的储备金库,保障项目的安全性,这也是爱维开创的先河。说实话,目前大多数项目都没有做到代币模式的良性或正向运营,也做不到像Aave一样的安全模块,这是一个不小的门槛。 Chaincatcher从某种程度上来说,挖矿模式是DeFi财富效应的根本支撑,但Aave的CEO却说挖矿机制带来的动力是不可持续的,您怎么看这个观点? 蔡岩:"挖矿机制 "不可能失效,因为它是一种激励机制,或者说是项目冷启动的一种方式。但流动性开采亚博体育手机客户端不会一直高涨。比如去年11月的流行性挖矿高APY持续了一两个月就崩盘了,导致DeFi市场大幅回调。 Aave、Uniswap、Synthetix等项目真正爆发进入市值前15名也是在今年2月,我更倾向于这是头部DeFi长期价值的体现。虽然大家都喜欢抢高APY的矿机,但我个人很少参与挖矿,所以我并不觉得流动性挖矿是DeFi的基本面支撑。
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澎湃新闻对话腾讯丁珂:从 "治已病 "到 "治未病",企业需快速构建 "安全免疫力"--丁珂指出,对企业而言,安全不是成本而是生命线 丁珂指出,对企业而言,安全不是成本而是生命线,也是商业 "硬币 "的另一面。在数字智能化的新阶段,发展驱动安全建设已成为普遍共识,企业需要转变安全思维,从被动建设到主动防御,构建一套新的安全范式和框架,以更加积极、主动的安全观来提升数字安全免疫力,以 "治未病 "的理念取代 "治已病",前置安全,快速构建 "安全免疫力"。对 "已病",前置预判,及时应对处置安全风险,才能维护品牌价值,保障健康发展。 与此同时,安全建设还普遍存在 "不知道往哪投、怎么投 "的痛点。对此,腾讯安全提出,企业可以按照数字安全免疫模型的框架进行安全全局部署,重点在业务安全、数据安全、安全运维管理、边界安全、终端安全、应用开发安全等薄弱环节的关键领域注入 "免疫增强针"。 今年进入公众视野的AIGC还在产业化、产品化的过程中,但大量攻击者已经利用它生成攻击脚本、钓鱼邮件,甚至伪造身份进行诈骗。"人工智能本身是否安全,会不会让网络更不安全? 腾讯安全研究认为,AIGC的风险主要集中在 "无法解释 "和 "无法追踪 "的特点上,但这在技术上是能够找到应对方法的。丁珂谈到,AIGC作为生产力的巨大提升,确实会带来更复杂的攻防态势和更大的防御难度。但任何新技术都要经历这样的周期。而法律法规也会随着技术的演进而不断更新,使新技术的发展更加规范和健全。 丁珂认为,随着我国网络安全法律法规体系的不断完善,合规性将给企业推进网络安全带来很大的推动力,并很直观地展现在需求端。未来,伴随着数据要素市场的建立或企业对数据价值的挖掘,也将带动数据安全市场的快速增长。 对于腾讯安全的商业逻辑和运营,丁珂表示,不谋求建立竞争壁垒,而是期望与生态共同发展,腾讯安全希望通过能力开放,实现安全与业务相伴的生态模式。 谈到未来,丁磊表示,安全领域已经进入加速发展期,在蓝海中会持续关注很多新的业务领域,希望孵化出新的商业模式,腾讯安全团队也会持续关注并抓住机会做好产品。 以下为采访实录(在不改变原意的基础上略有删减): 冲浪新闻:当前,以人工智能、大数据等新技术为驱动的第四次工业革命正向纵深推进,给人类生产生活带来深刻变革。而互联网作为新技术的载体,面临的安全挑战不仅数量越来越多,形式也越来越复杂。从互联网安全从业者的角度,腾讯观察到近年来国内外网络安全形势发生了哪些变化?这些变化呈现出怎样的趋势?
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金融科技的高效省力秘籍:打造全面连接、全景覆盖、智能化的数字化运营体系" - 当下金融科技运营:挑战与机遇共存的时代解读 在快速发展的数字技术和企业数字化转型的大背景下,中国金融科技产业步入了提质增效的新阶段。面对市场的起伏变革与不确定性,金融机构需积极拥抱创新,灵活运用新技术,确保在竞争激烈的市场环境中稳固立足。 - 面临的双重考验: 1. 技术迭代压力:持续跟进行业内的科技革新,掌握新兴工具和平台,时刻应对瞬息万变的市场需求是金融科技运营的一大挑战。 2. 安全与隐私挑战:伴随着网络安全风险加剧和数据泄漏频发,如何强化信息安全体系、防范攻击、维护客户资金及隐私安全显得尤为重要。同时,伴随金融科技公司崛起,个人隐私权保障愈发关键。 - 喜人的发展空间: 1. 提升运营效益与降低成本:借助数字化技术,实现流程自动化、信息整合以及数据分析等,有效提升工作效能并缩减运营成本。 2. 扩大市场份额与增收途径:利用数字化手段拓宽销售渠道,优化用户体验,吸引更多用户并带动收入增长。 3. 加强客户联系与提升满意度:通过数字化科技运营,企业能更好地与客户互动沟通,增强客户信任感与忠诚度。 - 构建金融科技降本增效的核心驱动力:实施“全感知、全链接、全场景、智能”的科技运营体系升级路径