技術リーダーたちが、AIの未来やセキュリティ投資の重要性、人為的ミスへの対策について語ります。
アプリケーションの障害は、企業にとって数百万ドルの損失につながります。たとえば、Metaアプリが6時間停止すると6,000万ドルの損失をもたらします。技術リーダーが収益に影響を与える脅威との対策について再考する方法を紹介します。
SushidataのCEO兼共同創業者が、企業が構造化されていない顧客データにAIを適用することで、どのように顧客インサイトを深めてエクスペリエンスを改善し、満足度を高め、顧客離れを最小限に抑えることができるかを説明します。
企業は成長するにつれ、ますます多くのポイントソリューションが追加されていきます。これは、ゲームが進むにつれて体(セグメント)が拡大する1980年代の携帯電話ゲーム「スネーク」と似ています。複雑な企業セキュリティスタックは、煩雑さを拡大しビジネスの停滞を引き起こす原因となります。
生成AIと量子コンピューティングは、セキュリティ運用の効率を高める一方で、新たな脅威を出現させるなど、サイバーセキュリティの在り方が革新されることに疑いはありません
企業におけるAIの利用を管理することは、リスクを軽減するために不可欠です。AIはデータによって異なるため、AIガバナンスはデータガバナンスから始める必要があります
企業は、データが地理的な国境を越えることなくAIを活用できる方法を必要としています。モデルがどこで実行され、どのように更新されるかを制御できない限り、コストのかかる規制違反のリスクがあります。
20年後には、AIが私たちの世界を大きく変えるでしょう。しかし、あまりにも多くの組織が現在のAIの可能性にだけ焦点を当てています。将来AIを最大限に活用するためには、組織が長期的な戦略を構築し、すぐにセキュリティの近代化を始める必要があります
AIは複雑な社会的課題に対応する可能性を秘めていますが、政府機関はこの新しい領域を進む中で、またシャドーAIと戦う中で、革新と市民の利益保護のバランスを取る必要があります。
テクノロジーリーダーは、効率を高め、成果を加速するためにAI支援開発に積極的に取り組んでいます。AIを組み込むことによるリスクを管理するための8つのベストプラクティス
企業へのリスクを最小限に抑えつつ、クラウドセキュリティの複雑な世界を探求し、その可能性を最大限に引き出すために、将来を見据えた回復力のあるセキュリティ戦略を開発することがより重要になるでしょう
Zendeskのエンジニアリング担当SVPであるNan Guo氏が、「設計によるセキュリティの原則」を守りながら、消費者と従業員のエクスペリエンスをパーソナライズに当たりAIを活用する様子を語ります。
昨年の記録的なDDoS攻撃や、注目を集めた最近の侵害のようなインシデントは、組織が現在のサイバーセキュリティの取り組みに完全に取り組む必要性、すなわち今日の脅威と進化する環境のバランスを保つための4つの主要なイニシアチブを強調しています。
デジタルネイティブな人たちは、既にZero Trustを活用し、サイバーセキュリティの変化をリードしています。彼らが経験しているメリットのトップ5をご紹介します。
人気の高まりとリスクは合わせ鏡 - シャドーAIは、データへの侵入と盗用を目的とした不正を目的とし悪意のあるアプリケーションの急増により、シャドーITのリスクを増大させます。
100か国以上が国民の個人情報のプライバシー保護を目的とした法律を制定しています。これは歓迎すべきことではありますが、グローバル企業にとってはそれらの法律の遵守が深刻な問題になり得ます。
変革的なテクノロジーが登場するたびに新たな脅威が表面化し、セキュリティ業界はその都度、セキュリティ、プロトコル、プロセスを強化することで対応してきました。
AIベースの大規模言語モデルの利点とリスクの調査に基づいて、CISOはChatGPTやその他の生成型AIツールを許可するか禁止するかを判断することができます