险评估 和管理流程，共同识别多云环境中的关键资产、潜在威胁和风险敞口，及时 发现已泄露云账号的异常行为，补齐基于云上环境的入侵链路还原能力，并 具备有效止损的手段。此外，还应定期开展风险评估和审计，并根据风险变 化动态调整安全策略。 图�� 企业多云环境中安全合规方面遇到的挑战 来源：IDC，���� 数据的可见性、安全性和可恢复 跨多个云环境加密管理 云治理与合规 云服务配置不当 同基础设 施上的云主机、容器和云原生工具组件等，支持资源统筹管理与调度，亦能 将云服务调 度到不同的物理位置，减少延迟、提高服务质量并提供统一管理 视图。同时，有能力对安全、事件、日志、监控、审计、流量等进行统一运 维管控，满足跨地域容灾、跨云弹性、应用迁移等高等级需求。 �� 一致性上云体验：利用统一的容器、中间件环境，实现标准 API、配置模板 以及自定义资源能力，减少学习成本，提供一致性云原生体验。业务人员可 化，成本意识不强，给企业运营带来较大的负担。 企业可以采用一系列工具和指标体系来跟踪各类云资源的使用情况，寻找资源利 用率低的组件，对资源、预算、费用等进行优化；同时，这些云资源能够提供合 规和审计能力，为企业带来以下显著改善： 图�� 企业选择多云多集群管理产品时关注的能力及功能 来源：IDC，���� 高可用与容灾管理 资源编排与自动化 监控与告警 应用与数据迁移 成本优化与计费管理

H5、jQuery 等。 第 48 页 徐老师 信息安全实战派专家 | Web PHP 代码审计金牌讲师 多年信息安全工作经验，热爱研究网络安全技术。主攻 Web、渗透测 试、安全研究、漏洞挖掘、代码审计。擅长 Web 方向，热爱 CTF 和 AWD。 在 Web 方向的 PHP 代码审计尤为擅长，曾参与审计某司自研项目并审计 到高危漏洞。有丰富的政府，内网外网项目渗透经验。多次在 CTF 比赛中 获取名次，并担任出题者和裁判。曾在国内某

模态穿透赋能推理边界拓展： Align-DS-V 合成数据及 Test-Time Scaling: 突破数据再生产陷阱 强推理下的安全：形式化验证 Formal Verification \ 审计对齐 Deliberative Alignment Outline org/pdf/2304.08485 长思维链可解释性 模态扩展 + 模态穿透进一步拓展强推理边 界 强推理能力赋能 Agentic 发展 强推理模型的监管和安全保证 形式化验证 审计对齐 对齐欺骗现象 未来技术方向展望 当前的对齐方法（如 SFT 和 RLHF ）鼓励 LLMs 通过偏好学习从大量数据中总结规范 和人 类意图，而不是直接学习安全规范。 我们能否直接利用强推理能力学习安全规范以增强模型的安全性？ 审计对齐 Deliberative Alignment Deliberative Alignment: Reasoning Enables Safer Language Models Stage I:

Kibana CKafka TSF TDSQL 分权分域统一Web控制台 云API Kubernetes API 用户权限管理 TAD服务管理 TCS Controller 自动化运维 操作审计 运维报表 链路跟踪 日志分析 监控告警 故障演练 滚动升级 自动部署 Kubernetes ZK Kafka RabbitMQ etcd MariaDB Redis ES Docker/Containerd

一是基于大模型的流程理解与生成能力，如通过 自然语言交互实现低代码流程设计。二是跨行业知识图谱的构建。三是可信 AI 体系的建立，特别是 在涉及敏感数据的金融、医疗等流程中，需融合区块链技术实现审计溯源。 技术革新与供给侧变革的协同效应，正在重塑行业价值链条。同时，流程智能化将从效率工具进化 为战略资源，最终推动企业实现从流程优化到商业模式创新的质变跨越。爱分析将持续关注这一领 域的动

术和生产能力向期望的目标转变。 加强创新体系 - 国家可以通过技术评估和前瞻性练习 来评估它们的AI机会和挑战，并确定加强其创新体系 的具体行动。联合国贸易和发展会议（UNCTAD）在 技术评估方面协助发展中国家，其科技政策评审计划 支持它们创新体系的发展。 政府与利益相关者合作——成功的结构性转变需要科 技与创新部、工业部以及教育部等公共当局和部门的 合作。利益相关者的参与对于确定可持续发展的AI解 决方案以及制定与国家目标相一致的技术创新规划至

工具。 • 嵌入道德和偏见检测机制 减少人工智能系统的偏见以确保公平性至关重要。 银行应开发和部署工具，持续审计人工智能模型中 的意外偏差，尤其应针对信贷决策或欺诈检测等敏 感应用。这需要多样化且具有代表性的训练数据 集、定期模型测试以及定义了可接受模型结果的清 晰指引。与独立审计师或道德委员会合作可有助加 强监督并提高可信度。 • 通过设计优先满足隐私要求 由于银行需要处理大量客户数据，因此将隐私考虑纳

下一步是什么 如果您是早期采用者？ 对企业内部审计聊天机器人： 您的面孔，在未来 32 展示数据收集的自我克制： 如果您正准备开始？ 如果您想要采取更慢的节奏吗？ 如何保持信任？ 请务必确保您的聊天机器人保持一致性： 给您的生成式AI努力注入个性： 增 值效果。 您可能比您认为的要更前进。聊天机器人带来一系列 优势，所以许多组织已经部署它们并不足为奇。尽管 如此，可能并没有一个一致的战略。对贵组织中的聊 天机器人和它们的预期目标进行一次零起点审计。它 们是否以意想不到的方式提供价值？它们如何增强客 户接触点？您期望达到的地方与当前的地方之间有多 大差距？研究竞争对手，以评估您可能落后在哪里以 及哪些新领域适合部署。 品牌方面，您不希望聊天机器人脱离掌控，承诺不存在的 产生 影响的地方。大胆尝试。 不要局限于你的首次成功证明概念。关于通用型机器人 可以如何以及在哪里被使用的界限尚未确定。真正的先 驱将继续探索新颖的使用案例并发布数据集以推进行业 发展。为了开始，审计你的组织中机器人当前正在做什 么以及它们下一步可能走向何方，并记住，虽然并非每 个尝试都会成功，但每一个成功都可能带来重大优势。 有合理的理由让人们害怕机器人。想象一下发生物理安全 入侵，一个安全机器人采取行动并产生严重后果的情况。

4588 家，中国证券公司共 131 家。 11 合规压力来源于监管环境的变化，新的监管法规和标准 要求金融机构不断更新和完善自身风险管理框架，甚至构建 新的合规体系，例如衍生自金融监管的监督审计和衍生自金 融风险领域的反洗钱。这增加了机构的合规成本，也加大了 金融机构平衡合规性和业务灵活性的难度，以及管理难度。 客户个性化及监管法规和标准的增多，使得数据结构趋 于复杂增大了数据的整合难度。不同机构、系统之间的数据

使新技术的商业闭环能尽快实现；另外一方面，还要推进产业技术部门和行业监管部门 协同，使新技术能迅速产品化，加速上市前审批和加强上市后监管，促进新技术的安全 使用和升级迭代。 此外，监管部门可借鉴世界卫生组织提出的独立第三方审计和评估机制，搭建医学人工 30 智能应用评估平台基于研发、使用、监管等各利益相关方的实际需求，形成规范、透明 的信息共享及交换平台。平台还可执行相关价值评估、产品测评、红队对抗、检测、价 值