今天这一期是多基因风险评分的最后内容,我将和大家主要介绍一下如何解读并充分利用PRSice的结果。 1. 4. 个体PRS得分文件 这个文件包含最佳拟合模型下个体的PRS得分信息,以.best结尾。该文件主要包含四列FID,IID,In_Regression和PRS。 ,这两个与PLINK的fam文件内容对应,另外In_Regression表示个体是否用于PRS和表型的拟合,Yes表示该个体被用于PRS和表型的拟合,而No表示未用于拟合,PRS表示的是该个体的多基因风险评分
技术风险治理:从变更本质到 SRE 实战一切风险来自于变更 —— 这是研发与运维领域最朴素也最深刻的共识。当我们从业务需求拆解出变更请求(CR)时,技术、产品与运营的风险便如影随形。 三、SRE 框架下的技术风险治理实践基于 Google SRE 的方法论,我们可以构建一套从风险识别到闭环治理的落地体系:1. 从心智图到技术图:风险治理的落地路径正如实践中总结的 “心智图→产品图→技术图” 路径,风险治理需要从用户体验出发,逐层拆解到技术实现:心智图(新老用户体验):通过用户调研与行为分析,识别体验层面的风险点 四、总结:风险治理是一场持续的 “渐进式变革”技术风险的本质不是 “要不要变更”,而是 “如何安全地变更”。 从变更请求的风险识别,到架构、时间与跨团队限制的三维治理,再到 SRE 框架下的实践落地,我们需要用系统化的思维应对复杂的技术风险。
除了这些能力带来的滥用风险外,还存在源于模型在这些能力水平下采取无定向行动的潜在错位风险,以及此类模型可能融入AI开发和部署过程的风险。 为应对关键能力等级带来的风险,当达到相关的关键能力等级时,会在外部发布前进行安全案例审查。这包括执行详细分析,证明风险已如何降低到可管理水平。 对于高级机器学习研发关键能力等级,大规模内部部署也可能构成风险,因此现在正将这种方法扩展到包括此类部署。细化风险评估流程该框架旨在根据风险的严重程度进行应对。 细化了关键能力等级的定义,特别是为了识别那些需要最严格治理和缓解策略的关键威胁。在达到特定关键能力等级阈值之前以及作为标准模型开发方法的一部分,将继续应用安全和安保缓解措施。 最后,在此次更新中,更详细地阐述了风险评估流程。在核心早期预警评估的基础上,描述了如何进行包含系统性风险识别、模型能力的全面分析以及风险可接受性的明确判定的整体评估。
2022年,log4j 2漏洞的爆发让无数企业看到了开源技术存在的巨大隐患,而随着开源技术的进一步使用,类似于log4j 2漏洞的大事件必定会以更高频率的不断出现,那时企业安全将面临重大挑战。 据NVD的数据显示,目前已知的开源漏洞已经达到数万个,安全风险正在持续上升,因此开源风险治理已经迫在眉睫。 峰会将邀请专注于业内开源风险治理技术大拿安势信息创始人& CEO、荣耀终端开源软件管理专家、中兴通讯开源合规&安全治理总监等多位重量级人物,从甲方、乙方的角度出发,畅聊开源风险治理的那些事儿~ 议题前瞻 企业开源安全风险管控 中兴通讯开源合规&安全治理总监 项曙明 项曙明,信通院可信开源供应链资深咨询评估师、开源治理标准专家、可信开源治理讲师和金融开源治理社区技术专家。 本次分享将介绍在企业层面如何构建有效的开源安全风险管控机制,形成内驱力,推动组织和项目团队积极进行开源安全治理和风险应对实践。
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因此,如何在利用RPKI增强路由安全的同时,有效防范其内在的中心化风险,成为当前互联网治理领域亟待深入探讨的议题。 本文旨在系统剖析RPKI中心化风险的成因、表现形式及其潜在影响,评估现有缓解机制的有效性,并提出兼顾安全性与去中心化原则的治理框架。 4. 中心化风险的治理挑战与现有缓解机制面对上述风险,当前RPKI生态已发展出若干治理与技术机制以增强透明度与抗脆弱性,但仍存在局限。 协同治理框架的构建为有效应对RPKI中心化风险,需构建技术、制度与社区协同的多层次治理框架,实现安全与去中心化的动态平衡。 其通过密码学手段为路由起源验证提供了技术基础,有效遏制了大规模前缀劫持风险。然而,其依赖RIR作为中心化信任锚点的架构设计,不可避免地引入了权力集中、单点故障与治理脆弱性等新型风险。
之后紧接着又发起了服务风险治理项目,识别慢接口,不规范的 SQL,依赖不合理等服务风险。 在大家砥砺前行的完成这两个大项目之后,全站的稳定性得到了大幅度提升。 经过了这两年多的沉淀,现在我来汇报一下在做服务风险治理过程的相关经验心得,希望能带给大家一起启发。 SRE 小组探索服务风险治理已经快两年了,迎来了新版本的迭代。借此机会,想和大家深入聊一下服务风险治理,拓宽彼此认知的边界。 服务风险治理最终目标是为了服务健康,服务的健康体系是个复杂系统,影响因素很多,但我们需要抓住现阶段最大的风险。经过反复的对比,选择从延迟风险入手,也是为了达到公司预期“全站秒开”的大目标。 小 结 本次分享主要基于 MDD 指导思想,以指标为导向,深入分析服务风险模型,讲解了服务风险治理的一般模式,降低服务延迟,规避风险。
本文围绕上述四类核心风险展开系统分析,结合主流安全框架与行业实践,提出企业 AI 代理安全治理的路径与方法。 4 AI 系统自身作为攻击面的风险分析4.1 提示注入攻击提示注入是当前针对 AI 代理最受关注的攻击手法之一。 NIST AI 风险管理框架提供了 AI 风险管理的通用流程,包括治理、映射、测量、管理四个核心功能,帮助企业建立系统化的 AI 风险管理能力。 针对上述风险,本文提出企业 AI 代理安全治理的实施路径。 AI 技术发展迅速,新的攻击手法和防御技术不断涌现,本文分析的风险场景和治理路径可能需要随着技术发展而更新。
4 治理层攻击与传统智能合约攻击的本质差异Term Finance 事件之所以在行业内引发广泛关注,不仅因为损失金额巨大,更因为它代表了一种与传统去中心化金融安全事件截然不同的攻击范式。 当前多数协议在这一张力面前倾向于优先保障去中心化叙事,对治理安全风险估计不足。5.4 用户层面:治理参与度低与风险感知不足治理机制的安全运行高度依赖社区成员的积极参与。 此外,协议应当区分常规治理操作与高风险操作。 ,待窗口期结束后再执行提案的资产转移;建立治理风险预警的用户通知机制,当监测系统发现投票权异常集中或高风险提案时,自动通过链上事件、前端界面、社区渠道等多种方式通知相关金库用户,提醒用户关注风险并评估是否需要撤出资金 这些差异意味着,行业不能继续沿用传统的安全范式来应对治理层风险,必须建立专门面向治理机制的安全防控体系。
关注腾讯云大学,了解行业最新技术动态 直播详情预告 简 介 从中央关于坚持底线思维,着力防范化解重大风险精神引入,结合国内外几起重大社会风险的典型案例,深入分析当前我国防范化解重大风险的历史背景,系统阐述当代我国社会重大风险的重点领域和防范控制要点 ,并结合这次我国应对新冠肺炎疫情的经验教训,讲解和探索应对重大社会风险事件的应对之策。
《金融行业开源治理白皮书》即将发布 首次系统梳理开源风险 面对开源软件使用过程中的一系列问题,金融行业该如何规范地使用开源技术,最大化减少使用开源带来的风险? 基于对行业的深刻理解,中国信息通信研究院和浦发银行、农业银行、中信银行等多家拥有丰富开源治理经验的金融机构,共同编写了国内首个《金融行业开源治理白皮书》,并重磅推出了金融开源治理的优秀实践案例,为金融行业积极应对开源风险 此次推出的《金融行业开源治理白皮书》,是国内首次对金融行业的开源风险和治理方法进行系统梳理,也是中国信息通信研究院继2018年发布《开源治理白皮书》和《开源许可证使用指南》以来,对开源标准体系的进一步深化和完善 据悉,《金融行业开源治理白皮书》对金融企业引入开源技术的背景和开源技术的意义进行了全面解读,重点梳理了引入开源可能导致的相关风险,并对金融行业在开源治理方面可以采取的措施给出了建议。 为了让用户更好地规避开源风险,深入理解开源治理,中国信息通信研究院将在2019云计算开源产业大会的“开源治理论坛”上,正式发布《金融行业开源治理白皮书》,并在会上对开源治理的相关内容进行解读。
本文从平台治理、行业监管、用户安全教育、安全技术迭代四个层面提出可落地的治理路径,为防范加密社交生态下的钓鱼诈骗提供理论参考与实践思路。 本文立足于 Binance Square 风险警示文本所披露的现实威胁场景,客观梳理加密社交平台钓鱼诈骗的典型模式,拆解攻击完整链路,辨析风险多重成因,不做夸大推演,从多方主体视角构建风险治理框架,为同类加密社交平台的安全风险防控提供分析依据 4 加密社交平台钓鱼诈骗风险多维成因分析加密社交平台钓鱼诈骗的出现,不是单一技术缺陷导致,是平台产品机制、黑产收益成本结构、用户群体认知短板、加密资产技术特性多重因素叠加形成的风险。 5 加密社交平台钓鱼诈骗的分层治理路径针对加密社交平台内生钓鱼诈骗威胁,不存在单一技术手段可以彻底消除风险,需要平台方、监管机构、行业组织、普通用户多方协同,构建事前风险识别、事中拦截处置、事后止损溯源的完整治理体系 5.2 监管与行业组织层面治理举措监管机构需要充分认识加密社交生态特有的钓鱼诈骗风险,不能简单沿用传统网页钓鱼的监测思路。
研究认为,该类风险的根源不在于单一技术漏洞,而在于公开透明义务与个人信息保护之间的制度张力,以及市政业务流程中缺少独立核验环节的治理缺口。 据此,本文从公开信息最小化披露、发件域与支付渠道权威化、申请全流程风险告知、跨市镇威胁情报协同、银行侧拦截与受害人救济等维度提出闭环治理框架,为地方政府在保障政务公开的同时防范定向钓鱼诈骗提供参考。 基于巴比伦镇及关联案例,本文系统解析该类攻击的链路与成因,评估现有防御手段的局限,提出兼顾政务公开与风险防控的治理路径,研究不追求完全消除欺诈,而是聚焦如何通过制度与流程设计压缩攻击成功率、降低受害人损失 4 传统防御体系的结构性短板面对该类定向钓鱼诈骗,传统的网络安全防御体系表现出明显的结构性短板。这些短板并非技术能力不足,而是防御对象、防御边界与防御主体的错配所致。 该类攻击的链路清晰、成本低廉、难以追溯,且已在全美范围内出现受害者,纽约州务卿与联邦调查局均已发布专项预警,说明其并非孤立个案而是具有普遍性的治理难题。
开源风险治理为何如此重要? 《供应链攻击威胁局势报告》显示,预计2021年的供应链攻击数量将增加至上一年的四倍之多。 OpenSCA技术原理 OpenSCA开源项目建立的初衷是“用开源的方式做开源风险治理”这一理念,将商业级的源鉴OSS开源威胁管控平台部分关键技术开源,为广大企业和开发者提供专业的SCA核心工具与社区生态 图片 4.分析实际依赖组件 由于已识别的组件漏洞数量庞大,很快就会掩盖了漏洞的可见性及其对企业构成的真实风险指数。 在更大的范围帮助更多的企业实现开源风险治理,助力开源生态健康有序发展。 四. OpenSCA的优势 1. 4. 技术优势 4.1 特征检测 对于包管理器的检测方式,支持两种方案,一种是传统的依赖包管理器环境,另一种支持模拟包管理器解析逻辑,具备高度定制化能力。
4) 很多大型机构有自己的研发团队开发软件,或委托第三方机构进行开发,无论是企业自己的员工,还是第三方企业的员工,都可能无意识地在互联网上部署或存放敏感代码或数据,导致出现安全风险。 但云上安全治理在未来一段时间内,涉及到云上资产与风险测绘、梳理云上资产归属,以及相关的治理体系和技术建设,将是一个较为长期、体系化的过程。 从而配合治理体系和流程,根据风险级别和影响范围,逐步将相关系统或服务下线或改造。 从机构的角度,对自身相关的云上风险进行管理和缓解,则是非常必要和可行的。 )[4],并将该技术列入了2022年安全与风险管理趋势中,可见其重要程度。 只有对云化趋势有足够的技术洞察,在软件栈、运营体系上云后,发现并管理暴露的攻击面,持续进行治理和缓解风险,才能更好地防止各类安全事件或数据泄露,保证云上业务的安全性。
McKesson 语音钓鱼攻击及后续衍生诉讼作为分析样本,还原攻击完整链路,解析该事件诉讼背后的法律争议要点,挖掘医疗行业面对语音钓鱼威胁的特有脆弱点,从技术管控、内部管理、合规义务、事件响应角度提出可落地的治理路径 4 诉讼案件反映的核心法律与合规争议Law.com报道披露的系列针对 McKesson 的诉讼,把语音钓鱼安全事件当中的现实法律矛盾完整展现,这些争议点对于所有处理敏感健康数据的机构都具备参考价值,核心争议集中在四个层面 普通岗位可以保留推送认证,同时叠加登录上下文风险评估。 需要建立鼓励上报可疑呼叫的内部氛围,可疑来电上报之后优先做风险排查,而不是优先追责。5.4 合规与内控层面落实社会工程风险评估在数据安全风险评估工作当中,正式把语音钓鱼、电话社会工程纳入风险清单。 医疗相关机构在开展风险评估、合规自查的时候,必须把语音钓鱼等社会工程威胁纳入评估范畴,不能仅仅关注病毒、漏洞类风险。
现有国内医疗网络安全相关研究,多数聚焦医疗设备漏洞、勒索软件攻击、患者数据泄露治理,针对对话式社会工程攻击,尤其是 AI 语音伪造针对 IT 服务台的定向攻击的实证分析相对有限。 4 传统安全管控模式与人员风险管理 HRM 架构对比面对 AI 驱动的对话式社会工程攻击,仅依靠边界安全设备与年度合规培训已经不足以抵御风险,安全行业提出面向人的行为的人员风险管理 HRM 框架,该框架区别于传统安全意识培训 人员风险管理体系的核心思想,不是用考试、考核惩罚出现失误的员工,而是识别高风险行为模式,在业务流程中补齐短板。 风险评估和身份管理、安全信息事件管理系统打通,根据人员风险得分自适应调整访问安全策略,高风险人员访问核心电子病历系统强制要求硬件安全密钥,在入侵发生之前完成风险干预。 通过综合评分识别高风险群体,而不是笼统把全部员工视作同一风险等级。风险评分结果需要和身份管理平台、安全事件管理系统对接,实现自适应安全策略。
如何对网络安全风险进行防控治理,保障财产安全,成为社会热议的话题。 、网络诈骗等主要网络安全风险的发展趋势与治理难点,并提出要从源头上对网络安全风险进行系统治理。 源头、系统治理是解决网络安全风险的破题关键 早在今年1月,中央政法工作会议曾提出对新型网络安全风险的防控治理,是2020年国家治理工作的重中之重。 然而,在当前具体的治理进程中,对网络安全风险的治理仍以传统的、打击单个环节的方式进行,难以撼动整个黑灰色产业链的生态,并不能起到显著效果。 未来,只有多方治理、联防联控,从源头进行系统性治理才能应对不断变化的网络安全风险。
这一转变导致安全风险性质发生根本变化:风险从“回答错误”升级为“代表组织执行错误”,危害从内容错误转向系统破坏,威胁从知识泄露转向权限滥用。 构建“三位一体”立体防护架构 腾讯云提出覆盖宿主层、Runtime层、网络层的完整安全框架,通过八大核心实践控制Agent全行动链风险。 运行时意图识别与高风险操作拦截 在Agent核心执行链路嵌入动态防护点,实现意图级安全控制: LLM推理防护:分析Agent任务意图,在执行前后设置Hook检测点监控敏感操作。 HITL人工审批:对删除操作、数据库变更、脚本执行等高风险行为启动人工审批流程,操作挂起直至人工确认。 关键风险防控量化效果 通过部署整套防护体系,可实现核心风险的有效控制: 供应链投毒防御:AI Agent安全中心对Skills进行深度扫描,精准识别恶意代码(如Script.Trojan.Shelle系列木马
,形成 “技术原理 — 部署缺陷 — 风险危害 — 合规驱动 — 落地方案 — 代码验证” 的完整闭环。 本文基于 2026 年行业观测与安全实践,聚焦机构普遍存在的认证部署错误,揭示监控模式陷阱、协议理解偏差、运维缺失等问题,提出可落地的全流程治理方案,为机构实现邮件认证全面强制执行提供理论与技术支撑。 典型记录:v=spf1 ip4:192.168.10.0/24 include:_spf.google.com -all-all表示严格拒绝未授权 IP 发信,是安全推荐配置。 4 部署缺陷引发的安全风险传导4.1 域名伪造与 BEC 攻击泛滥攻击者伪造高管、供应商、客户发送付款变更、虚假发票等指令,利用未认证邮件绕过基础检测,导致资金损失与声誉损害。 4.2 供应链与下游风险扩散薄弱认证不仅危害自身,还会被用于攻击客户、合作伙伴,形成链式安全事件。