这个案例唤醒了人们对于使用日趋广泛的人脸识别等ai应用的，由此也开始在心中盘算，当我们在享受ai带来的新体验的同时，可能付出的安全代价 如果在这个过程中，机器学习的数据被污染，就会影响样本和判断的准确性 机器学习模型自身存在的缺陷，会带来隐蔽的安全问题
各大国内厂商不断提升产能与保障供应，使得不少国内用户开始优先选择国内芯片进行设计开发 张彬磊向<电子报>表示，进入车规级赛道，将为企业打开一个全新的市场，这里没有激烈的价格竞争，并且背靠国内偌大的汽车市场，企业发展将取得
也就是说，比起传统的信息安全问题，ai内在的安全问题更难于发现和及时应对 第二个层面，是ai技术被使用的问题 历史的经验告诉我们，总是会跟随#新技术，甚#有时候还会##新技术 ai的出现，无疑给提供了新的进攻，他们可以使用机器学习进行数据分析，对于攻击目标的安全策略和方法进行揣摩，并找到突破口
摆脱 思维 金光一---，当前不少国内mcu厂商都希望摆脱过去只能在 短平快 市场中的境遇，积极蓄力向中市场发起冲击，实现 成本敏感+应用 双驱动的局面 这需要企业既要有深厚的技术储备，也要对市场有一定的预判和前瞻
要知道，安全领域的困境就在于：防御者必须预测并阻断进攻者可能使用的一万种攻击手段，而进攻者只需要利用防御者的一个漏洞就可以完成，达到目的 因此在全球---快速推进之时，随着ai技术的发展，信息安全风险比以往任何时候都要高 第三个层面，是ai应用中存在的---泄露、数据---等问题
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