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网站防护_cc高防_打不死

时间:2022-01-14 23:10 来源:E度网络 编辑:E度网络

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???由管理员2019年8月9日企业越来越多地通过电子邮件和社交媒体来监控员工的使用情况,通常是通过人工智能技术。有些伦理问题必须被问。所以SC媒体英国问他们。Gartner去年对...

网站防护_cc高防_打不死

? ??由管理员2019年8月9日企业越来越多地通过电子邮件和社交媒体来监控员工的使用情况,通常是通过人工智能技术。有些伦理问题必须被问。所以SC媒体英国问他们。Gartner去年对大型企业进行调查时发现,超过半数的企业在使用所谓的"非传统监控技术"监视员工。预计到明年,这一数字将攀升至80%。用Gartner的话来说,非传统业务包括"分析电子邮件和社交媒体信息的文本、审查与谁会面、收集生物特征数据以及了解员工如何利用其工作空间。"Gartner发现,2018年,约30%的员工对电子邮件的监控感到满意,而2015年这一比例仅为10%。然而,如果将监控背后的原因解释给员工听,那么对监控感到满意的人数将攀升至50%。上月末,guruchul的一项研究证实了这一数字还在继续上升,该研究发现,62%的被调查it专业人士不会因为接受一家从事此类用户监控的机构的招聘而受到阻碍。Guruchul公司的首席执行官Saryu Nayyar说:"工作场所监控通常被视为一种间谍策略,偏执狂或多管闲事的雇主用来监视员工的行为。",云服务器网址,"但这取决于所使用的监控类型。"Nayyar坚持认为,为了识别异常或"危险"行为而监控用户行为与监控特定员工"窥探他们的互联网浏览历史"并不相同,添加"用户和实体行为分析是用来检测那些原本未知的威胁。这是组织抵御内部威胁的最有效方法之一,包括恶意和意外的内幕事件。"从安全姿势的角度来看,一切都很好。但是,如果你把带安全色彩的眼镜换成一副带有良好职业道德色彩的眼镜呢?这让英国SC媒体开始思考人工智能如何在围绕这一主题的道德隐私辩论中发挥作用。考虑到越来越多的此类监控是由人工智能驱动的技术来完成的,有一些问题必须要问。英国SC媒体这样问他们。事情是这样的,当人工智能(或者更准确地说是ML)在移动中学习时,程序员就会越来越脱离"智能"算法做出决策的标准。举个例子,内部威胁和那些下午6点30分之后工作的员工之间存在关联。人工智能认为这是一种危险行为,并开始密切关注所有这些人,而没有考虑到有些人可能只在下午6点开始工作,或需要与美国西海岸保持同步,时不时召开电话会议。这并不是一个巨大的范围来想象更可疑的相互关系,这可能会在上下文中引起更大的争议,并侵犯员工个人隐私。但是,如果人工智能根据一些大数据ML分析确定谁被监视以及何时被监视,返利联盟,问题就变成了谁来监视监视?"自动和迭代的机器学习算法揭示大数据中的模式,检测异常,识别可能是新的和以前未知的结构,所有从人工智能和机器学习收集的数据都可以查看和分析,看看决策是如何作出的,"纳亚尔告诉英国SC媒体这一切都是为了能够聚合、关联和分析来自多个来源的数据—SIEM、CRM、IAM系统、HR数据库、AD等等,"她继续"提供了用户和实体行为的360度视图,以便您可以知道您的用户在做什么—在哪里,纳亚尔总结道:"这是在大型企业环境中无法通过人为分析来完成的事情。"弹性问题"的创始人帕特里夏·维拉(Patricia Vella)告诉SC,"这是人工智能表现出明显偏差时存在担忧的情况之一,而当它没有表现出明显偏差时,我们知道人工智能决策会受到影响,例如,有一个受限的训练数据集可以学习,也可以从算法偏差中学习。"这可能会导致员工的正常行为,比如定期休息做穆斯林祈祷,"Vella继续说,"如果在最初的培训集中没有发现,大数据对比,那么这种行为就被视为可疑行为。"然而,Vella承认,那云,通过将培训数据集扩大到典型的男性数据集之外"可能意味着有可能从行为的细微变化中推断出员工尚未准备好分享的个人信息,如怀孕。"Richard Piccone是ITC Secure的高级网络安全顾问,他在过去有两种方式对员工进行监控。首先,利用现有的网络监控,如果人力资源部怀疑员工有问题,他们会要求人力资源部提供证据数据。第二种方法是全面监测和报告所有雇员的活动,对特定群体进行有针对性的监测。"在这两起案件中,我都觉得我的工具被腐蚀了,"他说,"窥探员工并不是他们的目的,我作为他们的看护人的地位正在被滥用。"当谈到人工智能问题时,Piccone承认事情变得有点灰暗。"当你问谁负责监控时?"他建议,"从某种意义上说,你是在问谁对监控结果负责?"如果安全团队正在使用用户行为分析来监控显示妥协的异常情况,但是HR团队希望使用这些数据来发现违反公司政策的员工,那么"监控的目的和结果已经改变了,"Piccone解释道,"责任已经转移到HR团队,因为他们已经定义了目的和控制响应过程。"Piccone还提醒SC Media UK,GDPR在一定程度上回答了这个问题,因为第22条规定了自动分析和决策;组织需要提供有关处理的完整信息,因此如果没有人能够确定AI做出决策或分析员工的标准,该组织有可能触犯数据保护法。"最终,组织现在在使用人工智能或机器学习来监控员工行为时必须非常小心,"Piccone总结道,"匿名网络监控是一回事,数据与大数据,但以同样的方式处理个人数据会带来一个风险世界,这对组织来说可能太大了……"戴维·温德尔网站外部链接:当人工智能坐在驾驶座上时,谁来监控员工的监控?分享这个页码:LinkedInFacebookTwitter分享

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