ניהול סיכונים

בתוך ההתלהבות מהטמעת בינה מלאכותית, קל לשכוח את הבסיס: איכות הנתונים ● כשמידע חלקי או לא אמין, גם מערכת מרשימה עלולה להגיע למסקנה שגויה - ולהציג אותה בביטחון מלא

כדי לאפשר אימוץ בטוח של AI בארגון, מערכות האבטחה צריכות להבין תהליכים עסקיים שלמים, לחבר בין משתמשים, מודלי שפה, יישומים ומידע, ולקבל החלטות על בסיס הקשר מלא בזמן אמת

כך אמרו ענת קירשנבוים ואורן ישראלי מאיאון ישראל בכנס כנס "דאטה סנטר וענן לכל" ו"אינפוסק 2026" ● השניים הציגו גישה המשלבת ביטוח ומימון להתמודדות עם אתגרי ה-AI והתפעול של דאטה סנטרים

הרגולציה האירופית החדשה (CRA) משנה את כללי המשחק עבור יצרנים ומשווקים ● המאמר מפרט את חובות התאימות, חשיבות ה-SBOM והאחריות המשפטית המוטלת על ארגונים המשלבים קוד פתוח במוצריהם

במשך שנים הוצגו מאגרי הנתונים כהבטחה הגדולה של עולם הפיננסים ● בנקים וגופים פיננסיים השקיעו הון בתשתיות מידע, אך לעיתים קרובות הפער בין החזון למציאות התגלה כגדול במיוחד

כשאלפי עובדים מקבלים גישה חופשית לכלי AI ואף אחד בארגון לא הגדיר מי מאשר, מי מגביל ומי בכלל רואה את המונה, החשבון בסוף החודש הוא רק הסימפטום

איך קוד בינוני הופך להתחייבות כלכלית, למה ארגונים ממשיכים לצבור אותו, ומתי דווקא נכון לקחת אותו במודע? על כל אלו במאמר חדש של אמיר עוז

מאי גרין, ראש תחום סייבר ביזמקו פרו, כתב מאמר לקראת מתקפת הסייבר השנתית OpIsrael שמתרחשת מזה שנים ב-7 באפריל