当前位置:首页 > 文章列表 > 科技周边 > 人工智能 > 高达38TB!微软AI团队泄露大量数据 含3万多条内部消息

高达38TB!微软AI团队泄露大量数据 含3万多条内部消息

来源:搜狐 2023-09-19 15:12:19 0浏览 收藏

今日不肯埋头,明日何以抬头!每日一句努力自己的话哈哈~哈喽,今天我将给大家带来一篇《高达38TB!微软AI团队泄露大量数据 含3万多条内部消息》,主要内容是讲解等等,感兴趣的朋友可以收藏或者有更好的建议在评论提出,我都会认真看的!大家一起进步,一起学习!

【CNMO新闻】近日,据CNMO了解,一家名为Wiz Research的云安全初创公司发布研究报告,指出重写内容时,需要将语言改写为中文,不需要出现原始句子的人工智能(AI)研究团队在GitHub上的大量私人数据缓存被意外泄露。这一事件由一个配置错误的SAS令牌引发,暴露了38TB的其他内部数据,其中包含重写内容时,需要将语言改写为中文,不需要出现原始句子两名员工的个人电脑磁盘备份。

高达38TB!微软AI团队泄露大量数据 含3万多条内部消息

重写内容时,需要将语言改写为中文,不需要出现原始句子

据了解,重写内容时,需要将语言改写为中文,不需要出现原始句子的AI研究团队原本在GitHub上发布了开源训练数据,但由于SAS令牌的错误配置,这些数据被意外暴露。在这些暴露的数据中,包含了机密、私人密钥、密码和超过30000条Microsoft Teams的内部消息。

对此,重写内容时,需要将语言改写为中文,不需要出现原始句子做出回应,表示已撤销SAS令牌并完成潜在影响的内部调查。他们强调,没有客户数据因此暴露,也没有其他重写内容时,需要将语言改写为中文,不需要出现原始句子服务因该问题而陷于危险之中。

然而,云安全初创公司Wiz Research认为,这一事件提醒了工程师们,他们在组织人工智能研究时,必须充分考虑到所需的安全措施。即使是像重写内容时,需要将语言改写为中文,不需要出现原始句子这样的科技巨头,也可能因为一个小小的配置错误而导致如此大规模的数据泄露。

高达38TB!微软AI团队泄露大量数据 含3万多条内部消息

这一事件不仅对重写内容时,需要将语言改写为中文,不需要出现原始句子自身造成了影响,也对整个科技行业发出了警示。在人工智能和云计算等新兴技术的推动下,如何保护隐私和数据安全,已经成为了每一个科技公司都必须面对的问题。

以上就是《高达38TB!微软AI团队泄露大量数据 含3万多条内部消息》的详细内容,更多关于的资料请关注golang学习网公众号!

版本声明
本文转载于:搜狐 如有侵犯,请联系study_golang@163.com删除
波兰公司雇佣AI机器人担任CEO:全天候工作,绝不受个人偏见影响波兰公司雇佣AI机器人担任CEO:全天候工作,绝不受个人偏见影响
上一篇
波兰公司雇佣AI机器人担任CEO:全天候工作,绝不受个人偏见影响
IBM 承诺在2026年底之前培训200万名人工智能专才
下一篇
IBM 承诺在2026年底之前培训200万名人工智能专才
查看更多
最新文章
查看更多
课程推荐
  • 前端进阶之JavaScript设计模式
    前端进阶之JavaScript设计模式
    设计模式是开发人员在软件开发过程中面临一般问题时的解决方案,代表了最佳的实践。本课程的主打内容包括JS常见设计模式以及具体应用场景,打造一站式知识长龙服务,适合有JS基础的同学学习。
    543次学习
  • GO语言核心编程课程
    GO语言核心编程课程
    本课程采用真实案例,全面具体可落地,从理论到实践,一步一步将GO核心编程技术、编程思想、底层实现融会贯通,使学习者贴近时代脉搏,做IT互联网时代的弄潮儿。
    516次学习
  • 简单聊聊mysql8与网络通信
    简单聊聊mysql8与网络通信
    如有问题加微信:Le-studyg;在课程中,我们将首先介绍MySQL8的新特性,包括性能优化、安全增强、新数据类型等,帮助学生快速熟悉MySQL8的最新功能。接着,我们将深入解析MySQL的网络通信机制,包括协议、连接管理、数据传输等,让
    500次学习
  • JavaScript正则表达式基础与实战
    JavaScript正则表达式基础与实战
    在任何一门编程语言中,正则表达式,都是一项重要的知识,它提供了高效的字符串匹配与捕获机制,可以极大的简化程序设计。
    487次学习
  • 从零制作响应式网站—Grid布局
    从零制作响应式网站—Grid布局
    本系列教程将展示从零制作一个假想的网络科技公司官网,分为导航,轮播,关于我们,成功案例,服务流程,团队介绍,数据部分,公司动态,底部信息等内容区块。网站整体采用CSSGrid布局,支持响应式,有流畅过渡和展现动画。
    485次学习
查看更多
AI推荐
  • PubMedQA数据集详解:生物医学问答基准、功能与应用指南
    PubMedQA
    深入了解PubMedQA生物医学问答数据集,涵盖其核心功能、使用方法及在临床决策、药物研发等场景的应用,助力提升NLP模型性能。
    458次使用
  • H2O EvalGPT:开源LLM大模型评估与排行榜工具
    H2O EvalGPT
    H2O EvalGPT是H2O.ai推出的开源LLM评估平台,提供详细的大模型性能排行榜、行业特定基准测试及A/B测试功能,助您快速选择最适合项目的高性能大语言模型。
    521次使用
  • LMArena是什么?伯克利AI模型评估平台使用指南与功能解析
    LMArena
    LMArena是加州大学伯克利分校推出的AI模型匿名评测平台。通过盲测投票机制,用户可对比不同大模型回答并生成实时排行榜,助力开发者优化模型及用户选择最佳AI工具。
    536次使用
  • 斯坦福HELM:大语言模型Holistic Evaluation整体评估框架详解
    HELM
    深入了解斯坦福推出的HELM(Holistic Evaluation of Language Models)大模型评测体系。本文解析其核心功能、安装配置步骤及应用场景,涵盖准确性、公平性、鲁棒性等多维度指标,助力开发者全面优化语言模型性能。
    485次使用
  • MMBench详解:多模态大模型基准测试、功能特点与使用指南
    MMBench
    MMBench是由上海人工智能实验室等机构联合推出的多模态基准测试平台,提供细粒度能力评估、大规模数据集及VLMEvalKit工具。本文详细介绍其核心功能、安装使用方法及应用场景,助力开发者全面评估多模态模型性能。
    306次使用
微信登录更方便
  • 密码登录
  • 注册账号
登录即同意 用户协议 和 隐私政策
返回登录
  • 重置密码