我应该选择竞争性编程还是软件开发

在当下行业数字化转型的节点，大量的数据在汇集，如何保障安全，成为产业数字化的重要议题。安全作为产业互联网的基座，本身也处于高速变化和演进的阶段。

一是政策法规体系逐渐完善，《民法典》、《数据安全法（草案）》、《个人信息保护法（草案）》等陆续出台，为安全建设明确方向。

二是安全场景日益增多，供应链协同安全、5G 应用安全、黑灰产生态化等成为企业数字化过程中的重要挑战。
 

在现实生活中，这类人造交通事故不多，但也揭示了自动驾驶车辆存在的安全漏洞。随着车联网建设的成熟与具备自动驾驶车辆的增多，这类安全漏洞带来的风险会越来越大。

03 易攻难守的企业数据

随着企业数字化转型进程加速，数据作为重要元素，被视为企业的命脉。即便如此，随着黑客技术的不断侵入，企业数据被盗事件并不鲜见。

今年年初，国内一家 AI 医疗影像公司在疫情间所研发的新冠数据被黑客窃取。他们过去两个月所研发的 AI 辅助系统和该公司所积累的新冠训练数据，被黑客以 4 比特币的价格公开出售。当时这家公司回应称，黑客所获取的数据不涉及源代码和客户数据。尽管损失有限，但也敲醒警钟。

新冠肺炎疫情期间，不少黑客组织以「新冠肺炎」为诱导话题，对医疗机构、医护人员的电脑发起网络攻击，从而达到勒索、窃取信息等目的。

据数据显示，2020 年上半年，安全防护能力较弱的市政、医疗、制造行业成为网络攻击的重灾区，而新冠疫情期间对医疗结构的攻击更是危害巨大，包括欧洲最大的私人医院运营商 Fresenlus 都曾遭受勒索软件攻击。

根据 CyberMDX 的研究，由于种种原因，大多数医院都不会修补超过 40% 的易受攻击设备。80% 的医疗设备制造商和医疗机构表示设备非常难以保护，因为缺乏安全开发的知识和培训，以及相关的产品信息安全测试程序。

04 结语

伴随着互联网科学技术的发展，虽然 5G、AI、隐私计算、智能算法、物联网、大数据等技术应用已经深入人们的生活与生产活动，但是我们也需要透过这些热议的社会话题重新正视 AI 时代新技术与新问题共存的问题。

即便新技术带来新问题，也不能就此放弃不使用，甚至不发展新技术。在科技发展的各个阶段，都会衍生不同问题，而问题也会倒逼社会发展。乐观来看，AI 换脸、人脸识别黑产的出现增加了人们对于安全与隐私的讨论，促进立法探索；智能互联车辆故障频出，倒逼自动驾驶技术变革。

AI 应用的普及，加剧了隐私保护、数据安全、伦理道德等安全和道德风险，但是现在各类网络安全产品和解决方案不断涌现，专注解决网络安全问题的安全厂商也发力。

在最近腾讯安全战略研究部携手腾讯安全联合实验室共同发布的《产业互联网安全十大趋势（2021）》，围绕法律法规、产业发展态势、重点安全风险等多个维度，探讨了 2021 年产业安全与安全产业的发展特性。

（编辑：威海站长网）

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