网络安全是实现第四次工业革命的关键。新冠病毒疫情加速了这一革命，在公共部门和私营部门中推进数字技术和云技术的使用——当前这些技术对我们的社会来讲至关重要。
我们需要更仔细地考虑如何在元宇宙中共享数据以保障隐私安全。 消除偏见是在元宇宙技术开发中所需要解决的第二个维度，这些偏见会将现实世界中可能存在的非包容性或是恶意适应带入虚拟空间。
该框架将网络安全划分为五个领域：识别，保护，检测，响应和恢复。 这就是一个很好的例子，政府和行业聚集在一起，思考如何提升公司的网络安全“韧受性”。
通过一次人工智能对话，犯罪分子避开了网络安全控制的各个关卡。他们的成功表明，使用AI、5G、生物识别技术和新加密技术等强大的开发技术将会改变攻击者和防御者的网络犯罪格局。
元宇宙平台可能会创建和生成全新的数据流，有潜力改进身份认证、查明刻意或恶意活动，甚至使网络安全可视化，以帮助人工分析师即时做出决定。 与任何新领域一样，高期望值、激烈竞争、不确定性和快速学习将决定元宇宙如何演变——如何确保它的安全性 ...
人工智能、大数据分析，区块链和云技术通过数不胜数的方式改善了世界。 但是这些技术也带来了新的漏洞，比如最近披露的处理器安全漏洞Spectre and Meltdown就涉及到数十亿设备的数据隐私。 所以确保我们大量的数字设备接入不会被犯罪和恶意行为利用便成为一个重大挑战。 对网络安全建立信任需要企业和政府进行广泛的联动，因为没有一个组织实体可以独立做到这一点。 当下是我们必须进行决策的时刻。 -物联网使网络安全更为重要，也更具挑战性. 数字化和全球化正在改变范式并带来新的机遇。 数十亿台设备通过物联网连接并实现全新层级的交互。 这些技术正在改变我们生活、沟通和工作的方式，并且时所有产业类别和垂直领域能够发展新的应用和商业模式。 从根本上说，这些进步是取得发展的重要标志。
世界经济论坛的全球数字安全联盟意识到统一网络危害不同定义的必要性，并发布了《网络危害类型学》（The Typology of Online Harms）报告来弥补这一不足。
人工智能、机器人和其他新兴科技正以前所未有的短周期快速更新换代，并以前所未有的速度改变了所需的岗位、技术的本质。 根据 世界经济论坛 的数据，在2020年以前，至少有1.33亿个新岗位将会因为人力、机器和算法的新分工而逐渐在全世界涌现。 同时会对如编程、应用软件开发等技术产生强大的需求，而一些计算机无法轻易掌控的技能如创造性思维、解决问题的能力和谈判能力的需求也会扩张。 Image: 世界经济论坛《2018未来就业报告》 填补这些技术鸿沟的短期解决办法是支付高价获取公司所需的技术人才。 但是，即使他们可以找到具备合适的技能的人才并且乐于承担成本，在几年后，当这些技术遭遇更新换代，也将无济于事。
该公司是最早在施工中使用预制技术的建筑商之一。这种技术不仅可以减少浪费，还可以缩短20- 25%的施工时间。该品牌还推出了名为“BookMyHome”的在线预订平台，为购房者提供透明化信息，从而改变了消费者的购房体验。
这只是更好地管理影响用户安全的数字平台决策的起点，但公共部门和私营部门之间需要更多协调——新成立的全球数字安全联盟（Global Coalition for Digital Safety）便旨在实现这一目标，点击此处了解有关联盟的更多信息以及参与这项工作的方式。
1）评估内部风险文化. 公司若想构建一种规避风险的文化，必须评估员工行为中存在的固有风险。 最行之有效而又最不起眼的评估工具或许是网络风险文化调查。 这是针对员工开展的一项调查，用于评估个人对于网络安全的担当和责任。 雇主可以通过让员工回答有关网络风险意识和风险应对行为的问题（例如，员工是否会通过加密邮件来发送重要信息或机密信息？ ），从而为需要着重关注的群体建立档案。 这种评估类型也有助于揭示一家公司及其领导者是如何支持网络风险文化的。 例如，此项调查可用于评估员工对关键功能领域内网络风险培训的认知。 此外，公司如具备适当的能力和数据，可将其调研结果和行业同行及全球领先企业的调查结果进行比较。
用户需要了解如何识别社会工程攻击以及如何保护自己的化身身份。 软件漏洞和恶意软件 针对加密货币钱包的恶意软件被用来窃取人们的加密货币、代币或NFTs。
反犹太主义网络监测系统（ACMS）是监测社会媒体反犹太主义的新工具，这个工具自2016年10月以来由以色列侨民事务部开发，它将于本月底在耶路撒冷举办的2018年打击反犹太主义全球论坛上发布。
“机器学习”是如今人工智能领域当中领先的细分领域。 在这一技术中，机器无需人类下达完全精确的程序指令，即可自主学习。 以机器学习为基础的方法，在效果上优于所有不以机器学习为基础的研究方法，因此这一领域基本上主导了21世纪的人工智能研究。 然而，传统的机器学习策略高度依赖“特征提取”模式。 人类开发者必须先指定好解决某个问题要依赖哪些关键特征，机器才能学习运作。 举例来说，如果使用传统的机器学习策略进行人脸识别，机器学的不是每张人脸照片的具体像素点分布，而是要首先辨别出一些特定的面部特征，比方说瞳孔间距、面部分布、褶皱、颜色等等。 但提前指定好特征，会让更多的原始数据无法参与学习；而如果特征选择不当，学习效果就将大打折扣。 这就是传统机器学习的一大主要缺陷。 深度学习.
随着数字化转型持续推进、人工智能不断发展、移动数据网络需求增长和加密货币挖矿的诞生，数据量正在激增。 这使得我们所需的算力急剧增长，这将导致电力需求飙升，给电网带来压力，并增加碳排放。
研究发现，对网络安全问题和密码安全的认识并不总是能转化为行动。报告显示，在接受网络安全教育后，只有31%的用户不再重复使用密码。Z世代是最多使用密码管理方法的一代，但同时也是最容易违反网络安全习惯的一代。
要想完成一笔NFT交易，你通常必须在指定的网站上绑定加密货币钱包，并通过智能合约签署交易。 通常情况下，交易细节的呈现方式是用户很难直观理解的，并且不会明确提出交易的具体要求，导致用户有可能会不小心签署恶意合约，损失钱包中的加密货币和其他资产。 本文的两位作者之一Kartik就曾试图从一个致力于将更多女性带入Web3的项目中购买一个NFT。 不幸的是，由于该项目太受欢迎了，提供的NFT数量也比较少，他没能成功购买。 后来，有人直接私信Kartik说最近又新发布了一套NFT。 由于当时他在接另外一个电话，就直接点进了私信中的链接，没有注意到链接导向了一个山寨网站，并购买了此人声称的NFT。 尽管他几秒钟后就意识到了自己的错误，但为时已晚：他被诈骗了大约350美元。
5G能为机器操作员提供各方面的实时信息，除了个别零部件，整体项目运行状态也能覆盖。在5G时代，公司能够开发更多的机器学习功能，并有效地预测维护时间，从而缩短代价极大的停工期。
网络安全. 谁来对家庭网络安全负责？ 2023年3月2日. 根据CUJO AI实验室的研究，67%的家庭电脑网络每月至少会遭受一次网络安全威胁。 Image: Pixabay/Giovanni Gargiulo. Remko Vos. 随着消费者使用的联网设备越来越多，家庭网络的保护越发变得困难，其中有许多设备都无法运行网络安全软件。 保护家庭网络免受这类威胁需要组合使用各类不同的安全措施，这对不熟悉技术的消费者来说可能是个挑战。 设备制造商对消费者网络和消费者本身的触达能力有限，但互联网服务提供商（ISP）则有能力大规模改善家庭网络安全。 有多少家庭电脑网络每月至少遭受一次网络安全威胁的影响？ 根据 CUJO AI实验室的研究，这一数字高达67%。
世界经济论坛的“打击网络犯罪合作联盟”汇集了执法机构、网络安全公司、全球企业和非盈利联盟以打击网络犯罪。 如何改进密码 你可以通过 HaveIBeenPwned 等网站服务检查密码是否安全。
在全球范围内，加密货币的应用方式各不相同。随着新兴Web3技术的出现，加密货币可能会有更多的用途。在讨论加密货币市场的未来时，我们很难绕过加密货币交易所FTX的破产事件。但是FTX的失败，其实是由更广泛的组织和经济因素造成的。
我们现在可以看到，加密技术和区块链基础设施被更多地移交给了监管机构和成熟机构。 加密技术和区块链将继续成为现代经济工具箱的组成部分。 世界经济论坛制度
世界经济论坛的 人工智能治理联盟 等多边利益相关方平台，对于助力平衡人工智能的资源使用和正面效益至关重要。 人工智能会消耗多少能源？ 如果我们问问ChatGPT，它是这样说的： “人工智能系统的能耗因其复杂性和用途而存在很大差异，但通常需要大量电力才能有效地处理和分析数据。 据估计， ChatGPT光是回复这一句话，所需的电量即达到Google搜索的约十倍。 ChatGPT每周有1亿用户，因此额外的能源需求开始累积。 这还只是单个平台上的用户。 在整个人工智能行业中，不断增长的能源需求（主要来自于构建和运行用于训练和操作人工智能模型的数据中心）正在导致全球温室气体排放增加。 微软作为ChatGPT开发商OpenAI的投资者之一，将生成式人工智能工具定位为其产品的核心。