北京中科天齐信息技术有限公司在经过企业申报、提交申报材料、专家评审、认定报备、公示公告等一系列程序的严格审核后，荣获“国家高新技术企业”和“中关村高新技术企业”认定，实现了双高新认定。国家高新技术企业高新技术企业是发展高新技术产业的重要基础，是调整产业结构、提高国家竞争力的生力军，在我国经济发展中占有十分重要的战略地位，一直受到各级政府的高度重视、鼓励和支持。按照规定，只有当企业研发投入占比、高新技术产品收入占比、科技人员数量、技术创新能力等核心指标满足一定条件才能获此认定。中关村高新技术企业"中关村高新技术企业"由北京中关村科技园区管理委员会审核，通过一系列严格的要求，包括企业资质、科技研发能力、技术创新能力、企业发展情况以及填报资料真实性等方面的考察，最终确定是否可以获得资质认定，是国家为支持高新企业发展，提高国家综合经济竞争力而设立。本次中科天齐获得双高新技术企业的认定，是国家对企业在科技创新上的认可和支持，同时也标志着中科天齐正式迈入高新技术企业行列。中科天齐将继续以技术为核心，以市场发展为导向，积极提升企业核心竞争力、创造力和生命力。同时更加注重知识产权、培养优秀技术人才队伍，加强科技成果转化应用能力，助推公司高质量发展，助力网络安全建设。WuKong静态代码安全测试工具 “Wukong”作为一款静态代码安全测试工具，支持多种开发语言的安全缺陷检测，兼容多种国产化环境，帮助用户提升抵御网络攻击、防止数据泄露等安全问题的能力。

人工智能(AI)技术在如今的社会中发挥着越来越重要的作用，涵盖了从自动驾驶汽车到医疗诊断的各个领域。神经网络算法作为其中的核心技术之一，被广泛应用于图像识别、自然语言处理、智能推荐等领域。然而，正是因为其复杂性和高度非线性的特点，神经网络算法本身也存在着一些安全漏洞问题，这些安全问题可能导致数据泄露、隐私侵犯、系统瘫痪等严重后果，对个人、组织甚至整个社会都构成潜在威胁。首先，对抗性攻击是神经网络算法面临的一个主要安全问题。对抗性攻击是指故意设计具有微小扰动的输入数据，以使神经网络产生错误的输出。这种攻击可能导致图像分类错误、语音识别失效等严重后果。神经网络算法对输入数据的微小变化非常敏感，这使得它们容易受到对抗性攻击的影响。为了增强神经网络算法的鲁棒性，研究人员提出了对抗性训练、对抗性样本生成等技术，以使神经网络能够更好地抵御对抗性攻击。其次，隐私问题也是神经网络算法面临的重要安全漏洞。在训练和部署神经网络模型时，通常需要大量的数据，其中可能包含个人身份信息、健康记录等敏感数据。如果这些数据未经妥善保护，可能会导致用户隐私泄露、身份盗窃等问题。第三个安全漏洞问题是模型解释性。许多神经网络模型被认为是黑盒模型，难以解释其决策过程。这种缺乏解释性不仅使用户难以理解模型的工作原理，也可能导致模型做出不可预测的决策。为了提高神经网络模型的解释性，研究人员提出了局部解释性模型、特征重要性分析等技术，以帮助用户理解模型的决策过程，并确保模型的决策符合逻辑和规范。另一个重要的安全漏洞问题是过拟合。神经网络算法在训练过程中可能会过度拟合训练数据，导致模型在未见数据上的泛化能力下降。这可能导致模型在实际应用中表现不稳定，产生错误的预测结果。为了解决过拟合问题，研究人员提出了正则化、数据增强等方法，以提高神经网络模型的泛化能力，使其能够更好地适应新的数据。最后，神经网络算法还可能受到恶意操纵的影响。恶意攻击者可能通过有意修改训练数据或操纵模型输出来达到其目的，例如欺诈、信息篡改等。这种行为可能对金融、电子商务等领域造成严重影响。为了防止恶意操纵，研究人员提出了模型鲁棒性验证、安全增强学习等方法，以确保神经网络模型的安全性和可靠性。人工智能技术的迅猛发展和广泛应用正在深刻地改变着各行各业，但同时人工智能模型存在的安全隐患也为数字产业带来了安全方面的挑战。为了应对这些挑战，中科天齐通过对神经网络鲁棒性边界检测、神经网络形式化分析及神经网络鲁棒性度量评估三个方面进行研究，即将推出人工智能模型(神经网络算法)安全性测试评估系统——“智信”，通过建立相应的测试和评估机制，对模型的性能、鲁棒性和安全性进行全面检验，提高人工智能模型的准确性与稳定性。中科天齐人工智能模型(神经网络算法)安全性测试评估系统“智信”可分为三大测试工具，其中包括3大工作模块及多个步骤，通过不同模块之间协同工作，人工智能模型(神经网络算法)测试能够更加全面地评估算法的性能、鲁棒性和可靠性，为神经网络的进一步优化和改进提供有力支持。通过提高人工智能模型(神经网络算法)安全性，我们可以更好地应对人工智能模型的漏洞问题，推动人工智能技术朝着更加安全、透明和可持续的方向发展。 让人工智能技术更加安全、可靠地促进数字产业发展是我们共同的愿景，欢迎持续关注中科天齐人工智能模型(神经网络算法)安全性测试评估系统。

从传统的软件开发到集成人工智能(AI)和机器学习(ML)的演变可以说是革命性的。随着人工智能的不断普及，人工智能技术对企业乃至我们的日常生活变得越来越重要，根据ISC2的研究，人工智能最有可能接管用户行为模式的分析(81%)、重复性任务的自动化(75%)、网络流量和恶意软件的监控(71%)、薄弱环节的预测(62%)以及检测和阻止威胁(62%)。随着人工智能的广泛使用，其带来安全问题的复杂性、真实性和数量可能会大幅度提高。一个令人担忧的趋势是，网络攻击者以代码和图像存储库为目标，旨在向软件供应链注入恶意软件。这种策略不仅损害了软件的完整性，而且对依赖这些应用程序进行关键操作的最终用户和组织构成了重大风险。数据中毒的威胁对人工智能模型的完整性提出了险恶的挑战。通过将恶意修改的代码和数据引入训练集，攻击者可以操纵人工智能系统的行为，导致长期影响，因为有毒数据持续存在于机器学习模型中。这种阴险的攻击形式凸显了保持警惕和强大的安全措施在保护推动人工智能和机器学习创新的数据方面的重要性。在开发安全中，通过DevSecOps实践更有力的创建安全软件。这些方法是解决人工智能和机器学习安全所面临的熟悉挑战的宝贵经验。在过去五年多的时间里，DevSecOps 已成为我们开发和保护软件的主要方式，通过软件和安全团队之间的协作，以及将改进的安全实践嵌入到开发过程的每个阶段。这种集成方法帮助我们提高了软件产品的安全性，并提高了安全和软件工程师之间的安全可见性。DevSecOps 的原则和成功案例同样可以指导 AI 和 ML 模型的安全开发和部署。AI和ML模型不断学习和进化，AISecOps将DevSecOps原则应用于AI/ML和生成式AI，意味着将安全性集成到这些模型的生命周期中——从设计、培训到部署和监控。持续的安全实践，如实时漏洞扫描和自动威胁检测、数据和模型存储库的安全检测和保护措施，对于防范不断发展的威胁至关重要。DevSecOps的核心原则之一是培养开发、安全和运营团队之间的协作文化。这种多学科方法在AISecOps的背景下更为重要，因为开发人员、数据科学家、人工智能研究人员和网络安全专业人员需要共同努力识别和减轻风险。协作和开放的沟通可以加速漏洞的识别和修复。数据是 AI 和 ML 模型的命脉。确保用于训练和推理的数据的完整性和机密性至关重要。DevSecOps 强调了安全数据处理实践(如加密、访问控制和匿名化技术)对于保护敏感信息和防止数据中毒攻击的重要性。在AI和ML开发一开始就将安全考虑进去，符合对道德人工智能的日益重视，确保模型不仅安全，而且公平、透明和负责任。在设计阶段纳入安全和道德准则有助于在人工智能系统中建立信任和弹性。人工智能和机器学习技术带来的安全挑战很复杂，但对我们来说并不陌生。通过将DevSecOps的安全经验应用到AISecOps中，我们可以通过提高人工智能和人工智能数据安全可见性的方法来应对这些挑战，并强调持续安全、协作、安全数据实践和设计安全性。 我们的未来是人工智能驱动的，网络安全和人工智能专业人员需要齐心协力，为这些变革性技术奠定基础。我们要释放人工智能和机器学习的全部潜力，同时确保所有利益相关者的安全、隐私和信任。