今年11月，**爆料uber遲遲沒有披露牽涉5700萬司機和乘客的資料洩露事故，對uber提出了質疑並密切關注事件進展。uber首席資訊保安官喬伊·薩利文（joe sullivan）曾試圖拿出10萬美元來擺平相關的黑客，但最終被解雇。
在人工智慧世界論壇上，中國共享出行巨頭滴滴出行的資訊保安戰略副總裁弓峰敏指出了這類資料洩露事故帶來的風險程度：「對於具備放大效應的平台，你做的任何事情都會影響許多人。」
滴滴出行資訊保安戰略副總裁弓峰敏（中）
2023年，滴滴出行收購了uber的中國業務，鞏固了在中國市場的地位。uber在應對黑客事件時採取的做法有些輕率，給它在亞洲的同行敲響了警鐘，也帶來了經驗。
弓峰敏帶領的部門每天需要處理來自超過4.4億使用者的2500萬個打車訂單，以及4500tb的資料。他承擔的角色是保護這些資料不受攻擊，保證資訊保安。
隨著汽車自動化程度越來越高，資訊保安成為了汽車行業的最高優先順序工作之一。弓峰敏解釋道：「在今天的交通運輸行業，無論是自動駕駛還是互聯汽車還是智慧型交通，所有層面都在引入更多技術複雜度。」作為白帽子黑客，弓峰敏認為，隨著自動駕駛汽車連線至中心化雲計算平台，人機互動應用帶來進一步增強，以及連線至其他交通網路，我們將看到五花八門的系統漏洞。
滴滴出行將這些資訊保安威脅分為四個層面：資料安全、程式安全、網路安全，以及最重要的，出行者和路上行人的安全。
在去年中國舉辦的一場活動上，弓峰敏詳細闡述了他的白帽子理念：「核心業務必須統一，並在閉環中進行。資訊保安防禦正在轉變為不間斷的大規模檢測，利用大資料和人工智慧來探測安全和異常。簡而言之，這意味著部署分布式的資訊保安探測系統，用於中心化的資料分析。」
企業可以使用機器學習技術，以及來自終端裝置的雲資料去分析並學習惡意軟體的行為模式。隨著不斷學習新出現的安全威脅的特徵，模型會形成更有效的預防措施，從而變得更健壯。
弓峰敏提出，在人工智慧時代，應當採取「基於生態系統的方法」保障資訊保安。「圍繞關鍵業務建立保護層，優化會話、資料、使用者資訊和操作流程，以整體化的方法提供保護，這非常重要。」
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