我们梳理出了从2017年开始创立的10家网络安全初创公司，这些公司因为融到新的资金、推出合作伙伴计划、发布关键产品增强或者更新脱颖而出，其中有4家初创公司位于美国加利福尼亚州，3家位于以色列，2家位于美国东北部，另1家位于英国。

亚马逊云科技宣布在其AI模型组合中新增全托管开放权重模型Qwen3和DeepSeek-V3.1。这些模型为依赖Amazon Bedrock生成式AI服务的客户提供更大灵活性。Qwen3来自阿里巴巴，在编程和推理方面表现出色；DeepSeek-V3.1在数学、编程和智能体任务方面性能卓越。开放权重模型具有成本优势和选择优势，支持模型精调和定制化。AWS计划在亚洲、拉美、欧洲和北美等全球关键市场推出这些新模型。

下面就让我们来看看这10家要么最近刚刚走出隐身模式、要么刚刚推出首款产品的独立存储厂商。

来自世界各地的日用产品被运送到全球各个角落，让客户可以轻松购买得到，以至于很少思考这其中的运作环节。从在西班牙超市购买的法国香槟，到在英国小商店购买的德国香肠，这已经成为了一种生活方式。

HDFC银行的企业数据管理负责人和我们讨论了当今数据领导者面临复杂的平衡之术，阐明了如何在不忽视良好数据治理的情况下从数据中获取价值。

传统数据工程面临数据质量差、治理不善等挑战，成为AI项目的最大障碍。多智能体AI系统通过协作方式正在彻底改变数据准备、治理和应用模式。Google Cloud基于Gemini大语言模型构建协作生态系统，让不同智能体专门负责数据工程、科学、治理和分析等任务。系统通过分层架构理解组织环境，自主学习历史工作流程，能够预防问题并自动处理重复性任务，大幅提升效率。

开源软件定义存储将大幅改变您的成本预算，SUSE Enterprise Storage将是您安全明智的选择！

IBM表示，随着现实世界中人工智能技术部署的不断增长，这些捐赠可以帮助确保它们是公平、安全和可信的。

新思科技《2019年度云安全报告》涵盖了2019年最普遍的云安全趋势，包括云安全顾虑、云合规挑战以及云部署的阻力。

随着数字化时代的到来，网络安全威胁呈指数级增长。勒索软件、AI驱动的网络攻击和物联网设备漏洞成为主要威胁。企业需要建立全面的风险管理策略，包括风险评估、安全措施实施和持续监控。新兴技术如人工智能、区块链和量子计算为网络安全带来新机遇。组织应重视员工培训、供应链安全、数据治理和事件响应能力建设。

在银行业中，数据代表着资本的储蓄、支出、贷款、信贷以及运营，更代表着这些活动背后的个人、企业与组织。

随着人工智能技术的发展,网络犯罪分子正利用AI来增强对关键基础设施的攻击。这些攻击可能在短时间内造成巨大破坏,影响公共安全和国家安全。专家指出,虽然AI可用于增强防御,但仅靠防御是不够的。组织需要专注于建立韧性,确保即使发生攻击也能迅速恢复。监管框架尚未跟上AI网络威胁的步伐,需要采取多管齐下的方法来应对这一挑战。

如今利用云基础设施，开发团队可以更快速轻松地扩展应用，但同时也面临更多安全和性能方面的挑战。

数据安全初创公司Concentric AI宣布收购Swift Security和Acante两家公司，以增强其AI驱动的数据治理平台。Swift Security专注于监控员工使用ChatGPT等公共生成式AI工具的行为，防止敏感信息泄露。Acante则提供数据访问平台，帮助企业在构建AI模型前筛选训练数据，确保合规性。此次收购将统一数据安全态势管理、数据丢失防护和生成式AI治理等功能。

在所有职业当中，医生的自杀率最高。技术能否解决这个难题？

近年来,数据安全事件频发,如果要在这些事件中找到一个关键词,那就是“数据泄露”。

全球支付巨头 Visa 正在利用人工智能技术提升其业务运营。通过部署检索增强生成 (RAG) 系统，Visa 大幅提高了信息检索速度和准确性。同时，Visa 还开发了安全的内部 AI 模型，并利用深度学习来加强欺诈防范。这些 AI 应用都建立在 Visa 精心构建的多层技术架构之上，旨在平衡创新与风险管理。

在2018年9月份，NetApp和联想宣布达成多方位的全球战略合作伙伴关系并在中国组建合资公司。双方的合作也引起了业界的广泛关注。近日NetApp中国区总经理杨伟仁分享了双方的合作的具体信息。

据 IDC 估计，到 2025年，电子邮件、视频、照片、网页、音频文件、传感器数据、网页等非结构化数据非结构化数据或将占全球所有数据的 80%。那么，企业如何经济高效的存储、管理海量非结构化数据？对象存储是不二的首选。

思科首席执行官罗卓克表示，物联网（IoT）、区块链、虚拟现实（VR）和增强现实（AR）持续爆炸式增长，迫切需要重新定义网络架构以适应动态变化的环境。