หากคุณคิดว่าปัญหาความปลอดภัยของห่วงโซ่อุปทานซอฟต์แวร์นั้นยากพอวันนี้ การเติบโตอย่างระเบิดในการใช้ปัญญาประดิษฐ์ (AI) กำลังจะทำให้ปัญหาซัพพลายเชนเหล่านั้นยากที่จะนำทางในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า
นักพัฒนาผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัยของแอปพลิเคชันและผู้เชี่ยวชาญด้าน devsecops ได้รับเรียกให้แก้ไขข้อบกพร่องที่มีความเสี่ยงสูงสุดที่แฝงตัวอยู่ในสิ่งที่ดูเหมือนว่าการรวมกันของโอเพ่นซอร์สและส่วนประกอบที่เป็นกรรมสิทธิ์ที่ไม่สิ้นสุด แต่มันเป็นการต่อสู้อย่างต่อเนื่องที่พยายามเข้าใจว่าส่วนประกอบใดที่พวกเขามีซึ่งเป็นส่วนประกอบใดที่มีความเสี่ยงและข้อบกพร่องใดที่ทำให้พวกเขาตกอยู่ในความเสี่ยงมากที่สุด เห็นได้ชัดว่าพวกเขากำลังดิ้นรนเพื่อจัดการการพึ่งพาเหล่านี้ในซอฟต์แวร์ของพวกเขาอย่างที่เป็นอยู่
สิ่งที่จะทำให้ยากขึ้นคือเอฟเฟกต์ทวีคูณที่ AI ยืนขึ้นเพื่อเพิ่มสถานการณ์
โมเดล AI เป็นโค้ดที่ดำเนินการด้วยตนเอง
เครื่องมือที่เปิดใช้งาน AI และ Machine Learning (ML) เป็นซอฟต์แวร์เช่นเดียวกับแอปพลิเคชันประเภทอื่น ๆ-และรหัสของพวกเขามีแนวโน้มที่จะได้รับจากความไม่มั่นคงของห่วงโซ่อุปทาน อย่างไรก็ตาม พวกเขาเพิ่มตัวแปรสินทรัพย์อื่นลงในส่วนผสมที่เพิ่มพื้นผิวการโจมตีของห่วงโซ่อุปทานซอฟต์แวร์ AI อย่างมาก: โมเดล AI/ML
“ สิ่งที่แยกแอพพลิเคชั่น AI ออกจากซอฟต์แวร์ทุกรูปแบบอื่น ๆ คือ [พวกเขาพึ่งพา] ในทางใดทางหนึ่งหรือแฟชั่นในสิ่งที่เรียกว่ารูปแบบการเรียนรู้ของเครื่อง” Daryan Dehghanpisheh ผู้ร่วมก่อตั้ง Protect AI อธิบาย “ด้วยเหตุนี้ โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องนั้นจึงกลายเป็นทรัพย์สินในโครงสร้างพื้นฐานของคุณ เมื่อคุณมีสินทรัพย์ในโครงสร้างพื้นฐานของคุณคุณต้องมีความสามารถในการสแกนสภาพแวดล้อมของคุณระบุว่าพวกเขาอยู่ที่ไหนสิ่งที่พวกเขามีใครมีสิทธิ์และสิ่งที่พวกเขาทำ และถ้าคุณทำแบบนั้นกับโมเดลไม่ได้ในวันนี้ คุณก็จัดการมันไม่ได้”
แบบจำลอง AI/ML เป็นรากฐานสำหรับความสามารถของระบบ AI ในการรับรู้รูปแบบทำการคาดการณ์ตัดสินใจกระตุ้นการกระทำหรือสร้างเนื้อหา แต่ความจริงก็คือองค์กรส่วนใหญ่ไม่รู้ด้วยซ้ำว่าจะเริ่มมองเห็นได้อย่างไรในทุกรุ่น AI ที่ฝังอยู่ในซอฟต์แวร์ของพวกเขา แบบจำลองและโครงสร้างพื้นฐานรอบ ๆ นั้นถูกสร้างขึ้นแตกต่างจากส่วนประกอบซอฟต์แวร์อื่น ๆ และเครื่องมือรักษาความปลอดภัยและซอฟต์แวร์แบบดั้งเดิมไม่ได้ถูกสร้างขึ้นเพื่อสแกนหรือเข้าใจว่าโมเดล AI ทำงานอย่างไรหรือมีข้อบกพร่องอย่างไร นี่คือสิ่งที่ทำให้พวกเขาไม่เหมือนใคร Dehghanpisheh ผู้อธิบายว่าพวกเขาเป็นรหัสที่ซ่อนอยู่เป็นหลัก
“ โมเดลโดยการออกแบบเป็นรหัสชิ้นส่วนที่ดำเนินการด้วยตนเอง มันมีหน่วยงานจำนวนหนึ่ง” Dehghanpisheh กล่าว “ถ้าฉันบอกคุณว่าคุณมีทรัพย์สินอยู่ทั่วโครงสร้างพื้นฐานที่คุณมองไม่เห็น คุณไม่สามารถระบุได้ คุณไม่รู้ว่ามันมีอะไรอยู่ คุณไม่รู้ว่าโค้ดคืออะไร และพวกมันก็ดำเนินการด้วยตนเอง และมีสายภายนอกที่ฟังดูน่าสงสัยเหมือนไวรัสที่ได้รับอนุญาตใช่มั้ย”
ผู้สังเกตการณ์ความไม่มั่นคงของ AI ตั้งแต่เนิ่นๆ
การก้าวไปข้างหน้าของปัญหานี้เป็นแรงผลักดันที่ยิ่งใหญ่ที่อยู่เบื้องหลังเขาและผู้ร่วมก่อตั้งของเขาเปิดตัว Protect AI ในปี 2022 ซึ่งเป็นหนึ่งใน บริษัท ใหม่ที่เกิดขึ้นเพื่อแก้ไขปัญหาความปลอดภัยของแบบจำลองและปัญหาสายเลือดข้อมูลที่เกิดขึ้นในยุค AI Dehghanpisheh และผู้ร่วมก่อตั้ง Ian Swanson เห็นเหลือบของอนาคตเมื่อพวกเขาทำงานร่วมกันด้วยการสร้างโซลูชั่น AI/ML ที่ AWS Dehghanpisheh เป็นผู้นำระดับโลกสำหรับสถาปนิกโซลูชัน AI/ML
“ ในช่วงเวลาที่เราใช้ร่วมกันที่ AWS เราเห็นลูกค้าที่สร้างระบบ AI/ML อย่างรวดเร็วอย่างไม่น่าเชื่อนานก่อนที่ AI Generative จะจับหัวใจและความคิดของทุกคนจาก C-Suite ถึงรัฐสภา” เขากล่าวอธิบายว่าอธิบายว่า เขาทำงานร่วมกับวิศวกรและผู้เชี่ยวชาญด้านการพัฒนาธุรกิจรวมถึงลูกค้าอย่างกว้างขวาง “ นั่นคือเมื่อเราตระหนักว่าช่องโหว่ด้านความปลอดภัยที่ไม่ซ้ำกับระบบ AI/ML นั้นเป็นอย่างไร”
พวกเขาสังเกตเห็นสามสิ่งพื้นฐานเกี่ยวกับ AI/ML ที่มีความหมายอย่างไม่น่าเชื่อสำหรับอนาคตของความปลอดภัยทางไซเบอร์เขากล่าว ประการแรกคือ อัตราการนำไปใช้นั้นรวดเร็วมากจนพวกเขาเห็นได้โดยตรงว่าหน่วยงานด้านไอทีกำลังเข้ามามีบทบาทในการพัฒนา AI และการใช้งานทางธุรกิจอย่างรวดเร็วเพียงใด ซึ่งหลีกหนีจากการกำกับดูแลที่จะดูแลการพัฒนาประเภทอื่น ๆ ในองค์กร
ประการที่สองคือเครื่องมือส่วนใหญ่ที่ถูกใช้ไม่ว่าจะเป็นเชิงพาณิชย์หรือโอเพ่นซอร์สถูกสร้างขึ้นโดยนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลและวิศวกร ML ที่กำลังมาแรงซึ่งไม่เคยได้รับการฝึกฝนในแนวคิดด้านความปลอดภัย
“ ด้วยเหตุนี้คุณจึงมีประโยชน์มากเป็นที่นิยมมากกระจายมากเครื่องมือที่นำมาใช้กันอย่างแพร่หลายซึ่งไม่ได้สร้างขึ้นด้วยความคิดด้านความปลอดภัยครั้งแรก” เขากล่าว
ระบบ AI ไม่ได้สร้าง 'ความปลอดภัยครั้งแรก'
เป็นผลให้ระบบ AI/ML จำนวนมากและเครื่องมือที่ใช้ร่วมกันขาดพื้นฐานในการรับรองความถูกต้องและการอนุญาตและมักจะให้การอ่านและเขียนการเข้าถึงในระบบไฟล์มากเกินไปเขาอธิบาย ควบคู่ไปกับการกำหนดค่าเครือข่ายที่ไม่ปลอดภัยและจากนั้นปัญหาที่เกิดขึ้นในแบบจำลององค์กรเริ่มได้รับปัญหาด้านความปลอดภัยที่เรียงซ้อนกันในระบบที่ซับซ้อนและยากต่อการทำความเข้าใจเหล่านี้
“นั่นทำให้เราตระหนักว่าเครื่องมือรักษาความปลอดภัย กระบวนการ และเฟรมเวิร์กที่มีอยู่ ไม่ว่าคุณจะทำการเปลี่ยนแปลงอย่างไร ก็ยังขาดบริบทที่วิศวกรการเรียนรู้ของเครื่อง นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล และผู้สร้าง AI ต้องการ” เขากล่าว
ในที่สุดการสังเกตที่สำคัญครั้งที่สามที่เขาและสเวนสันทำในช่วงวันที่ AWS นั้นคือการละเมิด AI ไม่ได้มา พวกเขามาถึงแล้ว
“ เราเห็นลูกค้ามีการละเมิดระบบ AI/ML ที่หลากหลายซึ่งควรจะถูกจับได้ แต่ไม่ได้” เขากล่าว “ สิ่งที่บอกเราคือชุดและกระบวนการรวมถึงองค์ประกอบการจัดการการตอบสนองของเหตุการณ์ไม่ได้สร้างขึ้นตามวัตถุประสงค์สำหรับวิธีการที่ AI/ML ได้รับการออกแบบ ปัญหาดังกล่าวยิ่งแย่ลงมากเมื่อ AI Generative ได้รับแรงผลักดัน”
โมเดล AI มีการแบ่งปันกันอย่างแพร่หลาย
Dehghanpisheh และ Swanson เริ่มเห็นว่าแบบจำลองและข้อมูลการฝึกอบรมกำลังสร้างห่วงโซ่อุปทาน AI ใหม่ที่ไม่เหมือนใครซึ่งจะต้องได้รับการพิจารณาอย่างจริงจังเช่นเดียวกับส่วนที่เหลือของห่วงโซ่อุปทานซอฟต์แวร์ เช่นเดียวกับส่วนที่เหลือของการพัฒนาซอฟต์แวร์ที่ทันสมัยและนวัตกรรมบนคลาวด์นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและผู้เชี่ยวชาญ AI ได้กระตุ้นให้เกิดความก้าวหน้าในระบบ AI/ML ผ่านการใช้โอเพนซอร์สและส่วนประกอบที่ใช้ร่วมกันรวมถึงโมเดล AI และข้อมูลที่ใช้ในการฝึกอบรม ระบบ AI จำนวนมากไม่ว่าจะเป็นวิชาการหรือเชิงพาณิชย์ถูกสร้างขึ้นโดยใช้แบบจำลองของคนอื่น และเช่นเดียวกับส่วนที่เหลือของการพัฒนาที่ทันสมัยการระเบิดในการพัฒนา AI ยังคงขับเคลื่อนการไหลบ่าเข้ามาของสินทรัพย์แบบจำลองใหม่ทุกวันที่แพร่กระจายไปทั่วห่วงโซ่อุปทานซึ่งหมายถึงการติดตามพวกเขาเพียงแค่ทำให้ยากขึ้น
ยกตัวอย่างเช่นกอด นี่เป็นหนึ่งในที่เก็บข้อมูลที่ใช้กันอย่างแพร่หลายของโมเดล AI โอเพนซอร์สออนไลน์ในวันนี้ - ผู้ก่อตั้งกล่าวว่าพวกเขาต้องการเป็น GitHub ของ AI ย้อนกลับไปในเดือนพฤศจิกายน 2022 ผู้ใช้ Hugging Face ได้แชร์โมเดลที่แตกต่างกัน 93,501 รุ่นกับชุมชน ในเดือนพฤศจิกายนถัดไปที่ปลิวไปถึง 414,695 รุ่น ตอนนี้เพียงสามเดือนต่อมาจำนวนนั้นขยายไปถึง 527,244 นี่เป็นปัญหาที่ขอบเขตของสโนว์บอลในแต่ละวัน และมันจะทำให้ปัญหาความปลอดภัยของห่วงโซ่อุปทานซอฟต์แวร์“ บนสเตียรอยด์” Dehghanpisheh กล่าว
A การวิเคราะห์ล่าสุด โดย บริษัท ของเขาพบว่ารุ่นหลายพันรุ่นที่แชร์อย่างเปิดเผยบนใบหน้ากอดสามารถเรียกใช้รหัสโดยพลการในการโหลดแบบจำลองหรือการอนุมาน ในขณะที่ Hugging Face ทำการสแกนพื้นฐานของที่เก็บข้อมูลสำหรับปัญหาด้านความปลอดภัย แต่หลายรุ่นก็พลาดไปตลอดทาง - อย่างน้อยครึ่งหนึ่งของแบบจำลองที่มีความเสี่ยงสูงที่ค้นพบในการวิจัยไม่ถือว่าไม่ปลอดภัยจากแพลตฟอร์มและการกอดใบหน้าทำให้ชัดเจนในเอกสารประกอบ การกำหนดความปลอดภัยของแบบจำลองถือเป็นความรับผิดชอบของผู้ใช้ในท้ายที่สุด
ขั้นตอนสำหรับการแก้ปัญหาห่วงโซ่อุปทาน AI
Dehghanpisheh เชื่อว่า Lynchpin แห่งความปลอดภัยทางไซเบอร์ในยุค AI จะเริ่มต้นเป็นครั้งแรกโดยการสร้างความเข้าใจที่มีโครงสร้างของเชื้อสาย AI ซึ่งรวมถึงสายเลือดและเชื้อสายข้อมูลซึ่งเป็นแหล่งกำเนิดและประวัติของสินทรัพย์เหล่านี้วิธีการเปลี่ยนแปลงและข้อมูลเมตาที่เกี่ยวข้องกับพวกเขา
“ นั่นเป็นสถานที่แรกที่เริ่มต้น คุณไม่สามารถแก้ไขสิ่งที่คุณมองไม่เห็น สิ่งที่คุณไม่รู้ และสิ่งที่คุณกำหนดไม่ได้ใช่ไหม?” เขาพูดว่า.
ในขณะเดียวกัน ในระดับการปฏิบัติงานรายวัน Dehghanpisheh เชื่อว่าองค์กรต่างๆ จำเป็นต้องสร้างความสามารถในการสแกนแบบจำลองของตน โดยมองหาข้อบกพร่องที่อาจส่งผลกระทบไม่เพียงแต่ความแข็งแกร่งของระบบเท่านั้น แต่ยังรวมถึงความสมบูรณ์ของผลลัพธ์ด้วย ซึ่งรวมถึงปัญหาต่างๆ เช่น อคติของ AI และการทำงานผิดปกติที่อาจก่อให้เกิดอันตรายทางกายภาพในโลกแห่งความเป็นจริง เช่น รถขับเคลื่อนอัตโนมัติชนคนเดินถนน
“ สิ่งแรกคือคุณต้องสแกน” เขากล่าว “ สิ่งที่สองคือคุณต้องเข้าใจการสแกนเหล่านั้น และที่สามก็คือเมื่อคุณมีบางสิ่งที่ถูกตั้งค่าสถานะคุณต้องหยุดโมเดลนั้นจากการเปิดใช้งาน คุณต้อง จำกัด หน่วยงานของตน”
การผลักดันสำหรับ MLSeOps
MLSecops เป็นการเคลื่อนไหวที่เป็นกลางของผู้ขายที่สะท้อนการเคลื่อนไหวของ devsecops ในโลกซอฟต์แวร์ดั้งเดิม
“คล้ายกับการย้ายจาก DevOps มาเป็น DevSecOps คุณต้องทำสองสิ่งพร้อมกัน สิ่งแรกที่คุณต้องทำคือทำให้ผู้ปฏิบัติงานตระหนักว่าการรักษาความปลอดภัยเป็นสิ่งที่ท้าทายและเป็นความรับผิดชอบร่วมกัน” Dehghanpisheh กล่าว “ สิ่งที่สองที่คุณต้องทำคือให้บริบทและนำความปลอดภัยไปสู่เครื่องมือที่รักษานักวิทยาศาสตร์ข้อมูลวิศวกรการเรียนรู้ของเครื่อง [และ] ผู้สร้าง AI บนขอบเลือดและการคิดค้นนวัตกรรมอย่างต่อเนื่อง แต่ช่วยให้ความกังวลด้านความปลอดภัยหายไปในพื้นหลัง ”
นอกจากนี้เขากล่าวว่าองค์กรจะต้องเริ่มเพิ่มการกำกับดูแลความเสี่ยงและนโยบายการปฏิบัติตามกฎระเบียบและความสามารถในการบังคับใช้และขั้นตอนการตอบสนองที่เกิดขึ้นซึ่งช่วยควบคุมการกระทำและกระบวนการที่เกิดขึ้นเมื่อค้นพบความไม่มั่นคง เช่นเดียวกับระบบนิเวศ devsecops ที่แข็งแกร่งซึ่งหมายความว่า MLSecops จะต้องมีส่วนร่วมอย่างมากจากผู้มีส่วนได้ส่วนเสียทางธุรกิจไปจนถึงบันไดผู้บริหาร
ข่าวดีก็คือการรักษาความปลอดภัย AI/ML ได้รับประโยชน์จากสิ่งหนึ่งที่ไม่มีนวัตกรรมเทคโนโลยีที่รวดเร็วอื่น ๆ ที่ออกมาจากประตู - กล่าวคือข้อกำหนดด้านกฎระเบียบที่อยู่นอกประตู
“ ลองนึกถึงการเปลี่ยนแปลงเทคโนโลยีอื่น ๆ ” Dehghanpisheh กล่าว “ ตั้งชื่อครั้งเดียวว่าหน่วยงานกำกับดูแลของรัฐบาลกลางหรือแม้กระทั่งหน่วยงานกำกับดูแลของรัฐได้พูดเรื่องนี้ตั้งแต่เนิ่นๆ 'โอ้โหโอ้โหคุณต้องบอกฉันทุกอย่างที่อยู่ในนั้น คุณต้องจัดลำดับความสำคัญความรู้เกี่ยวกับระบบนั้น คุณต้องจัดลำดับความสำคัญของวัสดุ ไม่มีเลย”
ซึ่งหมายความว่าผู้นำด้านความปลอดภัยจำนวนมากมีแนวโน้มที่จะซื้อในเพื่อสร้างความสามารถด้านความปลอดภัยของ AI ก่อนหน้านี้ในวงจรชีวิตนวัตกรรม หนึ่งในสัญญาณที่ชัดเจนที่สุดของการสนับสนุนนี้คือการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วในการสนับสนุนฟังก์ชั่นงานใหม่ที่องค์กร
“ ความแตกต่างที่ยิ่งใหญ่ที่สุดที่ความคิดด้านกฎระเบียบได้นำมาสู่โต๊ะคือในเดือนมกราคมปี 2023 แนวคิดของผู้อำนวยการฝ่ายรักษาความปลอดภัย AI นั้นแปลกใหม่และไม่มีอยู่จริง แต่ในเดือนมิถุนายนคุณเริ่มเห็นบทบาทเหล่านั้น” Dehghanpisheh กล่าว “ ตอนนี้พวกเขาอยู่ทุกหนทุกแห่ง - และพวกเขาได้รับการสนับสนุน”
- เนื้อหาที่ขับเคลื่อนด้วย SEO และการเผยแพร่ประชาสัมพันธ์ รับการขยายวันนี้
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai เพิ่มพลังให้กับตัวเอง เข้าถึงได้ที่นี่.
- เพลโตไอสตรีม. Web3 อัจฉริยะ ขยายความรู้ เข้าถึงได้ที่นี่.
- เพลโตESG. คาร์บอน, คลีนเทค, พลังงาน, สิ่งแวดล้อม แสงอาทิตย์, การจัดการของเสีย. เข้าถึงได้ที่นี่.
- เพลโตสุขภาพ เทคโนโลยีชีวภาพและข่าวกรองการทดลองทางคลินิก เข้าถึงได้ที่นี่.
- ที่มา: https://www.darkreading.com/cyber-risk/do-you-know-where-your-ai-models-are-tonight
- :มี
- :เป็น
- :ไม่
- :ที่ไหน
- ][หน้า
- $ ขึ้น
- 10
- 2022
- 2023
- 501
- 7
- a
- ความสามารถ
- เกี่ยวกับเรา
- นักวิชาการ
- เข้า
- ข้าม
- การปฏิบัติ
- การเปิดใช้งาน
- เพิ่ม
- เพิ่ม
- นอกจากนี้
- ที่อยู่
- บุญธรรม
- การนำมาใช้
- ความก้าวหน้า
- บริษัท ตัวแทน
- ก่อน
- AI
- โมเดล AI
- ระบบ AI
- AI / ML
- ทั้งหมด
- การอนุญาต
- ตาม
- แล้ว
- ด้วย
- จำนวน
- an
- และ
- อื่น
- ใด
- การใช้งาน
- ความปลอดภัยของแอปพลิเคชัน
- การใช้งาน
- โดยพลการ
- สถาปนิก
- สถาปนิก
- เป็น
- รอบ
- มาถึง
- เทียม
- ปัญญาประดิษฐ์
- ปัญญาประดิษฐ์ (AI)
- AS
- สินทรัพย์
- สินทรัพย์
- ที่เกี่ยวข้อง
- At
- โจมตี
- การยืนยันตัวตน
- การอนุญาต
- อิสระ
- ทราบ
- AWS
- กลับ
- พื้นหลัง
- ขั้นพื้นฐาน
- ข้อมูลพื้นฐานเกี่ยวกับ
- การต่อสู้
- BE
- กลายเป็น
- รับ
- ก่อน
- หลัง
- กำลัง
- เชื่อ
- ได้รับประโยชน์
- อคติ
- ใหญ่
- ที่ใหญ่ที่สุด
- บิล
- ตกเลือด
- จมปลัก
- การละเมิด
- นำ
- หัวเข็มขัด
- สร้าง
- ผู้สร้าง
- การก่อสร้าง
- สร้าง
- ธุรกิจ
- การพัฒนาธุรกิจ
- แต่
- by
- C-ห้องสวีท
- ที่เรียกว่า
- โทร
- CAN
- ความสามารถในการ
- ถูกจับกุม
- รถ
- จับ
- ก่อให้เกิด
- บาง
- โซ่
- ท้าทาย
- การเปลี่ยนแปลง
- ชัดเจน
- อย่างเห็นได้ชัด
- เมฆ
- โครงสร้างพื้นฐานคลาวด์
- ผู้ร่วมก่อตั้ง
- ผู้ร่วมก่อตั้ง
- รหัส
- รวม
- อย่างไร
- มา
- เชิงพาณิชย์
- ชุมชน
- ซับซ้อน
- การปฏิบัติตาม
- ส่วนประกอบ
- แนวคิด
- แนวความคิด
- ความกังวลเกี่ยวกับ
- คองเกรส
- ถือว่า
- คงที่
- ไม่หยุดหย่อน
- บรรจุ
- เนื้อหา
- สิ่งแวดล้อม
- ได้
- ควบคู่
- crashing
- สร้าง
- การสร้าง
- ลูกค้า
- cybersecurity
- วงจร
- ประจำวัน
- ข้อมูล
- วัน
- วัน
- การตัดสินใจ
- ถือว่า
- กำหนด
- การอ้างอิง
- ออกแบบ
- การกำหนด
- พัฒนาการ
- didn
- ความแตกต่าง
- ต่าง
- ต่างกัน
- ยาก
- ผู้อำนวยการ
- หายไป
- ค้นพบ
- กระจาย
- do
- เอกสาร
- ทำ
- doesn
- สวม
- ลง
- การขับขี่
- ในระหว่าง
- ก่อน
- ก่อน
- ระบบนิเวศ
- ขอบ
- ผล
- องค์ประกอบ
- อื่น
- ที่ฝัง
- ไม่มีที่สิ้นสุด
- การบังคับใช้
- วิศวกร
- พอ
- Enterprise
- หน่วยงาน
- สิ่งแวดล้อม
- ยุค
- เป็นหลัก
- แม้
- ทุกๆ
- ทุกคน
- ทุกอย่าง
- ทุกที่
- ตัวอย่าง
- ดำเนินการ
- ผู้บริหารงาน
- มีอยู่
- ที่มีอยู่
- ขยาย
- ผู้เชี่ยวชาญ
- อธิบาย
- อธิบาย
- การระเบิด
- อย่างแทน
- อย่างกว้างขวาง
- ใบหน้า
- แฟชั่น
- FAST
- รัฐบาลกลาง
- เนื้อไม่มีมัน
- บริษัท
- บริษัท
- ชื่อจริง
- โดยตรง
- แก้ไขปัญหา
- ถูกตั้งค่าสถานะ
- ข้อบกพร่อง
- ข้อบกพร่อง
- ดังต่อไปนี้
- สำหรับ
- ฟอร์ม
- พบ
- รากฐาน
- ผู้ก่อตั้ง
- กรอบ
- ราคาเริ่มต้นที่
- เชื้อเพลิง
- ฟังก์ชั่น
- ได้รับทุนสนับสนุน
- อนาคต
- ดึงดูด
- ประตู
- กำเนิด
- กำเนิด AI
- ได้รับ
- ได้รับ
- GitHub
- ให้
- เหลือบ
- เหตุการณ์ที่
- ไป
- ดี
- ได้
- ปกครอง
- การกำกับดูแล
- ให้
- อย่างมาก
- การเจริญเติบโต
- มี
- ครึ่ง
- ยาก
- อันตราย
- มี
- he
- ช่วย
- ซ่อนเร้น
- ที่สูงที่สุด
- อย่างสูง
- พระองค์
- ของเขา
- ประวัติ
- สรุป ความน่าเชื่อถือของ Olymp Trade?
- ทำอย่างไร
- อย่างไรก็ตาม
- HTTPS
- ใหญ่
- i
- แยกแยะ
- if
- ส่งผลกระทบ
- ผลกระทบ
- in
- อุบัติการณ์
- การตอบสนองต่อเหตุการณ์
- รวมถึง
- รวมทั้ง
- เพิ่มขึ้น
- เหลือเชื่อ
- เหลือเชื่อ
- การไหลเข้า
- โครงสร้างพื้นฐาน
- โดยธรรมชาติ
- นวัตกรรม
- นักวิเคราะห์ส่วนบุคคลที่หาโอกาสให้เป็นไปได้มากที่สุด
- ไม่ปลอดภัย
- ความสมบูรณ์
- Intelligence
- เข้าไป
- การมีส่วนร่วม
- ISN
- ปัญหา
- ปัญหา
- IT
- ITS
- ตัวเอง
- มกราคม
- การสัมภาษณ์
- jpg
- มิถุนายน
- เพียงแค่
- เก็บ
- การเก็บรักษา
- เก็บ
- ชนิด
- ทราบ
- ความรู้
- ไม่มี
- กระได
- ต่อมา
- การเปิดตัว
- ผู้นำ
- ผู้นำ
- การเรียนรู้
- น้อยที่สุด
- ซ้าย
- ชั้น
- ชีวิต
- กดไลก์
- น่าจะ
- เชื้อสาย
- โหลด
- นาน
- ที่ต้องการหา
- looming
- Lot
- เครื่อง
- เรียนรู้เครื่อง
- ทำ
- สำคัญ
- ส่วนใหญ่
- ทำ
- ทำให้
- จัดการ
- การจัดการ
- เอกสาร
- หลาย
- วัสดุ
- เรื่อง
- me
- วิธี
- เมตาดาต้า
- จิตใจ
- Mindset
- พลาด
- หายไป
- ผสม
- ML
- แบบ
- โมเดล
- ทันสมัย
- โมเมนตัม
- เดือน
- ข้อมูลเพิ่มเติม
- มากที่สุด
- ย้าย
- การเคลื่อนไหว
- มาก
- ชื่อ
- คือ
- นำทาง
- จำเป็นต้อง
- เครือข่าย
- ไม่เคย
- ใหม่
- บริษัท ใหม่
- ข่าว
- ไม่
- นวนิยาย
- พฤศจิกายน
- ตอนนี้
- จำนวน
- การสังเกต
- ชัดเจน
- of
- มักจะ
- on
- ครั้งเดียว
- ONE
- คน
- ออนไลน์
- เพียง
- เปิด
- โอเพนซอร์ส
- เปิดเผย
- การดำเนินงาน
- or
- องค์กร
- ที่มา
- อื่นๆ
- ออก
- เอาท์พุต
- ด้านนอก
- เกิน
- กำกับดูแล
- ก้าว
- รูปแบบ
- การอนุญาต
- สิทธิ์
- กายภาพ
- เลือก
- ชิ้น
- ชิ้น
- สถานที่
- เวที
- เพลโต
- เพลโตดาต้าอินเทลลิเจนซ์
- เพลโตดาต้า
- นโยบาย
- ยอดนิยม
- การคาดการณ์
- ก่อนหน้านี้
- จัดลำดับความสำคัญ
- ปัญหา
- ปัญหาที่เกิดขึ้น
- ขั้นตอน
- กระบวนการ
- มืออาชีพ
- เป็นเจ้าของ
- PROS
- ป้องกัน
- ให้
- ผลัก
- ใส่
- อย่างรวดเร็ว
- พิสัย
- รวดเร็ว
- RE
- อ่าน
- โลกแห่งความจริง
- ตระหนักถึง
- ตระหนัก
- จริงๆ
- รับรู้
- เครื่องควบคุม
- หน่วยงานกำกับดูแล
- หน่วยงานกำกับดูแล
- วางใจ
- กรุ
- การวิจัย
- คำตอบ
- ความรับผิดชอบ
- REST
- จำกัด
- ผล
- ขวา
- ความเสี่ยง
- แบบจำลองความเสี่ยง
- บทบาท
- s
- ความปลอดภัย
- กล่าวว่า
- เดียวกัน
- เห็น
- กล่าว
- พูดว่า
- การสแกน
- การสแกน
- สแกน
- นักวิทยาศาสตร์
- ขอบเขต
- ที่สอง
- ความปลอดภัย
- เห็น
- เห็น
- ดูเหมือนว่า
- อย่างจริงจัง
- ชุด
- เงา
- ที่ใช้ร่วมกัน
- เปลี่ยน
- น่า
- สัญญาณ
- คล้ายคลึงกัน
- สถานการณ์
- So
- ซอฟต์แวร์
- ส่วนประกอบซอฟต์แวร์
- การพัฒนาซอฟต์แวร์
- ห่วงโซ่อุปทานซอฟต์แวร์
- ของแข็ง
- ทางออก
- โซลูชัน
- บาง
- บางคน
- บางสิ่งบางอย่าง
- เสียง
- แหล่ง
- การใช้จ่าย
- สปอนเซอร์
- ผู้ให้การสนับสนุน
- ผู้มีส่วนได้เสีย
- ยืน
- เริ่มต้น
- ข้อความที่เริ่ม
- สถานะ
- ขั้นตอน
- หยุด
- แข็งแรง
- โครงสร้าง
- การดิ้นรน
- จัดหาอุปกรณ์
- ห่วงโซ่อุปทาน
- สนับสนุน
- พื้นผิว
- หวาดระแวง
- ระบบ
- ระบบ
- ตาราง
- การแก้ปัญหา
- เอา
- เทคโนโลยี
- นวัตกรรมเทคโนโลยี
- บอก
- กว่า
- ที่
- พื้นที่
- ข้อมูลพื้นฐานเกี่ยวกับ
- ก้าวสู่อนาคต
- ของพวกเขา
- พวกเขา
- แล้วก็
- ที่นั่น
- ล้อยางขัดเหล่านี้ติดตั้งบนแกน XNUMX (มม.) ผลิตภัณฑ์นี้ถูกผลิตในหลายรูปทรง และหลากหลายเบอร์ความแน่นหนาของปริมาณอนุภาคขัดของมัน จะทำให้ท่านได้รับประสิทธิภาพสูงในการขัดและการใช้งานที่ยาวนาน
- พวกเขา
- สิ่ง
- สิ่ง
- คิด
- ที่สาม
- นี้
- เหล่านั้น
- คิดว่า
- พัน
- สาม
- ตลอด
- เวลา
- ไปยัง
- ในวันนี้
- ร่วมกัน
- บอก
- เกินไป
- เครื่องมือ
- ลู่
- แบบดั้งเดิม
- รถไฟ
- ผ่านการฝึกอบรม
- การฝึกอบรม
- การเปลี่ยนแปลง
- เรียก
- ความจริง
- พยายาม
- สอง
- ในที่สุด
- เข้าใจ
- ความเข้าใจ
- เป็นเอกลักษณ์
- us
- ใช้
- มือสอง
- มีประโยชน์
- ผู้ใช้
- การใช้
- ตัวแปร
- ความหลากหลาย
- Ve
- มาก
- ไวรัส
- ความชัดเจน
- ช่องโหว่
- อ่อนแอ
- ต้องการ
- คือ
- ทาง..
- we
- ดี
- ไป
- คือ
- ถูก
- อะไร
- เมื่อ
- ว่า
- ที่
- ในขณะที่
- WHO
- ใคร
- อย่างกว้างขวาง
- จะ
- กับ
- งาน
- ทำงาน
- โลก
- แย่ลง
- จะ
- เขียน
- ปี
- คุณ
- ของคุณ
- ลมทะเล