马来西亚小韭菜

抄底 $PLTR 我想喝奶 我不需要自己在家养牛 就如同龙虾 我想做各种东西，却需要自己去学如何deploy,买设备,学代码,学如何应对各种ai时代的骇客,学更新...这个逻辑一直以来都认为很有问题 我直接找专业的定制我想喝的奶就可以了,哪怕贵30%,而且公司负责人可以找到追责对象（而不是公司被骇后，大家都说，哦这个龙虾是你这个经理一直推荐的，所以你得负责，炒鱿鱼） 所以，开始抄底 $PLTR 今天154 至于光，储存，玻璃这个赛道已经太难搞了 还是乖乖在資安 $NET $PLTR 等成功大模型出来就纳入ios的 $AAPL 无论如何都是需要的电

Fyi 马来西亚之所以成为全球算力第四，。因为柔佛成为新加坡的 AI 算力后花园 😭😭（只有马来西亚人才懂。。。这些污染环境，消耗额外水源，电力。。。全部都算在人民上。。。算是为世界ai牺牲的国家了） epoch.ai/data/ai-chip-import… 每次看到这个图 都可以想到无数的成本被分摊在国民和环境上（赚到的钱拿来给政府，然后花几千万美元开发各种奇奇怪怪，实际上只需要十万美元的 app tuju ..my sejahtera....

更新 #si #ai 时代的资安赛道 @FundaAI 美股ai赛道顶级的财富库 哪怕泄漏一点点免费的资料分析报告，依然是超强的财富 （我穷哈哈没有钱订阅，只可以撸免费的资讯。虽然付费的也不会有人公开。不过还是超感恩还有免费的可以看） 深度｜网络安全：企业 AI 安全预算正向大型平台转移 随着企业整合安全工具，AI 安全支出正向平台型厂商集中，为 CRWD、PANW 和 NET 带来更多向现有客户追加销售的机会。 10 月 5 日｜FUNDA 近期企业访谈显示，AI 应用正在增加企业对身份安全、运行时安全和 API 安全的需求，而企业正在将这些能力整合进现有平台。 我们预计，能够满足这些需求并替代功能重叠工具的平台，在部分客户中获得的支出增速，有望超过这些客户整体安全预算的增速。 CrowdStrike（ $CRWD ）、Palo Alto Networks（ $PANW ）和 Cloudflare（ $NET ）是我们关注的厂商，但各公司的实际表现仍取决于其产品能力和客户采购情况。 本报告基于我们近期开展的企业访谈。详细发现已汇总至另一份报告，供所有 Premium 订阅用户查阅，内容涵盖企业专家在安全、数据库及相关领域的支出与采购决策 访谈表明，新增 AI 需求与现有工具整合，是推动这一变化的主要因素。 - AI 和个人智能体访问企业系统，为身份安全、运行时安全、API 安全及工具调用安全带来了新的要求。现有平台可以通过扩大部署、整合相关安全数据来满足这些需求。 - 在传统安全预算增长较慢的情况下，企业正在削减重复工具与许可证，将更多支出重新分配给平台型安全厂商。 AI 成为企业新增安全支出的重点，身份安全尤其受到关注 一家美国大型电信公司的专家预计，该公司整体网络安全预算将在 2026 年增长 10%–15%，高于 2025 年的 5%–10%。 随着 AI 工作负载进入生产环境，需求正转向运行时防护、数据安全、非人类身份、API 安全及治理。 该公司将 AI 安全支出区分为两种口径： 支出口径占整体安全预算的比例 直接用于保护模型和智能体的支出5%–8% 更广义的 AI 相关安全支出，包括 AI 带动的数据、身份及云安全需求15%–20% 智能体身份与非人类身份安全，目前规模较小，但正在增长。 这位电信行业受访者粗略估计，这些领域约占直接 AI 安全支出的 15%–25%。将这一比例应用于前述 5%–8% 的直接 AI 安全预算占比，可推算其约占整体安全预算的 0.75%–2%。 这一数字由两个区间计算得出，并非独立测量的结果。 企业正在将智能体及其他非人类身份纳入身份管理系统，为它们配置： - 独立身份； - 明确的责任人； - 最小权限访问； - 短期有效的凭证； - 可追踪的审计记录。 部分新增支出将用于扩展现有身份管理平台及相关模块。 智能体扩大安全防护范围，并增加检测量 智能体通过提示词、工具调用及模型上下文协议（MCP）连接，与企业系统交互。 安全团队除了保护员工和设备，也需要保护代表员工执行任务的智能体。 一条用户请求可能触发多次模型调用、工具调用和智能体交互，因此安全检查量可能比用户请求量增长得更快。 这位电信行业受访者估计，2026 年生产环境中的模型调用量、Token 用量和智能体交互量，正在以 60%–100% 的同比速度增长，因而需要覆盖更广的安全控制。 安全检查必须覆盖完整的执行链路，包括： - 发起任务的人； - 智能体的身份与权限； - 被访问的数据； - 被调用的工具； - 最终执行的操作。 一位制药公司的受访者表示，智能体需要独立身份、最小权限访问、短期凭证，以及针对每次 API 和工具调用的授权。 这些控制必须贯穿整个任务过程。 如果员工同时使用多个持续运行的智能体，活跃身份和交互数量还会进一步增加。恶意提示词和工具权限滥用，也可能沿着后续调用传播，因此需要跨系统的及时检测与响应。 过去，企业使用的独立安全工具主要围绕人类活动设计，通常只能监测执行链路中的部分环节。 随着执行链路变长，整合信息变得更加困难。智能体的普及，进一步增加了企业对跨系统关联分析和自动化响应的需求。

买一个这个衣服 下次在马来西亚看到穿这个衣服的肥仔 那个肯定是我了 穿这个方便遇到 hype 家人😂😂😂

纳尼。。半夜家里附近出现大蛇。。 怒砍他妈的蛇头 累死我也。。。 牛没有来 蛇反而来了