企业需要考虑三个有趣的研究项目，这些项目涉及安全性、数据隐私和云计算运营，以及它们对企业IT团队的未来有何意义。

研究对于大学教授及其学生来说可能很有趣，但并不完全适合繁忙的IT专业人员。尽管可以肯定它不是主要重点，但它至少应该引起人们的注意。

对于规划以技术为中心的组织的未来路线的任何人来说，都比学术兴趣更重要。而最新的《Red Hat研究季刊》所涵盖的一些前瞻性主题都将它们与IT专业人员如今面临的挑战联系起来。

 1.安全可用性

支持软件安全性的加密技术至关重要，并且无疑是正在进行大量研究的主题。《Red Hat研究季刊》的一篇文章描述了有关使用派生函数将易于记忆的密码转换为安全密码密钥的研究。但是，Martin Ukrop可用性研究可能是IT专业人员更为紧迫的兴趣。

在过去的几年中，Ukrop是捷克共和国的Masaryk大学的密码学和安全性研究中心的博士生，已在DevConf.cz开源活动中进行了实验。这些实验围绕X.509证书以及其生成、验证和理解而展开。Ukrop对此进行了解释：“现在，大多数开发人员在他们的产品中需要安全的网络连接。如今，这主要意味着使用传输层安全性（TLS），这反过来很可能意味着通过验证服务器的证书来验证服务器的真实性。此外，事实证明，要理解证书验证的所有各种问题并不简单。OpenSSL是传输层安全性（TLS）使用最广泛的库之一，它几乎有80种不同的错误状态，并且只与证书验证有关。”

2018年进行的一项实验可能与许多开发人员有关，其中涉及调查开发人员对有缺陷的传输层安全性（TLS）证书的信任程度。他们会收到证书验证错误，要求他们调查问题，评估连接的可信度，并用自己的语言描述问题。Ukrop为此得出的结论是一些证书案例被过度信任。例如，大约20%的参与者认为自签名证书和违反名称限制的证书都是“看起来不错”或更好；大多数安全专业人员对此并认同。

Ukrop的工作旨在提高开发人员的安全可用性；正在进行的工作可以在https://x509errors.org上找到。但是，与此同时，这表明培训开发人员更好地处理某些类型的安全错误可能会带来很好的回报。

 2.数据共享和隐私保护

IT领导者感兴趣的另一个领域涉及与平衡数据共享需求和隐私保护相关的复杂性。这就是人工智能卓越中心Red Hat公司主管Sherard Griffin与哈佛大学的James Honaker和MercèCrosas在一次访谈探讨的主题。Honaker是哈佛大学约翰•保尔森工程与应用科学学院的研究员，Cross是哈佛大学定量社会科学研究所的首席数据科学与技术官。

Griffin提出了包括许多组织面临的共同挑战。他说，“我们从合作伙伴那里创建特定的机器学习模型所需的数据集必须具有大量信息。不幸的是，供应商在共享数据方面遇到了一些挑战，因为其中包含敏感信息。”对于哈佛大学来说，这是Dataverse面临的挑战，Cross将其描述为一个能够构建真实的数据存储库以共享研究数据集软件平台。重点是发布已经发布的研究相关的数据集。该平台的另一个用途是创建对研究有用的数据集，并使它们更开放地提供给研究社区。”

差异隐私的工作原理是添加少量噪声，以淹没数据集中任何个人的贡献。当然，要从汇总集中挑出单个数据点变得更加困难并不是什么新鲜事。不同之处在于，差异隐私以数学上严格的方式接近隐私保证。

正如Honaker所说：“关键是要在使数据无用和暴露单个数据点之间精确地平衡噪声。这就是对这些算法进行正式推理的能力如此重要。其中有一个名为Epsilon的调整参数。例如，如果一个对手具有无限的计算能力，并且知道尚未发现的算法技巧，那么Epsilon会告诉最坏的情况是从查询中泄漏信息。”该领域中一些正在进行的研究涉及该参数的调整，以及处理该参数可能因重复查询而“用完”的情况。

 3.开源云运营

在这里讨论的最后一个主题是AIOps，这是Red Hat公司的首席技术官办Marcel Hild研究的一个主题。这个新兴领域认识到，开源代码只是实现和运行基于该代码的服务所需要的一部分。Hild认为：“我们需要运行生产级云计算所需的资源。这不仅必须包括架构文档、安装和配置文件，而且还必须包括该过程中生成的所有数据：度量、日志和票证。人们可能已经多次听到人工智能行业的口头禅，‘数据就是新的黄金’，这其中有一些深刻的道理。软件不再是与众不同的因素：它就是数据。”

Hild承认，“AIOps”这一术语可能有点含糊。但他认为这是用人工智能工具增强IT运营的意义，这可以从数据探索开始，在所有层面上都可以实现如果DevOps人员使用Jupyter笔记本对某些指标进行聚类，那么将其称为AIOps技术。”他补充说：“通往自动驾驶集群的道路是由大量数据标记的数据铺就的。”

这项研究的大部分工作都是在开放的环境中进行的，比如大众开放云社区的发展。他说，“所有讨论都是在公开会议上进行的，而且更好的是，可以在Git存储库中进行跟踪，这样就可以让所有各方都参与进来，并追溯我们是如何做出某项决定的。这很关键，因为决策过程和最终结果一样重要。所有的操作数据都将是可访问的，并且在那里运行工作负载和访问后端数据将很容易。”