第八届信息安全漏洞风险评估大会(VARA2015)日前在北京金源大饭店顺利落下帷幕。科来作为本届大会的重要演讲嘉宾之一,在主会场以《对抗网络威胁,行驶网络空间主权》为题,详细阐述了网络分析技术在网络安全运维上的重要价值,同时提出“流量基因库”的理念。在本届大会上,中国信息安全测评中心还为中国国家信息安全漏洞库技术支撑单位进行授牌仪式,科来成为第三批技术支撑单位。为此,科来感谢国家对科来的认可与支持,同时也将更加努力为网络安全事业做出贡献。
中国国家信息安全漏洞库(CNNVD)由中国信息安全测评中心组建,并于2009年正式投入运行,这一国家级公益服务平台旨在为我国信息安全保障提供基础服务。到目前为止,CNNVD已形成以漏洞数据资源为核心,涵盖补丁、受影响产品、安全事件等多元素的漏洞资源服务平台,支撑信息系统产品测评、漏洞分析、隐患分析、风险评估等多项业务,有效提高了我国信息安全威胁应对与风险管理的能力和水平。
技术支撑单位授牌仪式
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微软近年来频繁出现技术故障和服务中断,从Windows更新删除用户文件到Azure云服务因配置错误而崩溃,质量控制问题愈发突出。2014年公司大幅裁减测试团队后,采用敏捷开发模式替代传统测试方法,但结果并不理想。虽然Windows生态系统庞大复杂,某些问题在所难免,但Azure作为微软核心云服务,反复因配置变更导致客户服务中断,已不仅仅是质量控制问题,更是对公司技术能力的质疑。
Meta研究团队发现仅仅改变AI示例间的分隔符号就能导致模型性能产生高达45%的巨大差异,甚至可以操纵AI排行榜排名。这个看似微不足道的格式选择问题普遍存在于所有主流AI模型中,包括最先进的GPT-4o,揭示了当前AI评测体系的根本性缺陷。研究提出通过明确说明分隔符类型等方法可以部分缓解这一问题。
当团队准备部署大语言模型时,面临开源与闭源的选择。专家讨论显示,美国在开源AI领域相对落后,而中国有更多开源模型。开源系统建立在信任基础上,需要开放数据、模型架构和参数。然而,即使是被称为"开源"的DeepSeek也并非完全开源。企业客户往往倾向于闭源系统,但开源权重模型仍能提供基础设施选择自由。AI主权成为国家安全考量,各国希望控制本地化AI发展命运。
香港中文大学研究团队开发出CALM训练框架和STORM模型,通过轻量化干预方式让40亿参数小模型在优化建模任务上达到6710亿参数大模型的性能。该方法保护模型原生推理能力,仅修改2.6%内容就实现显著提升,为AI优化建模应用大幅降低了技术门槛和成本。