近日,甲骨文公司和中国银联共同宣布签署合作备忘录,双方将开展Java Card相关各项合作,向国内银行及厂商提供Java Card支持,支持国内金融IC卡产业发展。作为合作的一部分,甲骨文公司也将基于Java Card平台向中国银联提供技术和业务支持。
Java Card平台提供了一种开放且具备互操作性的环境,使得在个人用户及个人设备上发展和部署安全的便携式认证服务成为可能,诸如SIM卡和智能卡都可实现。截至目前,已经有超过100亿张Java Card被发放。
此外,Java Card平台可以运行多种应用,使得消费者可以从同一终端享用来自不同厂商的多种服务,诸如支付或ID。这不仅能够有效降低风险和成本,更能帮助客户获取更多应用,进一步丰富Java Card的特性。
甲骨文公司与中国银联的合作,将为现有持有Java Card许可证的客户和潜在的客户增强信心,促进其开发和利用基于Java Card的应用。甲骨文公司将在中国银行系统中为Java Card平台的开发与测试提供支持,与此同时,甲骨文公司将与中国银联一起为Java Card提供技术和服务支持,以满足国内企业与银行的需求。
中国银联技术管理部总经理徐燕军表示:“金融IC卡作为新型的电子支付工具,是银行卡安全和服务升级的重要载体。银联联合银行等相关各方,在发卡、受理和行业应用等各方面积极加大推进力度,取得了显著成效。越来越多持卡人享受到了金融IC卡更安全、更便捷的支付服务。Java Card作为比较通用的技术,相信将为金融IC卡加速推广提供良好的支持。”
甲骨文公司全球联盟与渠道事业部Java销售副总裁Geoffrey A. Morton表示:“我们很荣幸能够与中国银联签署合作备忘录,成为中国银联的合作伙伴并为其提供全面的技术和业务支持。作为业界领先的IT解决方案提供商,我们确保Java Card不仅可以为小型卡片市场提供最安全的技术,而且还保留着许多Java编程优势。此外,我们也十分期待在未来能够与中国银联以及中国当地厂商合作,以提供更好的经中国银联认证的产品,并促进Java Card在中国的普及。”
好文章,需要你的鼓励
AIM Intelligence联合多所知名大学揭示了音频AI系统的重大安全漏洞,开发出名为WhisperInject的攻击方法。这种攻击能让看似无害的音频指令操控AI生成危险内容,成功率超过86%,完全绕过现有安全机制。研究暴露了多模态AI系统的系统性安全风险,对全球数十亿智能设备构成潜在威胁。
新加坡国立大学研究团队系统梳理了视觉强化学习领域的最新进展,涵盖超过200项代表性工作。研究将该领域归纳为四大方向:多模态大语言模型、视觉生成、统一模型框架和视觉-语言-动作模型,分析了从RLHF到可验证奖励范式的政策优化策略演进,并识别出样本效率、泛化能力和安全部署等关键挑战,为这一快速发展的交叉学科提供了完整的技术地图。
浙江大学研究团队通过OmniEAR基准测试揭示了当前AI模型在物理世界推理方面的严重缺陷。测试显示,即使最先进的AI在明确指令下能达到85-96%成功率,但面对需要从物理约束推断行动的任务时,成功率骤降至56-85%。研究发现信息过载反而降低AI协作能力,监督学习虽能改善单体任务但对多智能体协作效果甚微,表明当前架构存在根本局限性。
纽约大学和Aimpoint Digital Labs的研究团队首次揭示了Transformer模型训练中"大规模激活"的完整发展轨迹。这些影响力比普通激活大千倍的"超级激活"遵循可预测的数学规律,研究者开发出五参数公式能以98.4%准确率预测其变化。更重要的是,通过调整模型架构参数如注意力密度、宽深比等,可以在训练前就预测和控制这些关键激活的行为,为设计更高效、量化友好的AI模型提供了全新工具。