CNET科技资讯网 6月12日 北京消息(文/齐丰润): 安全已成为了当下社会最为关注的几个问题之一,随着大数据时代的来临,如今的安全问题也变得严峻和复杂。近日,HanSight瀚思在北京召开了产品战略暨融资发布会,推出了瀚思用户行为分析系统(HanSight UBA)、瀚思安全威胁情报(HanSight TI)、安全易三款产品,并宣布获得了由恒宝股份领投、南京高科、赛伯乐跟投的A轮投资。
除了发布三款安全产品以及宣布A轮融资之外,瀚思在会上还与亚信安全、汉柏科技、先进数通、清华大数据联合会、华为等签订合作协议,对“数据驱动安全”战略进行推动,加速落地。
瀚思创始人兼首席执行官高瀚昭表示,大数据已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素,大数据技术可以帮助用户去定位网络当中发生的恶意事件,在预警的同时挖出潜在威胁。我们将帮助企业和云上的用户实现从“被动防御”到 “主动智能”的转变。
据Gartner发布的《用户与实体行为分析指南》中指出,近年来机构单位对用户行为分析功能的需求上涨了近十倍,2017年UEBA市场营收将达到2亿美元。
本次发布会上,瀚思推出了国内首款用户行为分析系统——HanSight UBA,凭借其创新技术提供了基于实际安全场景的多维度异常检测功能,通过独特的“仪表盘”功能将机器学习和算法产生的各种数值结果翻译成用户能够理解的安全场景。
实测表明,在普通的服务器上,HanSight UBA利用GPU优化的高速算法,一分钟内就能完成大部分企业业务场景下的行为数据分析。
除了HanSight UBA之外,瀚思还将大数据安全的内涵进一步延伸,推出了首个与安全产品原生集成的瀚思安全威胁情报——HanSight TI。它有别于传统的安全分析系统,HanSight TI是通过从网络数据、主机数据,登录认证数据和威胁情报数据中形成联动分析,将这些用户环境中的所有行为足迹统一进行处理,最终把威胁情报和解决办法交付给最终用户。此外,瀚思的威胁情报使用了自然语言处理技术,从各种完全非结构化信息抽取安全事件汇总成为威胁情报,直接原生集成到瀚思产品线内。
高瀚昭表示:“瀚思致力于打造行业大数据安全体系,针对不同行业对威胁情报类型的特点,HanSight TI并非将原始粗糙的威胁情报显示给用户,而是再经过加工处理,根据用户行业业务场景,确定威胁可信性和关联性之后,推送和分享给同行业的其他用户。”
瀚思联合创始人董昕强调:HanSight UBA和HanSight TI将与瀚思大数据安全分析平台的高度集成,最终为客户打造一套解决海量安全数据分析难题的系统解决方案。
最后,瀚思带来了此次发布会“三剑客”产品的最后一件,“安全易”SaaS服务。基于云端的大数据安全分析平台,“安全易”可帮助中小型企业迅速发现威胁,实现在安全事件发生后第一时间告警,通过可视化发掘数据背后的价值,采用智能算法识别安全隐患,利用威胁情报协助揭示危险的存在。
技术的飞速发展为整个社会都带来了前所未有的便捷,不过随之而来的安全问题却也无可避免。此次瀚思的“数据驱动安全”战略,从数据角度带来了安全的解决方案,相信会为企业带来全新的视角来面对安全挑战。
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想象一下,你有一个非常聪明的朋友,他知道很多知识,但每当需要使用计算器、搜索引擎或查询最新天气时,却变得像个笨手笨脚的孩子。这正是当前大语言模型(简称LLMs,如ChatGPT这类AI系统)面临的尴尬处境。
想象一下,你拥有一个聪明的助手,它知道很多知识,但在面对需要使用计算器、搜索引擎或查询最新信息时却显得笨手笨脚。这正是当前大语言模型(LLMs)面临的困境。虽然这些模型已经通过监督微调(SFT)学会了使用工具的基本能力,但它们常常在面对复杂或不熟悉的场景时表现不佳。
想象你正在和一个智能助手聊天。如果你直接要求它提供有害信息,它很可能会礼貌拒绝。但如果你通过一系列看似无害的对话,逐步引导它走向你的真实目标呢?这就是当前AI安全领域面临的一个严峻挑战——多轮对话中的安全漏洞。
想象你在使用一个非常聪明的AI助手完成一项复杂任务,比如解决一道数学难题。你可能注意到这个助手会花很长时间"思考",一步一步写下大量推理过程,最后才给出答案。虽然这种详细的思考过程确实帮助AI做出了更准确的判断,但同时也带来了一个明显的问题:它太"啰嗦"了,消耗了大量的计算资源和时间。