CNET科技资讯网 7月19日 北京消息(文/齐丰润): 随着云计算时代的到来,云计算服务已经成为了国内越来越多企业的选择,而随之而来的安全问题也成为了整个行业所关注的焦点。面对国内巨大的云计算市场,以及云安全领域的需求,作为一直致力于安全领域的国际厂商,赛门铁克也向企业云安全领域进发,开启了在中国本地化进程的第一步。
近日,赛门铁克公司在京举办发布会,宣布与北京神州云科信息服务有限公司将在未来开启全面合作,共同打造企业云安全管理服务平台,应对中国市场不断激增的云及信息安全需求。
对此,赛门铁克公司大中华区总裁陈毅威在现场演讲中表示:“这次合作意味着赛门铁克将其最重要的信息安全产品通过云科的云平台,为客户提供安全保护。这也将会是赛门铁克本地化的开始,这也是赛门铁克未来发展的重点之一。此次与云科的合作,是我们与云结合的重要一步。赛门铁克将把信息安全提供给使用云计算,云服务的客户。”
据悉,IDC全球云端IT基础设施季度研究报告显示,2016年用于云环境的IT基础设施的投入将增加18.9%,达到382亿美元。正是如此增长迅速的数据,才使得云安全领域变得异常重要,同时也极具商业价值。
神州云科信息服务有限公司总经理阎璐在现场演讲中表示:“神州云科自成立之初就有一个目标,希望将全球最为领先的云产业资源聚合到神州云科的平台,同时基于该平台,逐步构建云科的云生态,打造一个丰富的生态体系。赛门铁克进入中国市场以来,积累的客户口碑不仅存在于产品层面,更是存在于产品的增值服务。今天,赛门铁克通过将传统产品迁移至云,同样希望能够关注基于云的增值服务,这将是云科着力与赛门铁克共同打造的市场。”
同时,对于未来与赛门铁克的合作推广模式,阎璐也进行了阐述:“未来,通过云平台,我们会进行大量线上的推广活动。线下,云科预计在今年下半年与赛门铁克的渠道部门一起进行巡回发布,让全国更多的赛门铁克合作伙伴了解双方云战略方面的合作,并让更多的合作伙伴共同推进这项云服务。云科期待与彼此的合作。”
计划发布的企业云安全管理服务平台将基于Symantec Endpoint Protection(SEP)解决方案,能够提供全面的防护和管理。通过主动利用智能检测和机器学习等防护技术,快速拦截所有端点上出现的新的、以及未知的威胁。该云安全管理服务平台还能够借助赛门铁克的全球数据智能网络,更快发现攻击并划分优先级,最大限度地降低风险。不仅如此,该平台将作为整合优势的产品及资源运营中心,用于实现云产品在中国市场的落地,以云的方式满足中国客户的多样性需要。
对于此次发布的企业云安全管理服务平台,赛门铁克公司大中华区安全解决方案技术部安全产品及云安全服务高级技术总监罗少辉进行了全面详细的介绍。“赛门铁克首批落户中国的安全服务,主要围绕终端云安全。此次发布的云安全管理服务平台是针对中国企业客户而构建的,当中很多相关的界面以及报告等服务都贴近中国市场的需求。我们携手提供的云平台服务能够帮助企业降低IT安全管理成本,平台中的整套服务的灵活性很强,针对安全事件,我们在事前、事中、事后都有不同的标准服务提供给客户,为企业客户提供全方位的防护。”
据介绍,此平台将于7月底正式推出。未来,赛门铁克将会与云科携手,进一步了解国内客户的需求,不断去贴近中国客户的需求,改变自身在中国的策略。
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。