


360 veröffentlicht eine leistungsstarke Kombination aus digitaler Sicherheit und künstlicher Intelligenz: 360 Security Model
Am 9. August veröffentlichte die 360 (Aktiencode 601360.SH, im Folgenden als „360“ bezeichnet) Group auf der 11. ISC 2023 Internet Security Conference das erste lieferbare Sicherheitsindustriemodell Chinas mit dem Namen „360-Sicherheitsmodell“. Es wird berichtet, dass der Gründer der 360 Group während der Eröffnung von ISC die Strategie „Sicherheit als Priorität“ von 360 und eine neue Generation von Sicherheitsprodukten, 360 Security Cloud, angekündigt hat. Als wichtige Plattform und Tool für 360-Sicherheits-Hosting-Betriebsdienste wird das 360-Sicherheits-Großmodell die Vorteile und Fähigkeiten des großen Modells voll ausnutzen, um die Wirksamkeit von Netzwerksicherheitsdiensten zu verbessern. Die aktuelle Sicherheitsangriffs- und Verteidigungsbeurteilungsgenauigkeit hat 96 überschritten %
Der Einleitung zufolge basiert das 360 Security Large Model auf dem von 360 selbst entwickelten kognitiven universellen Großmodell „360 Intelligent Brain“. Es wurde in den letzten 15 Jahren auf den KI-Sicherheitsanwendungen und Sicherheits-Big Data von 360 trainiert vertikales Großmodell für die Sicherheitsbranche. Während des Privatisierungsbereitstellungsprozesses wird das 360 Security-Großmodell mit dem intelligenten Kontrollsystem für Unternehmenssicherheit übereinstimmen und intelligente zentrale Planungsmodelle, Wissensdatenbanken und dedizierte Plug-Ins verwenden, um es mit privaten Domänendaten des Unternehmens zu kombinieren und Sicherheitsfragen und -antworten und Sicherheit bereitzustellen Betrieb Kompetente Unterstützung für einen sicheren Unternehmensbetrieb. Derzeit werden diese Funktionen erfolgreich in 360 und seinen eigenen Produkten eingesetzt
Den Daten zufolge ist 360 eines der ersten Unternehmen in China, das mit der Einführung groß angelegter Modelle für künstliche Intelligenz begonnen hat. Das 360-Grad-Modell des intelligenten Gehirns verfügt bereits über zehn Kernfähigkeiten und kann auf verschiedene Szenarien angewendet werden. Zhou Hongyi glaubt, dass große Modelle echte Chancen auf dem Unternehmensmarkt haben. Derzeit hat 360 eine KI-Großmodelllösung auf Unternehmensebene veröffentlicht, die den Grundsätzen „Sicherheit, Freundlichkeit, Vertrauenswürdigkeit und Kontrollierbarkeit“ folgt. Sie war die erste, die in der Steuer- und Unternehmensdienstleistungsbranche implementiert wurde ausgewählt als „Beijing General Artificial Intelligence Ten typische Szenariofälle für intelligente Großmodellindustrieanwendungen.“ Es versteht sich, dass der Zweck der Einführung eines großen Sicherheitsindustriemodells durch 360 darin besteht, nationale Sicherheitskapazitäten zu cloudisieren und zu intelligentisieren, um Unterstützung für alle Lebensbereiche zu bieten
Bei der Einführung von ISC 2023 sagte Zhou Hongyi, dass das Hauptziel von 360 darin besteht, das große Modell der Sicherheitsbranche in drei Richtungen zu entwickeln. Erstens sind sie bestrebt, ein allgemeines Modell namens „Sicherheits-Besserwisser“ aufzubauen und es mit einer großen Menge an Sicherheitswissen und -daten zum „Sicherheitsexperten“ auszubilden. Zweitens werden sie große Modelle verwenden, um Angriffs- und Verteidigungsentscheidungen zu unterstützen. Wenn das System auf einen Angriffsalarm stößt, kann das große Modell feststellen, ob es sich um einen echten Angriff oder einen Fehlalarm handelt. Schließlich planen sie, das große Modell mit dem bestehenden netzwerkweiten Sicherheitsgehirn von 360 zu kombinieren, um die Wirksamkeit der Sicherheitsdienste zu verbessern. Die Veröffentlichung des großen 360-Security-Modells ist ein wichtiger Erfolg bei der Erforschung, wie große Modelle die Sicherheitsbranche stärken
Brancheninsidern zufolge mangelt es vielen Unternehmen, die sich auf große Modelle konzentrieren, an Verständnis für Sicherheit, und Unternehmen, die sich mit Sicherheit auskennen, sind nicht in der Lage, große Modelle zu erstellen. 360 ist jedoch eine Kombination aus beidem. Mit dem weltweit größten Netzwerksicherheits-Big Data kann 360 große Modelle in der Sicherheitsbranche trainieren
Nachrichten zufolge hat 360 die 360 Security Cloud eingeführt, eine mandantenfähige Cloud-Sicherheitsdienstplattform, die auf dem neuen „Security as a Service“-Konzept basiert. Die Plattform wird die Sicherheitsfunktionen von 360 auf nationaler Ebene vollständig erschließen und acht wichtige Sicherheitsdienste bereitstellen, indem Sicherheitsinfrastruktur und öffentliche Serviceeinrichtungen in der Cloud aufgebaut werden. In Zukunft werden 360 Security Cloud und 360 Security Big Model gemeinsam für 360 ein wichtiges Mittel zur Bereitstellung von Sicherheitsdiensten sein, weiterhin viele Unternehmen dabei unterstützen, Sicherheitskosten zu senken und die Effizienz zu steigern, und zum Aufbau einer nationalen digitalen Sicherheitsbarriere beitragenDas obige ist der detaillierte Inhalt von360 veröffentlicht eine leistungsstarke Kombination aus digitaler Sicherheit und künstlicher Intelligenz: 360 Security Model. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Diese Seite berichtete am 27. Juni, dass Jianying eine von FaceMeng Technology, einer Tochtergesellschaft von ByteDance, entwickelte Videobearbeitungssoftware ist, die auf der Douyin-Plattform basiert und grundsätzlich kurze Videoinhalte für Benutzer der Plattform produziert Windows, MacOS und andere Betriebssysteme. Jianying kündigte offiziell die Aktualisierung seines Mitgliedschaftssystems an und führte ein neues SVIP ein, das eine Vielzahl von KI-Schwarztechnologien umfasst, wie z. B. intelligente Übersetzung, intelligente Hervorhebung, intelligente Verpackung, digitale menschliche Synthese usw. Preislich beträgt die monatliche Gebühr für das Clipping von SVIP 79 Yuan, die Jahresgebühr 599 Yuan (Hinweis auf dieser Website: entspricht 49,9 Yuan pro Monat), das fortlaufende Monatsabonnement beträgt 59 Yuan pro Monat und das fortlaufende Jahresabonnement beträgt 499 Yuan pro Jahr (entspricht 41,6 Yuan pro Monat). Darüber hinaus erklärte der Cut-Beamte auch, dass diejenigen, die den ursprünglichen VIP abonniert haben, das Benutzererlebnis verbessern sollen

Verbessern Sie die Produktivität, Effizienz und Genauigkeit der Entwickler, indem Sie eine abrufgestützte Generierung und ein semantisches Gedächtnis in KI-Codierungsassistenten integrieren. Übersetzt aus EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, Autor JanakiramMSV. Obwohl grundlegende KI-Programmierassistenten natürlich hilfreich sind, können sie oft nicht die relevantesten und korrektesten Codevorschläge liefern, da sie auf einem allgemeinen Verständnis der Softwaresprache und den gängigsten Mustern beim Schreiben von Software basieren. Der von diesen Coding-Assistenten generierte Code eignet sich zur Lösung der von ihnen zu lösenden Probleme, entspricht jedoch häufig nicht den Coding-Standards, -Konventionen und -Stilen der einzelnen Teams. Dabei entstehen häufig Vorschläge, die geändert oder verfeinert werden müssen, damit der Code in die Anwendung übernommen wird

Large Language Models (LLMs) werden auf riesigen Textdatenbanken trainiert und erwerben dort große Mengen an realem Wissen. Dieses Wissen wird in ihre Parameter eingebettet und kann dann bei Bedarf genutzt werden. Das Wissen über diese Modelle wird am Ende der Ausbildung „verdinglicht“. Am Ende des Vortrainings hört das Modell tatsächlich auf zu lernen. Richten Sie das Modell aus oder verfeinern Sie es, um zu erfahren, wie Sie dieses Wissen nutzen und natürlicher auf Benutzerfragen reagieren können. Aber manchmal reicht Modellwissen nicht aus, und obwohl das Modell über RAG auf externe Inhalte zugreifen kann, wird es als vorteilhaft angesehen, das Modell durch Feinabstimmung an neue Domänen anzupassen. Diese Feinabstimmung erfolgt mithilfe von Eingaben menschlicher Annotatoren oder anderer LLM-Kreationen, wobei das Modell auf zusätzliches Wissen aus der realen Welt trifft und dieses integriert

Um mehr über AIGC zu erfahren, besuchen Sie bitte: 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou unterscheidet sich von der traditionellen Fragendatenbank, die überall im Internet zu sehen ist erfordert einen Blick über den Tellerrand hinaus. Large Language Models (LLMs) gewinnen in den Bereichen Datenwissenschaft, generative künstliche Intelligenz (GenAI) und künstliche Intelligenz zunehmend an Bedeutung. Diese komplexen Algorithmen verbessern die menschlichen Fähigkeiten, treiben Effizienz und Innovation in vielen Branchen voran und werden zum Schlüssel für Unternehmen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. LLM hat ein breites Anwendungsspektrum und kann in Bereichen wie der Verarbeitung natürlicher Sprache, der Textgenerierung, der Spracherkennung und Empfehlungssystemen eingesetzt werden. Durch das Lernen aus großen Datenmengen ist LLM in der Lage, Text zu generieren

Maschinelles Lernen ist ein wichtiger Zweig der künstlichen Intelligenz, der Computern die Möglichkeit gibt, aus Daten zu lernen und ihre Fähigkeiten zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen hat ein breites Anwendungsspektrum in verschiedenen Bereichen, von der Bilderkennung und der Verarbeitung natürlicher Sprache bis hin zu Empfehlungssystemen und Betrugserkennung, und es verändert unsere Lebensweise. Im Bereich des maschinellen Lernens gibt es viele verschiedene Methoden und Theorien, von denen die fünf einflussreichsten Methoden als „Fünf Schulen des maschinellen Lernens“ bezeichnet werden. Die fünf Hauptschulen sind die symbolische Schule, die konnektionistische Schule, die evolutionäre Schule, die Bayes'sche Schule und die Analogieschule. 1. Der Symbolismus, auch Symbolismus genannt, betont die Verwendung von Symbolen zum logischen Denken und zum Ausdruck von Wissen. Diese Denkrichtung glaubt, dass Lernen ein Prozess der umgekehrten Schlussfolgerung durch das Vorhandene ist

Herausgeber | Der Frage-Antwort-Datensatz (QA) von ScienceAI spielt eine entscheidende Rolle bei der Förderung der Forschung zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Hochwertige QS-Datensätze können nicht nur zur Feinabstimmung von Modellen verwendet werden, sondern auch effektiv die Fähigkeiten großer Sprachmodelle (LLMs) bewerten, insbesondere die Fähigkeit, wissenschaftliche Erkenntnisse zu verstehen und zu begründen. Obwohl es derzeit viele wissenschaftliche QS-Datensätze aus den Bereichen Medizin, Chemie, Biologie und anderen Bereichen gibt, weisen diese Datensätze immer noch einige Mängel auf. Erstens ist das Datenformular relativ einfach, die meisten davon sind Multiple-Choice-Fragen. Sie sind leicht auszuwerten, schränken jedoch den Antwortauswahlbereich des Modells ein und können die Fähigkeit des Modells zur Beantwortung wissenschaftlicher Fragen nicht vollständig testen. Im Gegensatz dazu offene Fragen und Antworten

Laut Nachrichten dieser Website vom 1. August hat SK Hynix heute (1. August) einen Blogbeitrag veröffentlicht, in dem es ankündigt, dass es am Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 teilnehmen wird, der vom 6. bis 8. August in Santa Clara, Kalifornien, USA, stattfindet viele neue Technologien Generation Produkt. Einführung des Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage), früher Flash Memory Summit (FlashMemorySummit), hauptsächlich für NAND-Anbieter, im Zusammenhang mit der zunehmenden Aufmerksamkeit für die Technologie der künstlichen Intelligenz wurde dieses Jahr in Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage) umbenannt Laden Sie DRAM- und Speicheranbieter und viele weitere Akteure ein. Neues Produkt SK Hynix wurde letztes Jahr auf den Markt gebracht

Herausgeber |. KX Im Bereich der Arzneimittelforschung und -entwicklung ist die genaue und effektive Vorhersage der Bindungsaffinität von Proteinen und Liganden für das Arzneimittelscreening und die Arzneimitteloptimierung von entscheidender Bedeutung. Aktuelle Studien berücksichtigen jedoch nicht die wichtige Rolle molekularer Oberflächeninformationen bei Protein-Ligand-Wechselwirkungen. Auf dieser Grundlage schlugen Forscher der Universität Xiamen ein neuartiges Framework zur multimodalen Merkmalsextraktion (MFE) vor, das erstmals Informationen über Proteinoberfläche, 3D-Struktur und -Sequenz kombiniert und einen Kreuzaufmerksamkeitsmechanismus verwendet, um verschiedene Modalitäten zu vergleichen Ausrichtung. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass diese Methode bei der Vorhersage von Protein-Ligand-Bindungsaffinitäten Spitzenleistungen erbringt. Darüber hinaus belegen Ablationsstudien die Wirksamkeit und Notwendigkeit der Proteinoberflächeninformation und der multimodalen Merkmalsausrichtung innerhalb dieses Rahmens. Verwandte Forschungen beginnen mit „S
