サイバーセキュリティ業界は「マスクのアルゴリズム」からインスピレーションを得ることができる
今日、私たちは人工知能とデジタル変革による破壊的イノベーションの時代に突入しました。この時代において、ネットワーク セキュリティはもはや企業 IT の単なる「コストと摩擦」ではなく、それどころか、次世代のデジタル インフラストラクチャと情報秩序、さらにはあらゆる技術革新を構築するための重要な支点となっています。医薬品の研究開発から軍事インテリジェント製造まで)に必要な要素。これは、従来のネットワーク セキュリティ テクノロジの研究開発、プログラムの実装、防御システムの設計と運用のすべてが、方法と概念の革命を受ける必要があることを意味します。アジリティとインテリジェンスは、ネットワーク セキュリティの進化の 2 つの主要なテーマになっています
つまり、ネットワーク セキュリティにはマスク流の「輪の外」革命が必要です。
電気自動車からロケット、Starlink、さらには Twitter (X) に至るまで、マスク氏は「第一原則」を使用して、最小限の人員、インフラストラクチャ、プロセスで独自で効率的な企業文化と作業方法を構築する方法を示しています。競争上の優位性を獲得し、利益を最大化します。
ウォルター・アイザックソンによって書かれた「ムスク伝記」は、初めて「ムスク・アルゴリズム」を洗練し、要約しました。複雑さとコストの課題にも直面しているサイバーセキュリティ業界にとって、マスク氏の考え方から知恵を引き出し、サイバーセキュリティ防御と技術革新を強化することができます。
同時に、マスク アルゴリズムは、簡潔かつ強力な作業方法であり、企業文化を凝縮したものでもあり、ネットワーク セキュリティ企業や企業セキュリティ チーム (および IT 部門) に検討および最適化するための新しい視点を提供します。ネットワークのセキュリティ ポリシーと実践。マスクのアルゴリズムの 5 つの重要な原則がサイバーセキュリティ業界に与える影響は次のとおりです:
1. マスクのアルゴリズムは「あらゆるニーズに疑問を呈する」ことを強調しています
サイバーセキュリティの文脈では、これは、次のことが必要であることを意味します。セキュリティポリシーと対策の有効性と必要性を継続的に問い、評価すること。私たちは厳格なルールや過度の複雑さを避け、代わりにシンプルで直接的かつ実用的なセキュリティ ソリューションを追求する必要があります。サイバーセキュリティは、非常に複雑な技術スタックと手法を備えた分野であり、「多元的無知」という現象を容易に引き起こす可能性があります。従業員は、自分自身を馬鹿にされることを恐れて、自分のアイデアを表現したり、ツール、プロセス、またはフレームワークに疑問を抱いたりすることを恐れています。 、意思決定または要件の有効性
2.「削除できるツールやプロセスはすべて削除します」
ネットワーク セキュリティ管理では、定期的に見直して最適化する必要があります。セキュリティ ポリシーとツール、明確 セキュリティ防御をシンプルかつ効率的に保つために不要になった部分、または効果がなくなった部分。現在、ツールの急増により、ネットワークセキュリティ防御システムは肥大化して非効率化しており、運用コストは依然として高い状態が続いていますが、本当に革新とアップグレードが必要なテクノロジーには予算が不足しています
##3。最適化」はマスクのアルゴリズムのもう 1 つの中心原則です。ネットワーク セキュリティ ポリシーを実行するときは、効果と効率を最大化し、不必要な複雑さと冗長性を回避するよう努める必要があります。マスク氏が Twitter を引き継いだ後、余剰要員の 4 分の 3 を削減し、データ処理タスクを Amazon クラウドからローカル サーバーに移行しました。この動きにより、毎年クラウド コストの X 60% が節約されました。さらに、マスク氏のエンジニアリング チームは、また、抜本的な最適化も行いました。テクノロジー スタックの API ミドルウェア層を再構築し、アーキテクチャを簡素化し、100,000 行を超えるコードと数千の未使用の内部エンドポイントとアイドル状態のクライアント サービスを削除しました。これにより、メタデータ取得の遅延が 50%、グローバル API タイムアウト エラーが 90% 削減されます。 2022 年と比較して、システムはボットとコンテンツ スクレイピングを 37% 速くブロックします4。サイバーセキュリティ防御は動的かつ継続的なプロセスであるため、マスク氏の「サイクル タイムの短縮」の強調はサイバーセキュリティ分野にも当てはまります時間は命、時間は安全です!私たちは新たな脅威や課題に迅速に対応し、セキュリティポリシーや対策を迅速に更新し、最適化する必要があります。 MTTD (平均検出時間)、MTTR (平均応答時間)、MTTC (平均封じ込め時間) などの主要なタイム サイクル指標の短縮を中心としたネットワーク セキュリティ ソリューションを設計、実装、運用します。 5. 自動化サイバーセキュリティ運用の目標の 1 つは、「ブラック ライト SoC」を実現することです。テクノロジー、ツール、プロセスの自動化を通じて、セキュリティ管理を自動化できるため、運用コストが大幅に削減され、セキュリティ防御の効率と有効性が向上します。課題と機会に満ちたこのデジタル時代において、マスクのアルゴリズムを適用することで、企業はより柔軟で効率的かつ強力なネットワーク セキュリティ防御システムを構築できます。 最後に、完璧な方法や戦略は存在しないことを認識する必要があります。実際には、最善のセキュリティ防御効果を達成するには、自らの実情やニーズに応じてセキュリティ ポリシーを柔軟に調整し、最適化する必要もあります。私たちは革新的かつ現実的な姿勢で、より安全で信頼性の高いネットワーク環境を構築する必要があります。以上がサイバーセキュリティ業界は「マスクのアルゴリズム」からインスピレーションを得ることができるの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。

AIGC について詳しくは、51CTOAI.x コミュニティ https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou を参照してください。これらの質問は、インターネット上のどこでも見られる従来の質問バンクとは異なります。既成概念にとらわれずに考える必要があります。大規模言語モデル (LLM) は、データ サイエンス、生成人工知能 (GenAI)、および人工知能の分野でますます重要になっています。これらの複雑なアルゴリズムは人間のスキルを向上させ、多くの業界で効率とイノベーションを推進し、企業が競争力を維持するための鍵となります。 LLM は、自然言語処理、テキスト生成、音声認識、推奨システムなどの分野で幅広い用途に使用できます。 LLM は大量のデータから学習することでテキストを生成できます。

編集者 |ScienceAI 質問応答 (QA) データセットは、自然言語処理 (NLP) 研究を促進する上で重要な役割を果たします。高品質の QA データ セットは、モデルの微調整に使用できるだけでなく、大規模言語モデル (LLM) の機能、特に科学的知識を理解し推論する能力を効果的に評価することもできます。現在、医学、化学、生物学、その他の分野をカバーする多くの科学 QA データ セットがありますが、これらのデータ セットにはまだいくつかの欠点があります。まず、データ形式は比較的単純で、そのほとんどが多肢選択式の質問であり、評価は簡単ですが、モデルの回答選択範囲が制限され、科学的な質問に回答するモデルの能力を完全にテストすることはできません。対照的に、自由回答型の Q&A

機械学習は人工知能の重要な分野であり、明示的にプログラムしなくてもコンピューターにデータから学習して能力を向上させる機能を提供します。機械学習は、画像認識や自然言語処理から、レコメンデーションシステムや不正行為検出に至るまで、さまざまな分野で幅広く応用されており、私たちの生活様式を変えつつあります。機械学習の分野にはさまざまな手法や理論があり、その中で最も影響力のある 5 つの手法は「機械学習の 5 つの流派」と呼ばれています。 5 つの主要な学派は、象徴学派、コネクショニスト学派、進化学派、ベイジアン学派、およびアナロジー学派です。 1. 象徴主義は、象徴主義とも呼ばれ、論理的推論と知識の表現のためのシンボルの使用を強調します。この学派は、学習は既存の既存の要素を介した逆演繹のプロセスであると信じています。

編集者 | KX 医薬品の研究開発の分野では、タンパク質とリガンドの結合親和性を正確かつ効果的に予測することが、医薬品のスクリーニングと最適化にとって重要です。しかし、現在の研究では、タンパク質とリガンドの相互作用における分子表面情報の重要な役割が考慮されていません。これに基づいて、アモイ大学の研究者らは、初めてタンパク質の表面、3D 構造、配列に関する情報を組み合わせ、クロスアテンション メカニズムを使用して異なるモダリティの特徴を比較する、新しいマルチモーダル特徴抽出 (MFE) フレームワークを提案しました。アライメント。実験結果は、この方法がタンパク質-リガンド結合親和性の予測において最先端の性能を達成することを実証しています。さらに、アブレーション研究は、この枠組み内でのタンパク質表面情報と多峰性特徴の位置合わせの有効性と必要性を実証しています。 「S」で始まる関連研究

7月5日のこのウェブサイトのニュースによると、グローバルファウンドリーズは今年7月1日にプレスリリースを発行し、自動車とインターネットでの市場シェア拡大を目指してタゴール・テクノロジーのパワー窒化ガリウム(GaN)技術と知的財産ポートフォリオを買収したことを発表した。モノと人工知能データセンターのアプリケーション分野で、より高い効率とより優れたパフォーマンスを探求します。生成 AI などのテクノロジーがデジタル世界で発展を続ける中、窒化ガリウム (GaN) は、特にデータセンターにおいて、持続可能で効率的な電力管理のための重要なソリューションとなっています。このウェブサイトは、この買収中にタゴール・テクノロジーのエンジニアリングチームがGLOBALFOUNDRIESに加わり、窒化ガリウム技術をさらに開発するという公式発表を引用した。 G
