최신 결과가 공개되었습니다! Sangfor Secure GPT 구현 효과 및 2.0 업그레이드 기능 공개
9월 22일 Sangfor는 안전한 GPT 구현 결과와 2.0 업그레이드 기능을 시연했습니다. 다양한 업계의 권위 있는 게스트 대표: Midea Group의 최고 정보 보안 책임자(CISO), 소프트웨어 공학 아카데미 회장, 유럽 과학 아카데미(MAE) 학자, IEEE 펠로우, IET 펠로우, ACM 저명한 과학자, AAIA Liu Xiangyang, Beiqi Foton Motor Co., Ltd. 회사 그룹 정보 보안 부서 수석 관리자 Zhang Zhiqiang, Ouhui New Energy 네트워크 보안 부서 수석 관리자, IDC Consulting Co., Ltd 연구 이사 Wang Junmin , Shushi Consulting의 창립자인 Li Shaopeng은 다양한 관점에서 분석한 대규모 보안 모델의 적용 효과와 동향에 대해 논의했습니다.
Sangfor Technology R&D 총괄 관리자 Liang Jingbo와 Sangfor 보안 공격 및 방어 전문가가 보안 GPT 2.0 업그레이드의 주요 기능을 시연했습니다. 그 중 "스마트 드라이빙"은 사용자가 안전하고 안전하게 운전할 수 있도록 도와줍니다. 30초 분석 및 판단을 통해 위협을 억제하고 단일 이벤트의 평균 폐쇄 루프 시간을 96.6% 단축합니다.
보안 GPT 2.0 업그레이드
안전한 운영을 위한 "지능형 운전" 여정을 시작하세요
지능형 수단을 사용하여 위협 대응의 효과와 효율성을 개선하고 조직이 강력한 적에 맞서 싸울 수 있도록 지원하는 데 전념 새롭게 업그레이드된 Sangfor Security GPT는 "1.0 보조 운전"에서 "2.0 지능형 운전"으로의 진화를 실현했습니다. 그 뒤에 변함없는 것은 제로데이 취약점, APT 은밀한 침입과 같은 위협을 탐지하고 판단하는 보안 GPT의 효율성입니다. 달라진 것은 "분 단위의 폐쇄 루프, 10배의 효율성 향상"입니다. , 백만 수준 비용 절감"을 "2차 폐쇄 루프로, 효율성을 백배 높이고, 비용을 수천만"으로 절감합니다. ... 문제 해결 기능, 보안 GPT 2.0
intelligent- 운전 기능이 더욱 발전하여 현재 경보 분석, 사고 조사, 자산 문제 해결 및 기타 작업의 80% 이상을 처리할 수 있습니다. Upgrade 1
: 터미널 보안 경보 및 명령줄 해석에 대한 분석 및 판단을 지원합니다.Security GPT는 네트워크 측 데이터 집계 분석을 결합하여 해석 기능을 제공하고 터미널 명령줄을 지원합니다. , 위협 인텔리전스 및 악성 파일을 해석하고, 5년차 전문 분석가 수준의 해석 효과를 제공합니다.
Upgrade2: 프롬프트 질문을 클릭하기만 하면 경보 연구 및 판단의 폐쇄 루프가 완료됩니다.
Security GPT에는 분석하고 해석하는 기능이 있습니다. 공격이 성공하고 잘못된 경보를 피하십시오. 여러 권장 질문을 제공함으로써 Safe GPT는 사용자가 프롬프트 질문을 지속적으로 클릭하여 완전한 폐쇄 루프 경보 연구 및 판단 작업을 완료하도록 안내합니다
스마트 운전: 안전 작동 및 자율 임무, 판단 및 억제에 30초 Threat보안 GPT는 사용자의 일상적인 보안 작업을 모니터링하는 가상 보안 전문가처럼 '지능형 운전' 기능을 업그레이드했습니다. Security GPT는 사고 사슬을 통해 보안 이벤트를 이해함으로써 모든 경고와 이벤트를 독립적으로 평가, 처리 및 요약하여 대부분의 경고를 완벽하게 처리할 수 있습니다. 이 과정에서 인간 전문가는 GPT와 복잡한 대화를 나눌 필요 없이 필요에 따라 검토하거나 검토하기만 하면 됩니다. 보안 GPT는 대형 모델의 평가 및 처리 속도를 활용하여 30초 이내에 위협을 진정으로 평가하고 억제하며 평균 이벤트 처리 시간을 96.6% 단축합니다
Upgrade1: 독립적인 연구 및 알람 판단, 자동 처리 완료
- 보안 경보가 발생하면 Security GPT는 데이터 패킷을 구문 분석하고 인텔리전스를 쿼리하여 사건을 독립적으로 판단하고 특성화할 수 있으며 차단 및 격리 조치와 영향 조사를 자동으로 구현하여 원클릭 근절 및 보안
업그레이드2: 다중 모드 상호 작용, 사고 체인을 통해 연구 및 결정 설정을 설명할 수 있습니다.
Secure GPT는 이벤트 해석을 실현하기 위해 텍스트 및 차트와 같은 다중 모드 상호 작용을 지원합니다. , 보안 연구 및 성향 사고 체인을 혁신적으로 생성하고 경보 및 이벤트에 대한 분석, 판단 및 사고 과정을 명확하게 전달합니다. 보안 운영자는 정보를 조회하기 위해 여러 인터페이스를 열 필요가 없으며 전반적인 상황을 한눈에 볼 수 있습니다. 업그레이드
3: 자연어 대화, 설명 가능한 분석 프로세스
Security GPT는 사고 체인의 연구 및 판단 논리를 제공할 뿐만 아니라 보안 담당자에게 자연어 질문 및 답변 대화를 통해 모든 경보 및 이벤트에 대한 심층적인 답변을 제공하여 추가 연구 및 판단을 지원합니다.
보안 GPT 기술 역량강화 목표:
안전시공 효과 및 효율성의 획기적 향상
"안전시공 효과 및 효율성의 획기적 향상"을 목표로 ", Sangfor Security GPT 기술이 구현 및 적용됩니다. 두 가지 유형으로 나눌 수 있습니다:
- 대형 탐지 모델: 차세대 탐지 엔진으로, 다음과 같은 잠재적인 침입 활동을 보다 정확하고 빠르게 탐지할 수 있습니다. 제로데이 취약점, APT 숨겨진 위협 침입 등 올해 국가 차원의 공격 및 방어 훈련에서 Sangfor 보안 장비는 150다수의 0day 익스플로잇 공격을 탐지했습니다. 보안 GPT 기술을 적용한 탐지 장비의 탐지율은 90%에 이릅니다.
- 대규모 운영 모델: 보안 운영을 위한 지능형 보조자로서 자동화된 임무를 구현하고, 사용자 인력 역량과 에너지의 병목 현상을 돌파하며, 보안 운영의 효율성과 효과를 향상시킵니다.
또한 Secure GPT는 이제 보안 호스팅 서비스인 MSS를 완전히 강화했습니다. 서비스 전문가와 "디지털 비서"의 조합은 인간-기계 지능을 실현하고 품질과 효율성을 향상시키는 최고의 파트너가 되었습니다.
현재 Secure GPT는 사용자의 다양한 요구 사항을 충족하기 위해 SaaS 및 현지화된 배포 방법을 지원합니다.
Sangfor는 항상 "개방형 플랫폼 + 주요 구성 요소 + 클라우드 서비스" 라는 보안 아키텍처의 새로운 패러다임을 고수해 왔으며, 개방형 보안 플랫폼의 집합 기능을 활용하여 배포를 단순화하고 보안 섬을 엮었습니다. 군도. 기술적으로 진보된 다양한 구성 요소를 활용하여 다양한 시나리오에서 최고의 보안 보호 효과를 달성하고 플랫폼 및 기타 구성 요소와 완전히 상호 연결하고 협업합니다. 클라우드 서비스를 활용하여 보안 역량을 지속적으로 빠르게 개발하고 보안 효과를 보장하세요.
인공 지능은 보안 공격 및 방어 환경을 변화시키는 혁신적인 기술입니다. AI 기능은 공격자의 손에 있는 AI의 진화를 능가하여 보안 운영자의 손에 더 빠르고 더 깊이 적용되어야 합니다. Sangfor는 AI 기능이 플랫폼과 구성 요소에 포괄적으로 배포되고 서비스에 적용되어야 한다고 믿습니다. 보안GPT 대형 모델이든, 상대적으로 전통적인 AI 애플리케이션이든, 활용 가능성이 충분히 발휘되어야 합니다. 존경받는 .
앞으로 보안 GPT의 기능은 지속적으로 업그레이드 및 진화하여 보안 구축의 효율성과 효율성을 혁신적으로 개선하고 모든 사용자가 "한 단계 앞선 보안"을 달성할 수 있도록 지원할 것입니다
위 내용은 최신 결과가 공개되었습니다! Sangfor Secure GPT 구현 효과 및 2.0 업그레이드 기능 공개의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Visual Studio 코드를 사용하여 헤더 파일을 정의하는 방법은 무엇입니까? .h 또는 .hpp 접미사 이름 (예 : 클래스, 함수, 변수)을 사용하여 헤더 파일을 만들고 기호를 선언합니다. 소스 파일에 헤더 파일을 포함시키기 위해 #include 지시문을 사용하여 프로그램을 컴파일합니다. 헤더 파일이 포함되어 있고 선언 된 기호를 사용할 수 있습니다.

C 코드에서 C를 쓰는 것은 가능할뿐만 아니라 효율적이고 우아합니다. 핵심은 코드 완료, 구문 강조 및 디버깅과 같은 기능을 제공하는 우수한 C/C 확장 기능을 설치하는 것입니다. VS Code의 디버깅 기능은 버그를 신속하게 찾는 데 도움이되며 Printf 출력은 구식이지만 효과적인 디버깅 방법입니다. 또한 동적 메모리 할당되면 메모리 누출을 방지하기 위해 반환 값을 확인하고 메모리를 풀어야하며 이러한 문제를 디버깅하는 것이 VS 코드에서 편리합니다. VS 코드는 성능 최적화에 직접 도움을 줄 수는 없지만 코드 성능을 쉽게 분석 할 수있는 우수한 개발 환경을 제공합니다. 좋은 프로그래밍 습관, 가독성 및 유지 관리도 중요합니다. 어쨌든, 대 코드는입니다

Yaml은 Docker의 컨테이너, 이미지 및 서비스를 구성하는 데 사용됩니다. 구성하려면 : 컨테이너의 경우 Docker-Compose.yml에 이름, 이미지, 포트 및 환경 변수를 지정하십시오. 이미지의 경우 기본 이미지, 빌드 명령 및 기본 명령이 DockerFile에 제공됩니다. 서비스의 경우 Docker-Compose.service.yml에 이름, 미러, 포트, 볼륨 및 환경 변수를 설정하십시오.

Docker는 컨테이너 엔진, 미러 형식, 스토리지 드라이버, 네트워크 모델, 컨테이너 오케스트레이션 도구, 운영 체제 가상화 및 컨테이너 레지스트리를 사용하여 컨테이너화 기능을 지원하여 경량, 휴대용 및 자동화 된 응용 프로그램 배포 및 관리를 제공합니다.

Docker Image Hosting Platform은 Docker 이미지를 관리하고 저장하는 데 사용되므로 개발자와 사용자가 사전 제작 된 소프트웨어 환경에 쉽게 액세스하고 사용할 수 있습니다. 일반적인 플랫폼에는 다음이 포함됩니다 : Docker Hub : Docker가 공식적으로 유지하고 거대한 미러 라이브러리가 있습니다. Github 컨테이너 레지스트리 : Github 생태계를 통합합니다. Google 컨테이너 레지스트리 : Google Cloud Platform에서 호스팅했습니다. Amazon Elastic Container 레지스트리 : AWS가 호스팅합니다. Quay.io : Red Hat에 의해

특정 요구와 프로젝트 규모에 따라 가장 적합한 IDE : 대규모 프로젝트 (특히 C#, C) 및 복잡한 디버깅 : Visual Studio를 선택하십시오. 소규모 프로젝트, 빠른 프로토 타이핑, 낮은 구성 시스템 : vs 코드, 경량, 빠른 시작 속도, 낮은 리소스 활용 및 매우 높은 확장 성. 궁극적으로, Code and Visual Studio 대를 시도하고 경험하면 최상의 솔루션을 찾을 수 있습니다. 최상의 결과를 위해 둘 다 사용을 고려할 수도 있습니다.

Docker의 MacVlan은 컨테이너가 자체 MAC 주소를 가질 수 있도록하는 Linux 커널 모듈로 네트워크 격리, 성능 향상 및 실제 네트워크와의 직접 상호 작용을 가능하게합니다. MacVlan 사용은 다음과 같습니다. 1. 커널 모듈을 설치하십시오. 2. MacVlan 네트워크를 만듭니다. 3. IP 주소 세그먼트 할당; 4. 컨테이너 생성시 MacVlan 네트워크를 지정하십시오. 5. 연결을 확인하십시오.

VS 코드에서 Kotlin을 실행하는 다음 환경 구성이 필요합니다. Java Development Kit (JDK) 및 Kotlin Compiler Kotlin 관련 플러그인 (예 : Kotlin Langu
