Rumah Peranti teknologi AI 360 mengeluarkan gabungan kuat keselamatan digital dan kecerdasan buatan: Model Keselamatan 360

360 mengeluarkan gabungan kuat keselamatan digital dan kecerdasan buatan: Model Keselamatan 360

Aug 12, 2023 pm 01:29 PM
AI keselamatan digital Model besar keselamatan

Pada 9 Ogos, 360 (kod stok 601360.SH, selepas ini dirujuk sebagai "360") Kumpulan mengeluarkan model industri keselamatan boleh hantar pertama China pada Persidangan Keselamatan Internet ISC 2023 ke-11, yang dipanggil "model keselamatan 360". Dilaporkan bahawa pengasas 360 Group mengumumkan strategi "Keselamatan sebagai Perniagaan" 360 dan generasi baharu produk keselamatan, 360 Security Cloud, semasa pembukaan ISC. Sebagai platform dan alat penting untuk perkhidmatan operasi pengehosan keselamatan 360, model besar keselamatan 360 akan memberikan permainan penuh kepada kelebihan dan keupayaan model besar untuk meningkatkan keberkesanan perkhidmatan keselamatan rangkaian Serangan keselamatan semasa dan kadar ketepatan penghakiman pertahanan telah melebihi 96%

Menurut pengenalan, 360 ​​Security Big Model adalah berdasarkan model besar universal kognitif 360 yang dibangunkan sendiri “360 Intelligent Brain” Ia dilatih pada aplikasi keselamatan AI dan data besar keselamatan 360 sejak 15 tahun lalu untuk membangunkan sebuah model besar menegak untuk industri keselamatan. Semasa proses penggunaan penswastaan, model besar 360 ​​Security akan sepadan dengan sistem kawalan pintar keselamatan perusahaan, dan menggunakan model penjadualan pusat pintar, pangkalan pengetahuan dan pemalam khas untuk digabungkan dengan data domain peribadi perusahaan untuk menyediakan pakar Soal Jawab keselamatan. dan operasi keselamatan Bantuan pakar untuk mencapai operasi perusahaan yang selamat. Pada masa ini, fungsi ini telah berjaya digunakan dalam 360 dan produknya sendiri

360 mengeluarkan gabungan kuat keselamatan digital dan kecerdasan buatan: Model Keselamatan 360

Menurut data, 360 ialah salah satu syarikat terawal di China yang mula menggunakan model kecerdasan buatan berskala besar. Model otak pintar 360 darjah sudah mempunyai sepuluh keupayaan teras dan boleh digunakan untuk pelbagai senario. Zhou Hongyi percaya bahawa model besar mempunyai peluang sebenar dalam pasaran perusahaan. Pada masa ini, 360 telah mengeluarkan penyelesaian model besar AI peringkat perusahaan ini mengikut prinsip "keselamatan, kebaikan, kebolehpercayaan dan kebolehkawalan". dipilih sebagai "Kecerdasan Buatan Am Beijing Sepuluh kes senario tipikal untuk aplikasi industri model besar pintar." Difahamkan bahawa tujuan 360 melancarkan model industri keselamatan yang besar adalah untuk mengaburkan dan memperincikan keupayaan keselamatan negara untuk memberikan sokongan kepada semua lapisan masyarakat

Dalam pengenalan ISC 2023, Zhou Hongyi berkata bahawa matlamat utama 360 adalah untuk membangunkan dalam tiga arah dalam model besar industri keselamatan. Pertama, mereka komited untuk membina model umum yang dipanggil "security know-it-all" dan melatihnya dengan sejumlah besar pengetahuan dan data keselamatan untuk menjadi "pakar keselamatan". Kedua, mereka akan menggunakan model besar untuk membantu dalam keputusan serangan dan pertahanan Apabila sistem menghadapi penggera serangan, model besar boleh menentukan sama ada ia serangan sebenar atau penggera palsu. Akhirnya, mereka merancang untuk menggabungkan model besar dengan otak keselamatan seluruh rangkaian sedia ada 360 untuk meningkatkan keberkesanan perkhidmatan keselamatan. Pengeluaran model besar 360 ​​Security ialah pencapaian penting dalam penerokaan mereka tentang cara model besar memperkasakan industri keselamatan

Menurut orang dalam industri, banyak syarikat yang menumpukan pada model besar kurang memahami keselamatan, dan syarikat yang memahami keselamatan tidak mempunyai keupayaan untuk membina model besar. Walau bagaimanapun, 360 adalah gabungan kedua-duanya Dengan data besar keselamatan rangkaian terbesar di dunia, 360 boleh melatih model berskala besar dalam industri keselamatan

Menurut berita, 360 melancarkan 360 Security Cloud, platform perkhidmatan keselamatan awan berbilang penyewa berdasarkan konsep "keselamatan sebagai perkhidmatan" baharu. Platform ini akan membuka sepenuhnya keupayaan keselamatan peringkat kebangsaan 360 dan menyediakan lapan perkhidmatan keselamatan utama dengan membina infrastruktur keselamatan dan kemudahan perkhidmatan awam di awan. Pada masa hadapan, 360 Security Cloud dan 360 Security Big Model akan bersama-sama menjadi cara penting untuk 360 menyediakan perkhidmatan keselamatan, terus menyediakan sokongan untuk banyak perusahaan untuk mengurangkan kos keselamatan dan meningkatkan kecekapan, dan menyumbang kepada membina halangan keselamatan digital negara

Atas ialah kandungan terperinci 360 mengeluarkan gabungan kuat keselamatan digital dan kecerdasan buatan: Model Keselamatan 360. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap

Video Face Swap

Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Bytedance Cutting melancarkan keahlian super SVIP: 499 yuan untuk langganan tahunan berterusan, menyediakan pelbagai fungsi AI Bytedance Cutting melancarkan keahlian super SVIP: 499 yuan untuk langganan tahunan berterusan, menyediakan pelbagai fungsi AI Jun 28, 2024 am 03:51 AM

Laman web ini melaporkan pada 27 Jun bahawa Jianying ialah perisian penyuntingan video yang dibangunkan oleh FaceMeng Technology, anak syarikat ByteDance Ia bergantung pada platform Douyin dan pada asasnya menghasilkan kandungan video pendek untuk pengguna platform tersebut Windows , MacOS dan sistem pengendalian lain. Jianying secara rasmi mengumumkan peningkatan sistem keahliannya dan melancarkan SVIP baharu, yang merangkumi pelbagai teknologi hitam AI, seperti terjemahan pintar, penonjolan pintar, pembungkusan pintar, sintesis manusia digital, dsb. Dari segi harga, yuran bulanan untuk keratan SVIP ialah 79 yuan, yuran tahunan ialah 599 yuan (nota di laman web ini: bersamaan dengan 49.9 yuan sebulan), langganan bulanan berterusan ialah 59 yuan sebulan, dan langganan tahunan berterusan ialah 499 yuan setahun (bersamaan dengan 41.6 yuan sebulan) . Di samping itu, pegawai yang dipotong juga menyatakan bahawa untuk meningkatkan pengalaman pengguna, mereka yang telah melanggan VIP asal

Pembantu pengekodan AI yang ditambah konteks menggunakan Rag dan Sem-Rag Pembantu pengekodan AI yang ditambah konteks menggunakan Rag dan Sem-Rag Jun 10, 2024 am 11:08 AM

Tingkatkan produktiviti, kecekapan dan ketepatan pembangun dengan menggabungkan penjanaan dipertingkatkan semula dan memori semantik ke dalam pembantu pengekodan AI. Diterjemah daripada EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, pengarang JanakiramMSV. Walaupun pembantu pengaturcaraan AI asas secara semulajadi membantu, mereka sering gagal memberikan cadangan kod yang paling relevan dan betul kerana mereka bergantung pada pemahaman umum bahasa perisian dan corak penulisan perisian yang paling biasa. Kod yang dijana oleh pembantu pengekodan ini sesuai untuk menyelesaikan masalah yang mereka bertanggungjawab untuk menyelesaikannya, tetapi selalunya tidak mematuhi piawaian pengekodan, konvensyen dan gaya pasukan individu. Ini selalunya menghasilkan cadangan yang perlu diubah suai atau diperhalusi agar kod itu diterima ke dalam aplikasi

Bolehkah penalaan halus benar-benar membolehkan LLM mempelajari perkara baharu: memperkenalkan pengetahuan baharu boleh menjadikan model menghasilkan lebih banyak halusinasi Bolehkah penalaan halus benar-benar membolehkan LLM mempelajari perkara baharu: memperkenalkan pengetahuan baharu boleh menjadikan model menghasilkan lebih banyak halusinasi Jun 11, 2024 pm 03:57 PM

Model Bahasa Besar (LLM) dilatih pada pangkalan data teks yang besar, di mana mereka memperoleh sejumlah besar pengetahuan dunia sebenar. Pengetahuan ini dibenamkan ke dalam parameter mereka dan kemudiannya boleh digunakan apabila diperlukan. Pengetahuan tentang model ini "diperbaharui" pada akhir latihan. Pada akhir pra-latihan, model sebenarnya berhenti belajar. Selaraskan atau perhalusi model untuk mempelajari cara memanfaatkan pengetahuan ini dan bertindak balas dengan lebih semula jadi kepada soalan pengguna. Tetapi kadangkala pengetahuan model tidak mencukupi, dan walaupun model boleh mengakses kandungan luaran melalui RAG, ia dianggap berfaedah untuk menyesuaikan model kepada domain baharu melalui penalaan halus. Penalaan halus ini dilakukan menggunakan input daripada anotasi manusia atau ciptaan LLM lain, di mana model menemui pengetahuan dunia sebenar tambahan dan menyepadukannya

Tujuh Soalan Temuduga Teknikal GenAI & LLM yang Cool Tujuh Soalan Temuduga Teknikal GenAI & LLM yang Cool Jun 07, 2024 am 10:06 AM

Untuk mengetahui lebih lanjut tentang AIGC, sila layari: 51CTOAI.x Komuniti https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou berbeza daripada bank soalan tradisional yang boleh dilihat di mana-mana sahaja di Internet memerlukan pemikiran di luar kotak. Model Bahasa Besar (LLM) semakin penting dalam bidang sains data, kecerdasan buatan generatif (GenAI) dan kecerdasan buatan. Algoritma kompleks ini meningkatkan kemahiran manusia dan memacu kecekapan dan inovasi dalam banyak industri, menjadi kunci kepada syarikat untuk kekal berdaya saing. LLM mempunyai pelbagai aplikasi Ia boleh digunakan dalam bidang seperti pemprosesan bahasa semula jadi, penjanaan teks, pengecaman pertuturan dan sistem pengesyoran. Dengan belajar daripada sejumlah besar data, LLM dapat menjana teks

Lima sekolah pembelajaran mesin yang anda tidak tahu Lima sekolah pembelajaran mesin yang anda tidak tahu Jun 05, 2024 pm 08:51 PM

Pembelajaran mesin ialah cabang penting kecerdasan buatan yang memberikan komputer keupayaan untuk belajar daripada data dan meningkatkan keupayaan mereka tanpa diprogramkan secara eksplisit. Pembelajaran mesin mempunyai pelbagai aplikasi dalam pelbagai bidang, daripada pengecaman imej dan pemprosesan bahasa semula jadi kepada sistem pengesyoran dan pengesanan penipuan, dan ia mengubah cara hidup kita. Terdapat banyak kaedah dan teori yang berbeza dalam bidang pembelajaran mesin, antaranya lima kaedah yang paling berpengaruh dipanggil "Lima Sekolah Pembelajaran Mesin". Lima sekolah utama ialah sekolah simbolik, sekolah sambungan, sekolah evolusi, sekolah Bayesian dan sekolah analogi. 1. Simbolisme, juga dikenali sebagai simbolisme, menekankan penggunaan simbol untuk penaakulan logik dan ekspresi pengetahuan. Aliran pemikiran ini percaya bahawa pembelajaran adalah proses penolakan terbalik, melalui sedia ada

Untuk menyediakan tanda aras dan sistem penilaian menjawab soalan saintifik dan kompleks baharu untuk model besar, UNSW, Argonne, University of Chicago dan institusi lain bersama-sama melancarkan rangka kerja SciQAG Untuk menyediakan tanda aras dan sistem penilaian menjawab soalan saintifik dan kompleks baharu untuk model besar, UNSW, Argonne, University of Chicago dan institusi lain bersama-sama melancarkan rangka kerja SciQAG Jul 25, 2024 am 06:42 AM

Editor |ScienceAI Question Answering (QA) set data memainkan peranan penting dalam mempromosikan penyelidikan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Set data QA berkualiti tinggi bukan sahaja boleh digunakan untuk memperhalusi model, tetapi juga menilai dengan berkesan keupayaan model bahasa besar (LLM), terutamanya keupayaan untuk memahami dan menaakul tentang pengetahuan saintifik. Walaupun pada masa ini terdapat banyak set data QA saintifik yang meliputi bidang perubatan, kimia, biologi dan bidang lain, set data ini masih mempunyai beberapa kekurangan. Pertama, borang data adalah agak mudah, kebanyakannya adalah soalan aneka pilihan. Ia mudah dinilai, tetapi mengehadkan julat pemilihan jawapan model dan tidak dapat menguji sepenuhnya keupayaan model untuk menjawab soalan saintifik. Sebaliknya, Soal Jawab terbuka

SK Hynix akan memaparkan produk berkaitan AI baharu pada 6 Ogos: HBM3E 12 lapisan, NAND 321 tinggi, dsb. SK Hynix akan memaparkan produk berkaitan AI baharu pada 6 Ogos: HBM3E 12 lapisan, NAND 321 tinggi, dsb. Aug 01, 2024 pm 09:40 PM

Menurut berita dari laman web ini pada 1 Ogos, SK Hynix mengeluarkan catatan blog hari ini (1 Ogos), mengumumkan bahawa ia akan menghadiri Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 yang akan diadakan di Santa Clara, California, Amerika Syarikat dari 6 hingga 8 Ogos, mempamerkan banyak produk penjanaan teknologi baru. Pengenalan kepada Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage), dahulunya Sidang Kemuncak Memori Flash (FlashMemorySummit) terutamanya untuk pembekal NAND, dalam konteks peningkatan perhatian kepada teknologi kecerdasan buatan, tahun ini dinamakan semula sebagai Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage) kepada jemput vendor DRAM dan storan serta ramai lagi pemain. Produk baharu SK hynix dilancarkan tahun lepas

Prestasi SOTA, kaedah AI ramalan pertalian protein-ligan pelbagai mod Xiamen, menggabungkan maklumat permukaan molekul buat kali pertama Prestasi SOTA, kaedah AI ramalan pertalian protein-ligan pelbagai mod Xiamen, menggabungkan maklumat permukaan molekul buat kali pertama Jul 17, 2024 pm 06:37 PM

Editor |. KX Dalam bidang penyelidikan dan pembangunan ubat, meramalkan pertalian pengikatan protein dan ligan dengan tepat dan berkesan adalah penting untuk pemeriksaan dan pengoptimuman ubat. Walau bagaimanapun, kajian semasa tidak mengambil kira peranan penting maklumat permukaan molekul dalam interaksi protein-ligan. Berdasarkan ini, penyelidik dari Universiti Xiamen mencadangkan rangka kerja pengekstrakan ciri berbilang mod (MFE) novel, yang buat pertama kalinya menggabungkan maklumat mengenai permukaan protein, struktur dan jujukan 3D, dan menggunakan mekanisme perhatian silang untuk membandingkan ciri modaliti yang berbeza penjajaran. Keputusan eksperimen menunjukkan bahawa kaedah ini mencapai prestasi terkini dalam meramalkan pertalian mengikat protein-ligan. Tambahan pula, kajian ablasi menunjukkan keberkesanan dan keperluan maklumat permukaan protein dan penjajaran ciri multimodal dalam rangka kerja ini. Penyelidikan berkaitan bermula dengan "S

See all articles