Jadual Kandungan
1 Algoritma Musk menekankan "menyoal setiap keperluan"
2 "Padamkan sebarang alat atau proses yang boleh anda padamkan"
3 "Pemudahan dan pengoptimuman". Prinsip Teras algoritma Musk
4 Musk menekankan "masa kitaran yang memendekkan", yang juga terpakai untuk bidang keselamatan siber, kerana pertahanan keselamatan siber ialah Proses yang dinamik dan berterusan
5. Automasi
Rumah Peranti teknologi AI Industri keselamatan siber boleh mendapat inspirasi daripada 'algoritma Musk'

Industri keselamatan siber boleh mendapat inspirasi daripada 'algoritma Musk'

Nov 03, 2023 pm 05:13 PM
AI keselamatan rangkaian transformasi digital

Hari ini, kita telah memasuki era inovasi yang mengganggu yang dipacu oleh kecerdasan buatan dan transformasi digital. Dalam era ini, keselamatan rangkaian bukan lagi hanya "kos dan geseran" IT perusahaan Sebaliknya, ia telah menjadi tunjang utama untuk membina generasi akan datang infrastruktur digital dan susunan maklumat, serta semua inovasi teknologi (dari. penyelidikan dan pembangunan dadah kepada pembuatan pintar tentera) elemen yang diperlukan. Ini bermakna bahawa penyelidikan dan pembangunan teknologi keselamatan rangkaian tradisional, pelaksanaan penyelesaian, reka bentuk dan operasi sistem pertahanan semuanya perlu menjalani revolusi dalam kaedah dan konsep Ketangkasan dan kecerdasan telah menjadi dua tema utama evolusi keselamatan rangkaian

Industri keselamatan siber boleh mendapat inspirasi daripada algoritma Musk

Simply In. erti kata lain, keselamatan rangkaian memerlukan revolusi "keluar dari bulatan" gaya Musk.

Daripada kereta elektrik kepada roket kepada Starlink dan juga Twitter (X), Musk menunjukkan kepada kita cara menggunakan "prinsip pertama" untuk mencipta budaya korporat dan kaedah kerja yang unik dan cekap - dengan tenaga kerja dan infrastruktur serta proses yang minimum untuk memperoleh kelebihan daya saing dan mencipta keuntungan maksimum.

"The Biography of Musk" yang ditulis oleh Walter Isaacson memperhalusi dan meringkaskan "Algoritma Musk" buat kali pertama. Bagi industri keselamatan siber yang turut menghadapi cabaran kerumitan dan kos, kami boleh mengambil hikmah daripada cara pemikiran Musk untuk mengukuhkan pertahanan keselamatan siber dan inovasi teknologi kami.

Pada masa yang sama, algoritma Musk juga merupakan kaedah kerja yang ringkas dan berkuasa serta pemeluwapan budaya korporat, memberikan perspektif baharu untuk syarikat keselamatan rangkaian dan pasukan keselamatan korporat (dan jabatan IT) untuk menyemak dan mengoptimumkan strategi keselamatan rangkaian dan berlatih. Berikut ialah implikasi lima prinsip penting algoritma Musk untuk industri keselamatan siber:

1 Algoritma Musk menekankan "menyoal setiap keperluan"

Dalam konteks keselamatan siber, ini bermakna kita perlu sentiasa mempersoalkan dan menilai strategi keselamatan. dan keberkesanan dan keperluan langkah-langkah. Kita harus mengelakkan peraturan tegar dan kerumitan yang berlebihan dan sebaliknya mengejar penyelesaian keselamatan yang mudah, mudah dan praktikal. Keselamatan siber ialah bidang dengan susunan dan kaedah teknologi yang sangat kompleks, yang boleh membawa kepada fenomena "kejahilan pluralistik" dengan mudah - pekerja takut untuk menyatakan idea mereka atau mempersoalkan alat, proses atau rangka kerja kerana takut memperbodohkan diri mereka sendiri atau mentaliti kumpulan , keputusan atau keperluan

2 "Padamkan sebarang alat atau proses yang boleh anda padamkan"

Dalam pengurusan keselamatan rangkaian, kami perlu menyemak dan mengoptimumkan dasar dan alatan keselamatan secara kerap, dan mengalih keluar bahagian yang tidak. lebih lama diperlukan atau tidak berkesan, untuk memastikan pertahanan keselamatan mudah dan cekap. Pada masa ini, percambahan alat telah menyebabkan sistem pertahanan keselamatan rangkaian menjadi kembung dan tidak cekap, dan kos operasi kekal tinggi, manakala teknologi yang benar-benar memerlukan inovasi dan naik taraf kekurangan bajet

3 "Pemudahan dan pengoptimuman". Prinsip Teras algoritma Musk

Apabila melaksanakan strategi keselamatan siber, kita harus berusaha untuk memaksimumkan keberkesanan dan kecekapan serta mengelakkan kerumitan dan redundansi yang tidak perlu. Selepas Musk mengambil alih Twitter, dia memotong tiga perempat daripada kakitangan yang berlebihan dan memindahkan tugas pemprosesan data dari awan Amazon ke pelayan tempatan. Langkah ini menjimatkan X 60% kos awan setiap tahun

Selain itu, pasukan kejuruteraan Musk juga membuat drastik. pengoptimuman:

Membina semula lapisan perisian tengah API dalam tindanan teknologi, memudahkan seni bina dan memadamkan lebih daripada 100,000 baris kod dan beribu-ribu titik akhir dalaman yang tidak digunakan dan perkhidmatan pelanggan terbiar. Ini mengurangkan kelewatan pengambilan metadata sebanyak 50% dan ralat tamat masa API global sebanyak 90%. Berbanding dengan 2022, sistem menyekat bot dan mengikis kandungan 37% lebih pantas

4 Musk menekankan "masa kitaran yang memendekkan", yang juga terpakai untuk bidang keselamatan siber, kerana pertahanan keselamatan siber ialah Proses yang dinamik dan berterusan

Masa adalah kehidupan, masa adalah keselamatan! Kita harus bertindak balas dengan cepat terhadap ancaman dan cabaran baharu serta mengemas kini serta mengoptimumkan dasar dan langkah keselamatan dengan cepat. Mereka bentuk, melaksana dan mengendalikan penyelesaian keselamatan rangkaian sekitar memendekkan penunjuk kitaran masa utama seperti MTTD (Masa Min untuk Pengesanan), MTTR (Masa Min untuk Respons) dan MTTC (Masa Min untuk Mengandungi).

5. Automasi

Satu matlamat operasi keselamatan siber adalah untuk mencapai "SoC cahaya hitam". Melalui automasi teknologi, alatan dan proses, kami boleh mengautomasikan pengurusan keselamatan, dengan itu mengurangkan kos operasi dengan ketara dan meningkatkan kecekapan dan keberkesanan pertahanan keselamatan

Dalam era digital yang penuh dengan cabaran dan peluang ini, dengan belajar daripada dan menggunakan Algoritma Musk , perusahaan boleh membina sistem pertahanan keselamatan rangkaian yang lebih fleksibel, cekap dan berkuasa.

Akhirnya, kita perlu sedar bahawa tiada satu kaedah atau strategi yang sempurna. Dalam amalan, kita juga perlu menyesuaikan dan mengoptimumkan dasar keselamatan secara fleksibel mengikut keadaan sebenar kita sendiri dan perlu mencapai kesan pertahanan keselamatan yang terbaik. Kita mesti membina persekitaran rangkaian yang lebih selamat dan boleh dipercayai dengan sikap yang inovatif dan pragmatik

Atas ialah kandungan terperinci Industri keselamatan siber boleh mendapat inspirasi daripada 'algoritma Musk'. 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

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

R.E.P.O. Kristal tenaga dijelaskan dan apa yang mereka lakukan (kristal kuning)
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Tetapan grafik terbaik
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Cara Memperbaiki Audio Jika anda tidak dapat mendengar sesiapa
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
WWE 2K25: Cara Membuka Segala -galanya Di Myrise
1 bulan yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

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

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

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

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

Meletakkan pasaran seperti AI, GlobalFoundries memperoleh teknologi gallium nitrida Tagore Technology dan pasukan berkaitan Meletakkan pasaran seperti AI, GlobalFoundries memperoleh teknologi gallium nitrida Tagore Technology dan pasukan berkaitan Jul 15, 2024 pm 12:21 PM

Menurut berita dari laman web ini pada 5 Julai, GlobalFoundries mengeluarkan kenyataan akhbar pada 1 Julai tahun ini, mengumumkan pemerolehan teknologi power gallium nitride (GaN) Tagore Technology dan portfolio harta intelek, dengan harapan dapat mengembangkan bahagian pasarannya dalam kereta dan Internet of Things dan kawasan aplikasi pusat data kecerdasan buatan untuk meneroka kecekapan yang lebih tinggi dan prestasi yang lebih baik. Memandangkan teknologi seperti AI generatif terus berkembang dalam dunia digital, galium nitrida (GaN) telah menjadi penyelesaian utama untuk pengurusan kuasa yang mampan dan cekap, terutamanya dalam pusat data. Laman web ini memetik pengumuman rasmi bahawa semasa pengambilalihan ini, pasukan kejuruteraan Tagore Technology akan menyertai GLOBALFOUNDRIES untuk membangunkan lagi teknologi gallium nitride. G

See all articles