【安全情报】DARPA举办人工智能网络挑战赛,推动人工智能驱动的网络安全(来源:executivegov 发布时间:2024-08-14)
美国国防高级研究计划局(DARPA)举办了AI Cyber Challenge(AIxCC),这是一场人工智能网络挑战赛,目的是提升AI在网络安全领域的应用能力。此次比赛吸引超过12500人参加,进入半决赛的七支队伍,都将获得200万美元的奖金。此次挑战赛旨在通过竞赛形式,激励创新思维和技术开发,以增强利用AI进行网络威胁检测、响应和修复软件漏洞的能力。DARPA认为AI是提高网络安全防护的关键技术,通过此类活动可以加速AI技术在该领域的应用和发展。
主题标签:“DARPA”、“AIxCC”、“AI”
分析研判:DARPA举办AI网络挑战赛反映了人工智能在网络安全中日益增长的重要性。随着网络攻击的复杂性和频率不断上升,传统的安全措施已难以满足防护需求,而AI提供了一种新的解决方案。通过机器学习和数据分析,AI能够预测、识别并响应各种网络威胁,提高安全防护的效率和准确性。此外,挑战赛还能够促进公私部门之间的合作,集合多方面力量共同应对网络安全挑战。DARPA的这一举措可能会推动网络安全技术的进步,并为未来的网络防御工作提供新的思路和工具。
【安全情报】美国拟立法推动联邦政府网络安全漏洞全面消减工程(来源:meritalk 发布时间:2024-08-14)
美国两党参议员Mark R. Warner和James Lankford联合提出2024年《联邦承包商网络安全漏洞消减法案》。该法案的核心目标是加强联邦承包商在网络安全方面的漏洞披露规则,确保他们遵守国家标准与技术研究院(NIST)的指南,以降低网络攻击的风险。法案要求管理与预算办公室(OMB)和国防部长分别监督《联邦采购法规》和《国防联邦采购条例补充》的更新,强制要求联邦承包商执行与联邦机构一致的漏洞披露政策。这将为研究人员提供直接向承包商报告软件产品中发现的漏洞的途径,以便及时处理,防止潜在攻击。
主题标签:“NIST”、“OMB”、“联邦承包商网络安全漏洞消减法案”
分析研判:该立法提案体现了美国政府在提升网络安全防护方面采取的积极措施,特别是针对联邦承包商的网络安全管理。通过强制执行统一的漏洞披露政策,可以更有效地识别和修复安全漏洞,从而提高整体的网络安全防护水平。此外,该法案还有助于促进政府与私营部门之间的合作,使安全研究人员能够更直接地参与到漏洞的发现和修复过程中,加快响应速度。然而,法案的成功实施需要克服一些挑战,包括确保联邦承包商对新规定的遵守、建立有效的漏洞报告和处理机制,以及在漏洞披露与商业机密保护之间找到平衡。
【安全情报】波兰反兴奋剂机构遭到黑客攻击(来源:therecord 发布时间:2024-08-13)
波兰反兴奋剂机构(POLADA)遭受了一次网络攻击,导致敏感数据泄露。这次攻击泄露了包括运动员的医疗记录和兴奋剂检测结果在内的机密信息。攻击者在获取数据后,通过非法渠道公开了这些信息,引发了对运动员隐私和安全的严重担忧。POLADA在发现安全漏洞后,立即启动了应急响应机制,与网络安全专家合作,评估损失并采取措施保护受影响的个人。同时,该机构也向公众通报了此次事件,并提供了进一步的指导和支持。此次数据泄露事件对波兰体育界造成了不小的冲击,也可能影响到国际体育组织对波兰反兴奋剂工作的看法。
主题标签:“POLADA”、“网络攻击”、“敏感数据泄露”
分析研判:POLADA数据泄露事件凸显了体育领域网络安全的重要性和紧迫性。随着数字化转型的加速,体育组织收集和存储的数据量日益增加,这些数据的安全性变得尤为关键。此次事件可能会对运动员的隐私权和竞赛公平性造成影响,并可能引发对反兴奋剂机构工作透明度和公正性的讨论。同时,这也提醒体育组织需要加强网络安全措施,包括定期的安全培训、强化的访问控制和及时的软件更新。
【安全情报】FBI捣毁Radar勒索软件团伙(来源:cybernews 发布时间:2024-08-13)
美国联邦调查局(FBI)克利夫兰分部宣布成功摧毁了名为Radar(又名Dispossessor)的勒索软件团伙,瓦解了该团伙的基础设施,包括位于美国、英国和德国的服务器以及在美国和德国注册的域名。该团伙由网名为“布莱恩”的头目领导,自2023年8月起开始活动,迅速发展成为一个具有国际影响力的网络犯罪组织,专门针对中小型企业和组织实施攻击。Radar勒索软件影响了制造业、开发、教育、医疗保健、金融服务及交通运输等多个行业,并已涉及13个不同国家的43家企业。该团伙采用双重勒索模式,不仅加密受害者系统,还窃取数据以勒索赎金。
主题标签:“FBI”、“Radar”、“勒索软件组织”
分析研判:FBI成功摧毁Radar勒索软件团伙的行动是一次重要的网络安全胜利,展示了执法机构在打击网络犯罪方面的能力和决心。这次行动不仅阻止了该团伙继续对企业和组织实施破坏性攻击,也为其他网络安全防护工作提供了宝贵的经验和教训。Radar团伙的攻击手法,特别是双重勒索模式,凸显了当前勒索软件攻击的复杂性和危险性。此次事件也提醒了所有组织必须加强网络安全防护措施,包括使用强密码、启用多因素身份验证以及定期进行安全审计和意识培训。
【科技情报】被判搜索垄断后,谷歌重蹈微软“分家”噩运?美司法部考虑分拆(来源:wallstreetcn 发布时间:2024-08-14)
美国司法部正在考虑对谷歌采取分拆措施,以惩罚其在线搜索市场的垄断行为。根据法院裁决,谷歌违反了反垄断法,司法部可能会禁止其签订保证搜索引擎地位的独家合同,并可能剥离其安卓操作系统和Chrome浏览器。此外,还考虑强制谷歌出售线上广告平台AdWords,与竞争对手分享数据,并防止其AI产品获得不公平优势。法官Amit Mehta将于9月4日举行审判,讨论谷歌的垄断行为处理方式,包括可能的罚款或要求的改变。这一裁决可能颠覆谷歌在搜索市场的主导地位,影响数百万美国人获取信息的方式。
主题标签:“谷歌”、“搜索垄断”、“反垄断法”
分析研判:谷歌面临的分拆风险与微软在1999年的反垄断案相似,但专家认为谷歌不太可能被迫分拆。司法部可能采取的措施包括取消谷歌的独家协议,允许用户更易切换搜索引擎,以及要求谷歌在AI领域与竞争对手共享资源。这些措施旨在促进市场竞争,防止谷歌利用其市场优势排挤对手。尽管谷歌可能面临高额罚款和业务调整,但分拆的可能性较小,因为现代反垄断法更侧重于恢复市场竞争而非强制企业拆分。谷歌的最终命运将取决于司法部的具体裁决和谷歌的应对策略,以及法律程序的持续时间。
【科技情报】OpenAI发布SWE-bench Verified(来源:36kr 发布时间:2024-08-14)
OpenAI原计划发布备受期待的"草莓计划"(Strawberry),但最终仅发布了SWE-bench的经过人工验证的子集,该子集旨在更可靠地评估AI模型解决现实世界软件问题的能力。SWE-bench Verified是一个基准测试工具,通过提供代码存储库和问题描述,要求AI生成解决实际软件问题的补丁。OpenAI与SWE-bench作者合作,解决了原始测试集中存在的问题,发布了更准确的评估版本。此外,OpenAI还发布了SWE-bench Verified和新的评估工具,以提高评估的可靠性。
主题标签:“OpenAI”、“SWE-bench Verified”、“AI软件评测”
分析研判:OpenAI此次发布的SWE-bench Verified,虽然并非社区期待的"草莓计划",但体现了OpenAI在评估和提高AI模型解决软件工程问题能力方面的努力。这一更新有助于更准确地衡量AI在实际开发场景中的表现,推动AI技术在软件工程领域的应用。同时,OpenAI的这一举措也可能被视为与谷歌在AI领域的竞争。谷歌近期也发布了新的硬件产品和AI功能,展示了其在AI领域的进展。尽管OpenAI此次发布没有达到部分人的预期,但它在AI技术发展和评估方法上的探索,仍值得关注和肯定。
【科技情报】特斯拉CEO马斯克:xAI大语言模型Grok 2测试版即将发布(来源:kejixun 发布时间:2024-08-13)
特斯拉和SpaceX创始人埃隆·马斯克通过其个人社交平台宣布,由其人工智能公司xAI开发的大语言模型Grok 2的测试版即将发布。马斯克对Grok 2的改进表示自信,认为其相较于前代产品有巨大提升。Grok是xAI于2023年11月推出的首款大语言模型,标志着马斯克进入AI大模型领域。xAI随后筹集了60亿美元资金,公司估值达到240亿美元。今年三月,马斯克承诺Grok 2将在所有指标上超越当前AI模型。一个月后,xAI推出了增强模型处理能力的Grok 1.5版本。马斯克还透露,Grok 3正在开发中,预计年底发布,目标是达到或超越OpenAI尚未发布的GPT-5。
主题标签:“特斯拉”、“xAI”、“Grok 2”
分析研判:Grok2测试版的即将发布引起了业界的广泛关注。马斯克对Grok系列的持续创新和xAI的快速发展显示了其在AI领域的雄心。Grok 2的发布可能会推动大语言模型技术的新进展,同时也预示着xAI与行业巨头如OpenAI之间的竞争将更加激烈。随着AI技术的不断演进,这种竞争可能会加速创新,推动AI模型在理解、推理和生成人类水平语言方面的能力提升。Grok 3的预期目标,即达到或超越GPT-5,进一步显示了xAI在AI技术上的领先追求。然而,在当前AI巨头研发普遍受挫的情况下,Grok 3能否定期发行有待观察。
【科技情报】首个非Transformer架构的大模型,超越开源巨头Llama 3.1(来源:jiqizhixin 发布时间:2024-08-13)
阿布扎比技术创新研究所(TII)发布了首个基于纯Mamba架构的开源大语言模型Falcon Mamba 7B,标志着非Transformer架构在AI领域取得重要进展。Falcon Mamba 7B无需增加内存存储即可处理任意长度的序列,且能在单个24GB A10 GPU上运行。该模型采用新颖的状态空间语言模型(SSLM)架构,专门处理文本生成任务,并在多个基准测试中超越了同尺寸级别的领先模型,如Meta的Llama 3 8B和Llama 3.1 8B。Falcon Mamba 7B包含四个变体模型,并在Hugging Face平台开源,采用Falcon License 2.0,支持研究和应用目的。
主题标签:“Mamba”、“Falcon Mamba 7B”、“TII”
分析研判:Falcon Mamba 7B的发布对生成式AI领域具有重要意义,提供了Transformer架构之外的另一种高效选择。该模型通过状态空间语言模型(SSLM)架构克服了Transformer在处理长文本时的局限,展现了处理长序列的能力而无需额外内存或计算资源。这一进步不仅提升了模型的计算效率,也为机器翻译、文本摘要等企业级应用提供了新的可能性。此外,Falcon Mamba 7B的开源特性和Apache 2.0许可,将进一步促进学术界和工业界的研究与创新。
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