【安全情报】美国陆军测试用于移动操作的网络技术(来源:executivegov 发布时间:2025-01-09)
美国陆军正为其移动装甲编队网络(AFN OTM)试点的第二阶段做准备,以寻找最适合移动行动的网络技术。该试点项目将测试包括地球同步轨道和近地轨道卫星通信系统在内的新AFN OTM设备,以及视距回程、网状网络、商用5G蜂窝和安全Wi-Fi等高级功能。这一网络连接旨在使指挥官在战场上移动时能够保持连接,增强战场可视化,提升部队生存能力和杀伤力。陆军期望AFN OTM设备能够支持移动指挥和控制功能,使指挥官能够快速做出决策、执行机动并启动指挥所行动,从而推进网络现代化计划并提高指挥所的移动性。
主题标签:“美国陆军”、“AFN OTM”、“网络技术”
分析研判:美国陆军测试移动装甲编队网络技术的试点项目,体现了其对提升战场网络连接能力的重视。随着现代战争形态的不断演变,网络已成为军队作战的重要支撑,特别是在移动作战中,保持稳定可靠的网络连接对于指挥控制、情报共享和作战协同至关重要。通过测试先进的卫星通信系统和5G等技术,陆军旨在构建一个更具弹性和适应性的网络架构,以应对复杂多变的战场环境和敌对势力的干扰。
【安全情报】美国土安全部发布《公共部门生成式人工智能部署手册》(来源:therecord 发布时间:2025-01-09)
美国国土安全部发布了一份《公共部门生成式人工智能部署手册》,旨在指导联邦、州和地方政府官员负责任地使用生成式人工智能(GenAI)技术以改善服务交付。该手册汇集了国土安全部试点计划的案例研究,展示了GenAI在加强调查线索、协助地方政府制定减灾计划以及为移民官员创造创新培训机会等方面的应用。手册提供了七个类别的可操作步骤,包括开发任务增强的GenAI用例、建立联盟和促进有效治理、利用工具和基础设施、负责任地使用AI、衡量进展和定义成功、培训员工和招聘技术人才,以及寻求用户反馈,以推进公共部门对生成式AI工具的使用。
主题标签:“DHS”、“GenAI”、“AI部署”
分析研判:美国土安全部发布的《公共部门生成式人工智能部署手册》反映了政府对人工智能技术潜力的重视以及推动其在公共服务领域应用的决心。生成式人工智能技术在提高政府工作效率、优化资源配置、增强决策支持等方面具有巨大潜力,但同时也伴随着数据隐私、算法偏见和安全性等风险。该手册的发布,为公共部门提供了一套系统的指导框架,有助于在确保安全、合规的前提下,充分利用GenAI技术提升公共服务质量和效率。
【安全情报】美国为物联网设备推出美国网络信任标志(来源:govinfosecurity 发布时间:2025-01-09)
拜登政府推出了一项针对物联网设备的网络安全标签计划——美国网络信任标志,以帮助消费者选择能够增强保护免受黑客攻击的智能设备。该计划基于18个月的公众意见和两党支持,旨在保护美国家庭免受日益增长的网络威胁。联邦通信委员会(FCC)将管理该计划,产品符合强大网络安全标准后可以显示该标志。符合条件的产品包括无线物联网设备,如健身追踪器、智能电器和车库门开启器等,但医疗设备、有线系统和企业级设备不在范围内。该程序将在产品标签上包含一个二维码,为消费者提供详细的安全信息。
主题标签:“FCC”、“物联网”、“网络信任标志”
分析研判:体现了政府对物联网设备网络安全问题的高度重视和积极应对。随着物联网设备的普及,其安全漏洞和风险也日益凸显,给消费者隐私和安全带来严重威胁。通过引入网络安全标签,可以为消费者提供一个简单直观的参考依据,帮助他们识别和选择更安全的物联网设备,从而增强消费者对智能设备的信任,推动物联网产业的健康发展。同时,该计划也有助于促使厂商更加注重产品的网络安全设计和标准,提升整个行业的安全水平。
【安全情报】CISA发布加强IT网络安全的新目标(来源:hackread 发布时间:2025-01-08)
美国网络安全和基础设施安全局(CISA)发布了针对IT和产品设计行业的自愿网络安全绩效目标,旨在加强软件开发的安全性并降低潜在风险。该指南建议软件和产品开发人员采用CISA的“安全设计”原则,包括实施网络分段和访问控制、监控授权的信任关系、采用防网络钓鱼的多因素身份验证、为软件工具设置严格的安全要求、使用加密或密钥管理器安全地存储敏感数据和凭据等。此外,CISA还敦促向所有客户提供软件物料清单(SBOM),以增强供应链的透明度和安全性。
主题标签:“CISA”、“网络安全”、“SBOM”
分析研判:体现了其对软件开发过程中网络安全问题的重视,以及推动行业提升整体安全水平的决心。在数字化转型加速的背景下,软件已成为关键基础设施的重要组成部分,其安全性直接关系到国家安全和社会稳定。通过制定这些目标,CISA为软件和产品开发人员提供了明确的安全标准和指导,有助于提高软件开发过程中的安全意识和防护能力,减少因软件漏洞导致的安全风险。
【科技情报】AI眼镜打响“世纪大战”(来源:wallstreetcn 发布时间:2025-01-09)
2023年9月,Meta与Ray-Ban合作推出第二代AI眼镜Ray-Ban Meta,销量突破200万台,激发了AI眼镜市场的巨大潜力。随后,众多企业纷纷入局,试图分得一杯羹。国内AR龙头雷鸟创新在2025年1月7日的CES上发布了雷鸟V3 AI拍摄眼镜,目标是在耳机、相机、AI和眼镜四个方面全面超越Meta。雷鸟V3搭载了多项创新技术,并与阿里云达成独家战略合作,定价1799元,低于Meta的2899元。国内AI眼镜市场参与者众多,包括AR眼镜厂商、手机厂商和互联网大厂等,产品如雨后春笋般涌现。AI眼镜被视为AI大模型的最佳落地载体之一,市场潜力巨大,预计2029年年销量有望达5500万副。
主题标签:“AI眼睛”、“雷鸟”、“AI落地”
分析研判:AI眼镜市场的火热,一方面得益于技术的不断进步和成熟,如AI大模型的发展为智能眼镜提供了强大的技术支持,使其能够实现更多功能,如语音识别、图像识别等,极大地提升了用户体验。另一方面,消费者对智能可穿戴设备的需求也在不断增长,尤其是在移动办公、娱乐、健康监测等方面,智能眼镜作为一种新型的可穿戴设备,能够满足消费者对便捷、高效、智能的需求,市场前景广阔.然而,市场竞争也日益激烈,各大厂商需要在技术创新、产品设计、用户体验等方面不断提升,才能在激烈的市场竞争中脱颖而出。
【科技情报】英伟达发布Cosmos基础模型(来源:wallstreetcn 发布时间:2025-01-09)
在2025年CES消费电子展上,Nvidia公司宣布推出Cosmos基础模型,这是一项旨在推动机器人训练和自动驾驶汽车技术发展的重大技术突破。该模型能够生成高质量的逼真视频,这些视频将用于机器人学习和自动驾驶汽车的数据训练。Cosmos基础模型在成本上实现了显著降低,提高了数据生成的效率和质量,为相关技术的普及和应用提供了有力支持。Nvidia首席执行官黄仁勋表示,该技术将加速机器人和自动驾驶汽车技术的研发进程,为智能交通和智能制造领域带来新的活力和广阔的应用前景。
主题标签:“英伟达”、“Cosmos”、“智能制造”
分析研判:Nvidia发布的Cosmos基础模型,将对机器人和自动驾驶汽车技术产生深远影响。首先,该模型通过生成逼真视频,为机器人学习和自动驾驶汽车的数据训练提供了丰富的素材,有助于提高训练效果和准确性。这将推动机器人在复杂场景下的适应能力和自动驾驶汽车在各种路况下的决策能力,提升其智能化水平。其次,Cosmos基础模型在成本上的降低,使得更多企业能够负担得起相关技术的研发和应用,促进了行业的快速发展和普及。
【科技情报】百度上线AI搜索(来源:kejixun 发布时间:2025-01-09)
百度在PC端上线了“AI搜”功能,旨在通过AI技术提升搜索的精准度和效率。与传统搜索相比,“AI搜”能够将所有问题经过AI整合后再输出答案,减少了用户在海量链接中筛选信息的麻烦。此外,“AI搜”还推出了灵感探索功能,能够根据用户问题进行关联性拓展,提供更丰富的搜索体验。尽管如此,“AI搜”在功能上与百度已有的AI智能回答和大模型产品文心一言存在重叠,且面临抖音和小红书等平台在搜索领域的竞争,这些平台凭借海量用户和内容生产者,能够更好地满足用户对具体、琐碎信息的搜索需求。
主题标签:“百度”、“AI搜索”、“文心一言”
分析研判:百度推出“AI搜”是其在搜索领域应对竞争压力的重要举措,体现了其在AI技术上的持续投入和创新尝试。然而,要想在搜索市场中重新占据优势,仅靠技术升级是不够的。百度需要构建更加活跃的内容生态系统,吸引更多的优质内容生产者和用户,以丰富搜索内容和提升用户体验。同时,百度还需进一步优化AI搜索算法,提高对复杂问题的理解和回答能力,以满足用户多样化的需求。此外,百度还需关注用户隐私和数据安全问题,在提升搜索智能化的同时,确保用户信息的保护和合规使用。
【科技情报】大量AI机器人在CES 2025展会亮相(来源:36kr 发布时间:2025-01-08)
CES 2025展会成为机器人大规模民用的起点,众多科技公司展示了各种类型的AI机器人。在AI大模型的推动下,机器人技术取得了显著进展,产品形态和应用场景呈现细分化趋势。展会中,陪伴机器人、协作机器人和人形机器人等纷纷亮相,展示了在家庭、教育、工业等领域的应用潜力。例如,TCL发布的Ai Me概念陪伴机器人,具备语音互动、问题解答等功能;而速腾聚创等厂商则展示了仿人形机器人。这些机器人产品和技术的展示,预示着AI机器人即将进入千家万户,成为新一代的“家电”。
主题标签:“CES 2025”、“AI机器人”、“AI民用”
分析研判:CES 2025上机器人产品的集中展示,反映了AI机器人技术的成熟和市场应用的广阔前景。随着AI大模型的不断优化和硬件技术的进步,机器人在感知、推理和行动等方面的能力将得到进一步提升,能够更好地适应各种实际应用场景。然而,要实现大规模民用,机器人产业还需克服成本、用户需求、网络安全等挑战。
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