最近爆发的WannaCry勒索软件网络攻击以运行旧版Microsoft Windows的用户为目标,其病毒快速感染了150个国家和地区的三十多万台计算机,波及医疗、电信、金融和其他行业及组织。如果IT部门能够快速切断网络内受感染设备的联接,此类网络攻击所造成的损失就能被有效降低,就如同将一场暴乱压制并消灭于监狱中。
这仅仅是思科全新发布的软件和硬件产品所具备的众多强大功能中的一项。思科此举旨在解决传统网络所面临的诸多挑战,其中包括大规模物联网部署、日益增长的复杂性和不断扩展的安全威胁等。
实现网络的重大飞跃
近来思科一系列发布活动标志着思科全数字化网络架构(DNA)的重大飞跃,意味着思科将采用软件驱动的全新方法来构建网络,助力客户成功完成全数字化转型。
位于爱达荷州的直销公司森斯蒂斯(Scentsy)是思科的客户之一,该公司通过电子商务平台销售无芯蜡烛和香氛蜡烛等产品,年收入高达4.5亿美元。在思科的技术支持下,森斯蒂斯成功将其网络进行扩展,为超过15万名顾问提供支持。与众多公司一样,森斯蒂斯的网络服务着各类受众,其中包括客户、顾问、员工、分销商和访客等。思科全新的软件定义访问(Software Defined Access)使每位访客仅能看到与自己相关的信息。而在过去,IT必须手动设置访客的权限。现在,这一流程完全实现了自动化,显著减少了人工操作所引发的错误。
森斯蒂斯公司网络架构师Kevin Tompkins认为这一技术改变了游戏规则:“一旦你可以根据用户而非IP地址进行用户细分,用户将能从任意设备、任意地方进行登录。这一场景,原本还只是一个我虽然憧憬却以为永远不可能发生的事,而现在却成为马上就能做到的现实。”
新一代网络能够从环境中学习知识,从IT提供的信息中进行自我学习,自动化操作,并帮助团队以更加一致且快速的方式部署策略。
思科企业网络事业部产品管理高级副总裁Scott Harrell表示,思科正在重新定义网络。Harrell说:“全新发布的产品旨在让网络更敏捷、更智能,同时让企业能够以更精细化的方式细分网络,从而保障安全。除此之外,用户还能获得自动化和服务保障等优势,从而更高效地运营网络。”
全面集成
传统网络以硬件为中心,大量工作均需手动完成,缺乏有效的集成安全保障。新一代网络由软件驱动,完全自动化,并内置安全功能,能够将网络数据转变为业务洞察。此外,通过大规模应用机器学习技术,新一代网络还能够自我学习、感知变化并进行预测。思科认为,这将帮助我们构建全面集成的基于意图的网络系统。
全新DNA就绪系列交换机拉开了思科新品发布的序幕。Catalyst 9000交换产品组合可组成一个支持移动、物联网和云的平台,并且具备集成的安全性,其中包括行业首款能够在加密流量中发现威胁的解决方案。
Harrell表示:“利用加密流量对隐私的保护来逃避安全工具的检测,是攻击者一直惯用的伎俩。现在,思科推出了市场上无人能及的产品,无需解密就能确定加密流量内部是否存在恶意流量。”
思科的创新不止于此:随着全数字化网络架构(DNA)的进一步演进,网络越来越开放并易于编程,应用程序开发人员将能通过将应用程序编程接口(API)与DNA硬件基础设施进行集成以解锁全新功能。
Harrell表示:“对于客户而言,网络现在比以往任何时候都更加重要。凭借全面集成的单一系统,客户完全可以相信正确的最佳实践已经就绪。这是一个全新的开始,我们将从这里出发,推出更多炫酷且令人难以置信的强大产品。”
好文章,需要你的鼓励
亚马逊发布Lens Live AI功能,用户可通过手机摄像头扫描任何物品进行实时购物。该技术利用人工智能识别用户拍摄的物品,并在亚马逊平台上匹配相关商品,提供即时购买选项。这一创新功能将大幅简化购物流程,用户只需"看到即可购买",为在线购物体验带来革命性改变。
巴黎理工学院研究团队发现了比传统深度伪造更隐蔽的"局部伪造"技术威胁。这种只修改视频局部区域的新型AI造假技术让人类检测准确率下降30%以上,AI检测系统性能下降高达43%。研究团队构建了包含25000个样本的全球首个局部伪造检测数据库FakePartsBench,揭示了现有防御体系面对精细化伪造攻击的脆弱性,为未来开发更强大的检测技术奠定重要基础。
谷歌AI研究助手NotebookLM宣布推出三种全新音频摘要格式:简要、评论和辩论模式。这一更新将为用户提供更多选择,让已经备受欢迎的音频概览功能更加丰富多样。简要模式提供1-2分钟的精简概述,评论模式对材料进行建设性反馈,辩论模式则让两个AI主持人就内容展开深入讨论。这些新格式有助于用户从不同角度理解学习材料,使NotebookLM成为更加细致入微的学习工具。
Meta等机构研究发现,让大语言模型学会使用外部工具比死记硬背所有知识更高效。研究通过数学证明和实验验证,传统的参数记忆存在严格容量限制,而工具学习能实现无限扩展且不损害原有能力。这为AI发展提供了新思路:从堆叠参数转向构建智能工具协作系统。