2020 年 12 月 10 日 — 网络安全解决方案提供商 (纳斯达克股票代码:CHKP)公布了一项新调查的结果,揭示了组织在 2023 年前的网络安全工作重点和挑战,并强调了因 2020 年新冠疫情导致的安全战略变化。超过一半的受访者表示,组织遭到的攻击和威胁相比 2020 年年初有所增加。大多数人认为他们的安全方法不会回到疫情前的状态,只有五分之一的受访者表示其安全运营已恢复如初。
对全球 600 多名 IT 和安全专业人员所做调查的主要结果如下:
Check Point 软件技术公司首席营销官 Peter Alexander 指出:“调查显示,大多数组织预计其当前的安全问题和工作重点不会在未来两年内发生很大变化。许多公司为应对疫情而对网络和安全基础设施进行的快速变更将是永久性的。 与此同时,由于黑客也试图利用这些变化来牟利,网络攻击和威胁不断增加。因此,组织首先应该填补其新型分布式网络中的安全缺口,从员工的家用 PC 和员工本身再到数据中心等等,无一例外。应对疫情对业务运营的冲击并持续保障运营的高效性和有效性将是大多数企业面临的最大挑战。”
要想阻止日益增多的网络攻击和威胁,组织首先应该填补其新型分布式网络中的安全缺口,从员工的家用 PC 和员工本身再到数据中心等等,无一例外。以下建议可帮助组织演进安全战略,从而继续尽可能高效和安全地运营:
这项调查由 Dimensional Research 在来自全球各地组织的 613 名受访者中展开。所有受访者均为组织 IT 安全负责人。
好文章,需要你的鼓励
UniR(Universal Reasoner)是一种创新的推理增强方法,可为冻结的大语言模型提供即插即用的推理能力。由韩国科学技术院研究团队开发,该方法将推理能力分解为独立的轻量级模块,无需改变主模型结构。UniR的核心优势在于高效训练(仅更新小型推理模块)、出色的模型间迁移能力(小模型可指导大模型)以及模块组合能力(多个专用模块可通过logits相加组合使用)。在数学推理和翻译测试中,UniR显著超越现有微调方法,展示了轻量级模块如何有效增强大语言模型的推理能力。
Nebius团队开发了SWE-rebench,一个自动化管道用于从GitHub收集软件工程任务并进行去污染评估。该系统解决了两大挑战:高质量训练数据稀缺和评估基准容易被污染。通过四阶段处理(初步收集、自动安装配置、执行验证和质量评估),SWE-rebench构建了包含超过21,000个Python交互式任务的数据集,并提供持续更新的评估基准。研究发现部分语言模型在传统基准上的表现可能被污染效应夸大,而DeepSeek模型在开源模型中表现最为稳健。
这项研究提出了JQL(发音为"Jackal"),一种通过多语言方法提升大型语言模型预训练数据质量的创新系统。研究团队从拉马尔研究所等机构通过四阶段方法解决了多语言数据筛选的难题:先由人类评估内容教育价值创建基准数据,然后评估大型语言模型作为"评判者"的能力,接着将这些能力提炼到轻量级评估器中,最后应用于大规模数据筛选。实验表明,JQL在35种语言上显著优于现有方法,甚至能泛化到未见过的语言如阿拉伯语和中文,为多语言AI发展提供了高效可靠的数据筛选方案。
浙江大学和西湖大学研究团队开发的Styl3R实现了艺术风格化3D重建的重大突破,能在不到一秒内从少量未标定照片和任意风格图像创建具有多视角一致性的3D艺术场景。通过创新的双分支网络架构将结构建模与外观着色分离,系统不仅保持了原始场景结构,还准确捕捉了参考风格特征。与现有方法相比,Styl3R在处理速度和视觉质量上均显著领先,为创意内容制作开辟了全新可能。