2021 年 2 月 24 日,网络安全解决方案提供商 Check Point软件技术有限公司(纳斯达克股票代码:CHKP)的威胁情报部门 Check Point Research (CPR) 发布了其《2021 年网络安全报告》。该报告揭示了 CPR 研究人员在出于犯罪、政治和国家动机的攻击者利用新冠疫情造成的混乱而发起的针对所有行业组织的攻击中所观察到的主要攻击媒介和攻击手段。此外,它还为网络安全专业人员和首席高管提供了所需的信息,以帮助他们保护其组织免遭这些第五代复杂网络攻击和威胁。
Check Point Research《2021 年网络安全报告》的要点包括:
Check Point 软件技术公司产品副总裁 Dorit Dor 表示:“全球企业对其 2020 年数字计划的推进速度感到惊讶:据估计,数字化转型提前了最多 7 年。但与此同时,攻击者和网络犯罪分子也改变了其作案策略,借以利用这些变化和疫情所造成的混乱,各行各业遭受的攻击均迅猛增长。我们需要立即采取行动,阻止这场网络威胁失控蔓延。各组织均需为其超级互联网络采取防护措施,以防止这些破坏性网络攻击造成巨大破坏。”
Check Point《2021 年安全报告》是基于 Check Point ThreatCloud 情报数据(ThreatCloud 是打击网络犯罪的最大协作网络,可通过全球威胁传感器网络提供威胁数据和攻击趋势)、Check Point 在过去 12 个月的调研数据以及 Check Point 对 IT 专业人士和首席高管开展调查的最新报告撰写而成。报告审查了针对各个行业的最新威胁,并全面概述了恶意软件攻击、新兴数据泄露向量及国家级网络攻击的趋势。报告还提供了来自 Check Point 思想领袖的专业分析,旨在帮助组织了解和应对当今及未来的复杂威胁环境。
如欲了解更多详细信息,请点击下载完整报告
好文章,需要你的鼓励
这项研究提出了ORV(占用中心机器人视频生成)框架,利用4D语义占用作为中间表示来生成高质量的机器人操作视频。与传统方法相比,ORV能提供更精确的语义和几何指导,实现更高的时间一致性和控制精度。该框架还支持多视角视频生成(ORV-MV)和模拟到真实的转换(ORV-S2R),有效弥合了虚拟与现实之间的差距。实验结果表明,ORV在多个数据集上的表现始终优于现有方法,为机器人学习和模拟提供了强大工具。
这项研究由Writer公司团队开发的"反思、重试、奖励"机制,通过强化学习教导大型语言模型生成更有效的自我反思内容。当模型回答错误时,它会生成反思并二次尝试,若成功则奖励反思过程。实验表明,该方法在函数调用和数学方程解题上带来显著提升,最高分别改善18.1%和34.7%。令人惊讶的是,经训练的小模型甚至超越了同家族10倍大的模型,且几乎不存在灾难性遗忘问题。这种自我改进技术为资源受限环境下的AI应用开辟了新方向。
FuseLIP是一项突破性研究,提出了通过早期融合离散标记实现多模态嵌入的新方法。与传统CLIP模型使用独立编码器不同,FuseLIP采用单一编码器同时处理图像和文本标记,实现了更自然的模态交互。研究证明,这种早期融合方法在多种多模态任务上表现优异,特别是在需要理解图像结构而非仅语义内容的任务上。研究还开发了创新的数据集和评估任务,为多模态嵌入研究提供了宝贵资源。
ByteDance与浙江大学合作开发的MERIT是首个专为多语言多条件语义检索设计的基准数据集,包含320,000条跨5种语言的查询和135,000个产品。研究发现现有模型在处理多条件查询时过度关注全局语义而忽略特定条件元素,为此提出CORAL框架,通过嵌入重建和对比学习相结合的方式,使检索性能提升45.9%。这项研究不仅识别了现有方法的关键局限性,还为多条件交错语义检索领域的未来研究奠定了基础。