Check Point Research (CPR) 近期报告显示,自 2020 年年中以来,全球范围内各行业机构平均每周所遇网络攻击次数不断增长,其中教育/研究行业受到的影响高于其他行业。
2020 年,新冠疫情迫使各企业与机构突然转向远程办公模式。在极短时间内,企业需要调整并更新其基础设施,以便其员工、合作伙伴及用户可以居家工作。到 2021 年年中,全球疫情仍无终结迹象,许多行业里的机构不得不应对愈演愈烈的复杂威胁态势。
Check Point报告揭示,在 2021 年 7 月,教育/研究行业成为了攻击的重灾区,每个组织平均每周遭受 1,739 次攻击,比 2021 年上半年增长了 29%。
图 1:全球范围内每个组织平均每周所遇攻击次数 — 教育行业与其他行业(2020 年至 2021 年)
按地区划分,南亚教育/研究行业机构目前所遭受的攻击次数最多,如图 2 所示,每个机构平均每周遭受 5,084 次攻击。这比今年上半年增长了 23%。其次是东亚及澳大利亚和新西兰,分别遭受了 3,873 次攻击(增长 79%)和 3,684 次攻击(增长 17%)。
图 2:教育/研究行业组织平均每周所遇攻击次数(按地区)
Check Point安全专家在分析了全球教育机构所面临的安全威胁后,对行业相关人员给出了如下建议:
现在,端点安全在支持远程员工方面发挥着更关键的作用。Harmony Endpoint 可提供最高安全级别的全面端点保护,这对于避免安全漏洞和数据泄露而言至关重要。
好文章,需要你的鼓励
这项来自新加坡国立大学等机构的研究引入了REASONMAP,一个用于评估多模态大语言模型细粒度视觉理解能力的基准测试。研究团队使用来自13个国家30个城市的高分辨率交通地图,构建了1,008个问答对,设计了两级评估框架测量答案的正确性和质量。对15个流行模型的评估揭示了一个意外发现:开源领域的基础模型表现优于推理型模型,而闭源模型则相反。研究还表明,当视觉输入被遮盖时,模型性能普遍下降,证明真正的细粒度视觉推理任务仍需要有效整合多模态信息。
Nvidia公布2026财年一季度业绩,营收441亿美元,同比增长69%;新AI超算与显卡产品陆续亮相,尽管出口管控对H20业务造成影响,但整体AI市场前景依然乐观。
Cerebras WSE 芯片拥有 40 亿晶体管,推理速度达到 NVIDIA 集群的约 2.5 倍,刷新了全球 AI 推理速度记录,为复杂 AI 代理应用提供高性能计算支持。
这项研究提出了"B-score",一种新指标用于检测大语言模型中的偏见。研究人员发现,当模型能看到自己之前对同一问题的回答时(多轮对话),它能够减少偏见并给出更平衡的答案。B-score计算单轮与多轮对话中答案概率的差异,无需外部标注即可识别有偏见的回答。实验证明,将B-score用于回答验证可显著提高准确率,在标准基准测试上平均提升2.9个百分点。这一发现不仅提供了实用工具,还表明大语言模型具有自我纠正能力。