10月16日至17日,“天府杯”2021国际网络安全大赛暨天府国际网络安全高峰论坛即将揭幕。无论是高手云集的大赛,还是网安龙头企业、意见领袖和海内外大咖齐聚的主题论坛,都将在2天时间里,全面展示新一代网络安全技术的新动态、新成果和新经验,并在各自领域、不同维度碰撞出网络安全技术的未来前景!
八大论坛探索网安技术最前沿
“天府杯” 作为国内综合影响力最强的实战型网络安全活动,吸引了各界的广泛关注。奇安信、华为、百度安全、启明星辰、绿盟科技、天融信、360政企安全、永信至诚、亚信安全等“头部”安全企业悉数到场,并且这些企业也都承当各个分论坛的主办职责。从技术创新和产业探索的角度上来看,论坛涵盖了数字城市安全、实战化安全运营、AI安全、云原生安全、车联网安全、大数据安全治理、打击新型网络犯罪、网络安全人才培养等诸多热点领域。
“数字城市安全论坛”首当其冲。数字经济时代,网络安全已经成为经济、社会、生产发展的基石,没有网络安全的保障,就不可能有数字经济的健康发展。而勒索病毒、重要数据泄露、网络攻击会严重影响关键信息基础设施的安全,影响城市的正常运行。因此,筑牢城市网络安全防线,建设城市级的网络安全运营中心,已成为数字化时代的必然要求。该论坛将邀请行业政府主管领导、研究机构、数字城市安全建设方共同探讨、分享数字城市的安全建设与实践,为智慧城市发展夯实“底座”,守护城市网络的安全运行。
其次是本次大会上的“AI安全专题论坛”。作为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量,人工智能正在对经济、社会发展带来颠覆性影响。但人工智能技术是一把“双刃剑”,在推动数字经济社会创新发展的同时,也可能引发一系列安全挑战。为此,论坛已设定“数据要素市场的安全体系构建”、“AIoT生态安全”、“AI安全的投资机会”、“AI与零信任安全实践”等多个研讨主题,对人工智能安全所需的行业标准及法律规范、治理工作与技术发展等多个维度进行深入交流。
另外,车联网安全无疑是各界共同关注的“网红方向”之一。目前,智能网联汽车已经成为全球新一轮新兴产业发展变革的关键着力点和战略制高点,处于技术快速演进、产业加速布局的关键阶段。因此,不仅“天府杯”国际网络安全大赛的车联网漏洞破解令人期待,“车联网安全论坛”中的车联网安全风险分析与保障建设、智能网联汽车安全合规检测技术研究与实践、软件定义汽车与信息安全的理解和实践等内容同样会成为令人瞩目的焦点。
实战能力摘取150万美元奖金
知己知彼,百战不殆。对于网络安全来说,成功防御的一个基本组成部分就是要了解敌人。就像防御工事必须进行总体规划一样,网络安全管理人员必须了解黑客的工具和技术,并利用这些知识来设计应对各种攻击的网络防御框架。另一方面,通过角色转换,更可提前一步发现0day漏洞,这样方能御敌于千里之外。
“天府杯”国际网络安全大赛的总奖金额达到了150万美元,全球同类赛事遥遥领先。比赛将分为两个环节:原创漏洞演示复现赛、产品破解赛。这给参赛选手提供展示个人珍藏0day漏洞的舞台,漏洞复现环节充分考验全场选手的技能积累和现场实操能力。
回顾上一届赛况,现场累计确认数十个原创漏洞,其中NETGEAR、门锁破解、QEMU、Apache流行插件、汽车远程等项目水平均已达到国际主流破解比赛水准。而在本届大赛上,无疑还会出现实战“冠军团队”现场集结、实战“传奇人物” 同台竞技、实战“业界前辈”现场指导的空前盛况,令人翘首以盼。
蓦然回首那人就在“天府杯”
天府杯破解大赛的核心目标是为安全研究人员提供一个接近实战的平台,同时让国际、国内有极大影响力的厂商发现自身安全漏洞,提高产品安全性。除此以外,如此众多的厂商汇聚于此,还有一个目的,这便是“招兵买马”。
当前,我国网络安全人才需求超过了150万,而每年网络安全学历人才培养数量不足1.5万。而大赛中,不论是漏洞破解、产品破解,无疑都在考验着选手的“实战”能力。而这些优秀网安人才,不仅具备了发现和修补漏洞的能力,更具备动态攻击和防守的能力,能够在分秒必争对抗的环境中,随时加入真正的网络战。由此可见,不仅是网络安全企业,其他任何一个在数字化场景中生存发展的行业、企业,谁不会对这样的将才求贤若渴呢?
为此,“天府杯”期间,智联招聘还联合20余家国内顶级网络安全企业发起了“网络安全人才招聘周”主题活动,面向全网招募网安英才,点击链接或扫描二维码直达人才招聘专题页:https://special.zhaopin.com/campus/2021/sh/gxbw093052/#comlis

好文章,需要你的鼓励
谷歌发布新的AI学术搜索工具Scholar Labs,旨在回答详细研究问题。该工具使用AI识别查询中的主要话题和关系,目前仅对部分登录用户开放。与传统学术搜索不同,Scholar Labs不依赖引用次数或期刊影响因子等传统指标来筛选研究质量,而是通过分析文档全文、发表位置、作者信息及引用频次来排序。科学界对这种忽略传统质量评估方式的新方法持谨慎态度,认为研究者仍需保持对文献质量的最终判断权。
武汉大学研究团队提出DITING网络小说翻译评估框架,首次系统评估大型语言模型在网络小说翻译方面的表现。该研究构建了六维评估体系和AgentEval多智能体评估方法,发现中国训练的模型在文化理解方面具有优势,DeepSeek-V3表现最佳。研究揭示了AI翻译在文化适应和创意表达方面的挑战,为未来发展指明方向。
Meta发布第三代SAM(分割一切模型)系列AI模型,专注于视觉智能而非语言处理。该模型擅长物体检测,能够精确识别图像和视频中的特定对象。SAM 3在海量图像视频数据集上训练,可通过点击或文本描述准确标识目标物体。Meta将其应用于Instagram编辑工具和Facebook市场功能改进。在野生动物保护方面,SAM 3与保护组织合作分析超万台摄像头捕获的动物视频,成功识别百余种物种,为生态研究提供重要技术支持。
参数实验室等机构联合发布的Dr.LLM技术,通过为大型语言模型配备智能路由器,让AI能根据问题复杂度动态选择计算路径。该系统仅用4000个训练样本和极少参数,就实现了准确率提升3.4%同时节省计算资源的突破,在多个任务上表现出色且具有强泛化能力,为AI效率优化开辟新方向。