AWS、Splunk等十几家科技公司宣布启动了一个开源项目,该项目旨在帮助企业更有效地应对网络攻击。
该项目被称为Open Cybersecurity Schema Framework(OCSF),是由AWS和Splunk发起开发的。OCSF基于一种名为ICD Schema的现有开源技术,后者是由Broadcom旗下的赛门铁克网络安全部门开发的。
Salesforce.com、IBM和Cloudflare也将支持OCSF项目,以及其他十几家科技公司,包括上市的网络安全提供商CrowdStrike和Palo Alto Networks,以及多家初创公司。
OCSF旨在通过简化数据管理来帮助企业组织更有效地应对网络攻击,这也是企业面临的最复杂的任务之一。而且,该项目可简化处理网络攻击数据的过程。
组织通常使用多种网络安全工具来检测其网络中的恶意活动。在这些工具之间共享数据通常是有益的。例如,如果网络安全团队使用两个单独的应用程序来调查黑客攻击,它可能希望在这两个应用程序之间共享有关恶意网络活动的技术信息。
目前,将数据从一种网络安全工具转移到另一种工具通常是需要大量手动操作的,因为不同的工具经常是以不同的格式存储数据的,因此当数据集在网络安全工具之间迁移的时候,管理员必须手动更改数据集的格式。
OCSF旨在简化这一任务,OCSF的支持者称,该项目旨在为企业组织的网络安全信息提供一个通用的开源标准。如果两个网络安全工具以相同的格式存储数据,那么管理员就可以在这些工具之间迁移数据而无需先手动修改格式,从而可以节约时间。
更改数据集的格式通常需要专门的软件工具,由于这个过程可能涉及大量的手动工作,因此也存在人为错误的风险。
Splunk安全市场副总裁Patrick Coughlin表示:“安全领导者正在努力应对越来越多的应用、服务和基础设施提供商之间的集成难题,他们需要干净的、标准化的、优先处理的数据来大规模检测和响应威胁,这是一个需要整个行业团结起来解决的问题。”
OCSF提供了一种描述黑客攻击行为的标准化方式,指定了网络安全工具应该提供哪些关于黑客攻击的数据点,以及应该如何格式化这些数据点,如果企业组织的要求超出了框架的核心功能集,则可以选择自定义OCSF。
博通赛门铁克企业部门总经理Rob Greer表示:“OCSF社区将为成千上万依靠来自各种来源的遥测技术支持网络安全调查的企业组织简化安全操作。”
OCSF项目的支持者已经在开源许可下,在GitHub上发布了该框架的代码。
好文章,需要你的鼓励
随着AI模型参数达到数十亿甚至万亿级别,工程团队面临内存约束和计算负担等共同挑战。新兴技术正在帮助解决这些问题:输入和数据压缩技术可将模型压缩50-60%;稀疏性方法通过关注重要区域节省资源;调整上下文窗口减少系统资源消耗;动态模型和强推理系统通过自学习优化性能;扩散模型通过噪声分析生成新结果;边缘计算将数据处理转移到网络端点设备。这些创新方案为构建更高效的AI架构提供了可行路径。
清华大学团队开发了CAMS智能框架,这是首个将城市知识大模型与智能体技术结合的人类移动模拟系统。该系统仅需用户基本信息就能在真实城市中生成逼真的日常轨迹,通过三个核心模块实现了个体行为模式提取、城市空间知识生成和轨迹优化。实验表明CAMS在多项指标上显著优于现有方法,为城市规划、交通管理等领域提供了强大工具。
Meta以143亿美元投资Scale AI,获得49%股份,这是该公司在AI竞赛中最重要的战略举措。该交易解决了Meta在AI发展中面临的核心挑战:获取高质量训练数据。Scale AI创始人王亚历山大将加入Meta领导新的超级智能研究实验室。此次投资使Meta获得了Scale AI在全球的数据标注服务,包括图像、文本和视频处理能力,同时限制了竞争对手的数据获取渠道。
MIT研究团队发现了一个颠覆性的AI训练方法:那些通常被丢弃的模糊、失真的"垃圾"图片,竟然能够训练出比传统方法更优秀的AI模型。他们开发的Ambient Diffusion Omni框架通过智能识别何时使用何种质量的数据,不仅在ImageNet等权威测试中创造新纪录,还为解决AI发展的数据瓶颈问题开辟了全新道路。