无数物联网设备正不断从云端“母舰”处检查丰富数据,而其中使用的强大API接口也迅速成为恶意黑客眼中的攻击目标。于是,API安全再次站在了时代舞台的最中央。
谷歌API安全计划Apigee的出现,令API的整体安全水平迈上新的台阶。而且不仅仅是物联网,流畅丝滑的用户体验设计背后也同样要求机器间数据的无缝对接。只有这样才能以低摩擦方式交换大量数据,将远端分布式响应技术融入到前所未有的精彩体验中来。
但为了让这一切“正常起效”,我们也要考虑到强大接口所引发的恶意攻击可能性。如果不加控制,创纪录的传输能力只会把敏感数据以创纪录的速度传递给恶意黑客。
为此,我们在今年的RSA大会上发表了一篇文章,讨论初创企业正以怎样的方式保障API安全、防止其在悄无声息之下沦为倾泄数据的致命软肋。除我们之外,知名安全媒体DarkReading也打算好好给API安全事件引发的业务损失算笔账。
如今,更多重量级巨头也在进军这一领域,打算将API安全保障塑造成“下一件大事”。谷歌为自家云平台打造的Apigee Advanced API Security,就是想帮助组织客户发现API配置错误并阻止恶意机器人。从之前的记录来看,API配置错误正是多数安全事故的罪魁祸首之一。
好在OWASP API Security Project等工具已经相继出炉,能帮助大家对自己的API或需要交互的API开展健康检查,并以结果作为安全衡量基准。这些工具还深入剖析了常见错误配置及处理方法,相当于给大家提供了良好的保护起点。
而就在企业重视API保护工作的同时,下阶段针对API的黑客攻击也必然迅速增加。而这一波的攻击重点,很可能就是在云和大数据体系中至关重要的工业接口。而一旦这里存在配置错误,将很快导致大量数据被传递至犯罪分子手中,最终引发严重危害。在这场关于安全的军备竞赛中,我们唯一能做的就是避免自己沦为那个受害者。
好文章,需要你的鼓励
OpenAI首席执行官Sam Altman表示,鉴于投资者的AI炒作和大量资本支出,我们目前正处于AI泡沫中。他承认投资者对AI过度兴奋,但仍认为AI是长期以来最重要的技术。ChatGPT目前拥有7亿周活跃用户,是全球第五大网站。由于服务器容量不足,OpenAI无法发布已开发的更好模型,计划在不久的将来投资万亿美元建设数据中心。
阿里巴巴团队提出FantasyTalking2,通过创新的多专家协作框架TLPO解决音频驱动人像动画中动作自然度、唇同步和视觉质量的优化冲突问题。该方法构建智能评委Talking-Critic和41万样本数据集,训练三个专业模块分别优化不同维度,再通过时间步-层级自适应融合实现协调。实验显示全面超越现有技术,用户评价提升超12%。
英伟达推出新的小型语言模型Nemotron-Nano-9B-v2,拥有90亿参数,在同类基准测试中表现最佳。该模型采用Mamba-Transformer混合架构,支持多语言处理和代码生成,可在单个A10 GPU上运行。独特的可切换推理功能允许用户通过控制令牌开启或关闭AI推理过程,并可管理推理预算以平衡准确性和延迟。模型基于合成数据集训练,采用企业友好的开源许可协议,支持商业化使用。
UC Berkeley团队提出XQUANT技术,通过存储输入激活X而非传统KV缓存来突破AI推理的内存瓶颈。该方法能将内存使用量减少至1/7.7,升级版XQUANT-CL更可实现12.5倍节省,同时几乎不影响模型性能。研究针对现代AI模型特点进行优化,为在有限硬件资源下运行更强大AI模型提供了新思路。