零信任方法指的是任何访问IT资源的用户或应用程序都是不可信的,除非经过了验证并在一个组织的IT环境中进行了已知的良好活动。零信任方法的目的是利用一个准安全防卫验证用户或应用程序的身份、观察用户或应用程序在做什么及去了什么地方,进而防止骗子或恶意软件假装成已知的好用户或应用程序进入系统。
戴尔全球首席技术官John Roese表示,“在多云世界里,一个组织的网络安全策略必须超越其基础架构并延伸到应用程序和数据。我们相信,零信任策略是最好的发展道路。”
戴尔与MISI、CyberPoint International 以及一些企业一起正在美国马里兰州哥伦比亚的DreamPort打造一个零信任卓越中心。DreamPort是根据MISI和美国网络司令部(USCYBERCOM)在2018年5月签订的伙伴关系中介协议创建的。DreamPort戴尔中心将为一众组织提供一个验证零信任用例的安全场所,其基础用到美国国防部零信任参考架构,用户可以在部署到自己的环境之前测试各种配置。
戴尔的网络安全咨询服务可以帮助客户根据自己目前的网络安全状况向零信任环境迈进。这些服务可以找到安全漏洞、帮助客户确定应该实施哪些技术解决这些漏洞问题,还可以就如何实现持续的警惕态势和治理提出建议,进而达到长期的网络抗压性能。
戴尔的漏洞管理服务可以定期扫描客户环境并寻找可能的漏洞。这可以暴露客户的攻击面弱点并提供修补这些漏洞的指导意见。
戴尔还提供其他更多的设备级保护。
Intune的未来版本使得IT管理员能够利用微软端点管理器设施保护、控制和配置戴尔个人电脑,包括BIOS配置和密码管理。
戴尔还宣布,ECS企业对象存储平台现在可以保护哪些托管在本地或远程环境中的隔离网络保险库中的对象数据。应用程序和备份服务器可以继续使用AWS的S3协议访问隔离副本,同时在网络攻击破坏主要和次要数据副本的情况下仍然支持法律合规。这有助于他们从勒索软件和其他恶意攻击中获得更快的数据恢复途径。
好文章,需要你的鼓励
在技术快速发展的时代,保护关键系统越来越依赖AI、自动化和行为分析。数据显示,2024年95%的数据泄露源于人为错误,64%的网络事件由员工失误造成。虽然先进的网络防御技术不断发展,但人类判断仍是最薄弱环节。网络韧性不仅是技术挑战,更是人员和战略需求。建立真正的韧性需要机器精确性与人类判断力的结合,将信任视为战略基础设施的关键要素,并将网络韧性提升为国家安全的核心组成部分。
南洋理工大学团队开发了Uni-MMMU基准测试,专门评估AI模型的理解与生成协同能力。该基准包含八个精心设计的任务,要求AI像人类一样"边看边想边画"来解决复杂问题。研究发现当前AI模型在这种协同任务上表现不平衡,生成能力是主要瓶颈,但协同工作确实能提升问题解决效果,为开发更智能的AI助手指明了方向。
自计算机诞生以来,人们就担心机器会背叛创造者。近期AI事件包括数据泄露、自主破坏行为和系统追求错误目标,暴露了当前安全控制的弱点。然而这种结果并非不可避免。AI由人类构建,用我们的数据训练,在我们设计的硬件上运行。人类主导权仍是决定因素,责任仍在我们。
360 AI Research团队发布的FG-CLIP 2是一个突破性的双语精细视觉语言对齐模型,能够同时处理中英文并进行精细的图像理解。该模型通过两阶段训练策略和多目标联合优化,在29个数据集的8类任务中均达到最先进性能,特别创新了文本内模态对比损失机制。团队还构建了首个中文多模态评测基准,填补了该领域空白,为智能商务、安防监控、医疗影像等应用开辟新可能。