2023年2月1日,国内网络安全行业媒体FreeBuf咨询正式发布 《CCSIP(China Cyber Security Panorama)2022 中国网络安全行业全景册(第五版)》,绿盟科技凭借其扎实的技术实力、过硬的创新能力与专业的安全服务,入选19个一级分类,74项细分领域,并在云安全领域列为星选厂商。
网络基础安全
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前沿安全
云安全星选厂商
T-ONE CLOUD是绿盟科技“智慧安全3.0”理念的全新实践,旨在以云的思路重构安全运营体系,为用户提供弹性敏捷的安全闭环保障能力。T- ONE 全新应用云原生架构,实践安全管理中台化,能力原子化,整合公司IPDR各环节产品和服务能力,推出统一用户安全视图的安全运营中心SOC、可弹性订阅并承载异构能力的魔力防火墙NF- SSE、支撑7*24运营的手机APP等新品,发布云化交付的安全服务体系,与合作伙伴和客户共建安全运营中心,打造纵深防御的安全保障体系。
未来,绿盟科技将继续秉承“巨人背后的安全专家”之使命,一如既往以创新精神、精湛技术、优质产品、专业服务,提供基于自身核心竞争力的企业级网络安全产品、安全解决方案和安全运营服务,成为备受用户信赖的网络安全公司。
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新加坡国立大学研究团队开发了名为IEAP的图像编辑框架,它通过将复杂编辑指令分解为简单原子操作序列解决了当前AI图像编辑的核心难题。研究发现当前模型在处理不改变图像布局的简单编辑时表现出色,但在需要改变图像结构时效果差。IEAP框架定义了五种基本操作,并利用思维链推理技术智能分解用户指令,实验证明其性能显著超越现有方法,尤其在处理复杂多步骤编辑时。
Character AI的研究者开发出TalkingMachines系统,通过自回归扩散模型实现实时音频驱动视频生成。研究将预训练视频模型转变为能进行FaceTime风格对话的虚拟形象系统。核心创新包括:将18B参数的图像到视频DiT模型改造为音频驱动系统、通过蒸馏实现无错误累积的无限长视频生成、优化工程设计降低延迟。系统可让多种风格的虚拟角色与人进行自然对话,嘴型与语音同步,为实时数字人交互技术开辟了新可能。
这项由中国人民大学高瓴人工智能学院研究团队发表的研究解决了大语言模型评判中的自我偏好问题。研究提出了DBG分数,通过比较模型给自身回答的分数与黄金判断的差异来测量偏好度,有效分离了回答质量与自我偏好偏差。实验发现,预训练和后训练模型都存在自我偏好,但大模型比小模型偏好度更低;调整回答风格和使用相同数据训练不同模型可减轻偏好。研究还从注意力分析角度揭示了自我偏好的潜在机制,为提高AI评判客观性提供了重要指导。
这篇研究提出了DenseDPO,一种改进视频生成模型的新方法,通过三大创新解决了传统方法中的"静态偏好"问题:使用结构相似的视频对进行比较,采集细粒度的时序偏好标注,并利用现有视觉语言模型自动标注。实验表明,DenseDPO不仅保留了视频的动态性,还在视觉质量方面与传统方法相当,同时大大提高了数据效率。这项技术有望推动AI生成更加自然、动态的视频内容。