Palo Alto Networks宣布将斥资250亿美元(188亿英镑)收购身份安全专家CyberArk,这标志着其"正式进入"身份安全领域,并将保护智能体人工智能安全置于核心位置,进一步扩展其多平台战略。
Palo Alto表示,将CyberArk的身份和特权访问管理(PAM)专业技术整合到其AI支持的网络安全平台中,将全面扩展身份保护范围,不仅保护人类和机器,还能保护自主人工智能智能体。
"我们的市场进入策略一直是在关键拐点时刻进入相关领域,我们认为身份安全的时机就是现在,"Palo Alto董事长兼首席执行官Nikesh Arora表示。
"这一策略指导我们从下一代防火墙公司发展成为多平台网络安全领导者,"他说。"如今,AI的崛起和机器身份的爆发式增长清楚表明,未来的安全必须建立在每个身份都需要适当级别的特权控制这一愿景上,而不是'IAM谬论'。"
"CyberArk是身份安全领域的绝对领导者,拥有持久的基础技术,对于保护AI时代至关重要,"Arora说道。
CyberArk创始人兼执行董事长Udi Mokady称这是公司发展历程中的"深刻时刻"。
"从一开始,我们就致力于保护世界上最关键的资产,专注于创新、信任和安全,"他说。"与Palo Alto Networks携手合作是强有力的新篇章,建立在共同价值观和深度承诺的基础上,共同解决最严峻的身份挑战。我们将汇集在人类和机器身份、特权访问和AI驱动创新方面的无与伦比的专业知识,为保护未来做好准备。"
这笔收购基于一个前提:考虑到身份范围的不断扩大——包括AI智能体和工作负载——将成为安全团队在不久的将来面临的日益关键的挑战。
两家公司相信,结合他们的产品将增强和加速新型综合网络安全平台的发展——一个消除安全漏洞和简化操作的单一解决方案。他们还希望颠覆传统的身份和访问管理(IAM)市场,并如前所述,解决围绕智能体AI日益增长的安全担忧。
"这一机器身份举措意义重大,因为它既与Palo Alto正在拥抱和推动的智能体AI趋势相关联,而且机器身份的数量比人类身份多了一个数量级,"Gartner副总裁分析师Charlie Winckless告诉Computer Weekly。
"这笔收购还支持Palo Alto扩展其安全平台的努力,并与他们的信息保持一致,特别是如果他们将机器身份与需要委托身份的智能体AI系统联系起来,而不是仅仅继承人类发起者的权限和身份,"他说。
Palo Alto Networks长期以来一直是一家收购活跃的公司——自2018年Arora接掌以来更是如此——但通常,其收购习惯更多地专注于增强现有业务线或填补平台空白的初创公司,Winckless说道。
CyberArk收购案之所以突出,是因为它代表了向不同市场的大规模进军,并开辟了可观的横向增长空间,以加速Palo Alto的收益增长。
"CyberArk是完全不同的动物,有着不同的价格标签和不同的期望,"Winckless说。
Q&A
Q1:Palo Alto收购CyberArk的主要目的是什么?
A:Palo Alto斥资250亿美元收购CyberArk,主要是为了正式进入身份安全领域,将保护智能体人工智能安全置于核心位置。通过整合CyberArk的身份和特权访问管理专业技术,扩展其多平台战略,全面保护人类、机器和自主AI智能体的身份安全。
Q2:这笔收购对AI安全有什么意义?
A:随着AI智能体和机器身份的爆发式增长,身份安全成为关键挑战。机器身份的数量比人类身份多了一个数量级,特别是智能体AI系统需要委托身份而不是仅仅继承人类发起者的权限。这笔收购将帮助解决围绕智能体AI日益增长的安全担忧。
Q3:CyberArk收购案与Palo Alto以往收购有何不同?
A:Palo Alto以往通常收购增强现有业务线或填补平台空白的初创公司,而CyberArk收购案代表了向不同市场的大规模进军。CyberArk是完全不同的动物,有着不同的价格标签和期望,开辟了可观的横向增长空间,以加速Palo Alto的收益增长。
好文章,需要你的鼓励
VSCO今日更新VSCO Capture应用,新增视频拍摄功能。用户现可在拍摄照片和视频时应用并调整VSCO的50多种滤镜预设,包括经典胶片到现代创作风格。新版本还推出胶片颗粒滤镜,可动态控制纹理强度、大小和色彩。用户能将颗粒滤镜叠加到Film X滤镜上,结合柯达、富士和爱克发胶片风格,保存个性化胶片配方。
瑞士ETH苏黎世联邦理工学院等机构联合开发的WUSH技术,首次从数学理论层面推导出AI大模型量化压缩的最优解。该技术能根据数据特征自适应调整压缩策略,相比传统方法减少60-70%的压缩损失,实现接近零损失的模型压缩,为大模型在普通设备上的高效部署开辟了新路径。
Instagram负责人Adam Mosseri表示,AI生成内容已经占据社交媒体主导地位,预计将超越非AI内容。他认为识别AI内容的技术效果不佳,建议转而为真实媒体建立指纹识别系统,由相机制造商在拍摄时进行加密签名。Mosseri还指出,创作者应优先发布"不完美"的原始图像来证明真实性,因为精美方形图片的时代已经结束。
弗吉尼亚大学团队创建了Refer360数据集,这是首个大规模记录真实环境中人机多模态交互的数据库,涵盖室内外场景,包含1400万交互样本。同时开发的MuRes智能模块能让机器人像人类一样理解语言、手势和眼神的组合信息,显著提升了现有AI模型的理解准确度,为未来智能机器人的广泛应用奠定了重要基础。