攻擊。
近年來,越來越頻繁的DDoS攻擊,給海內(nèi)外的運(yùn)營商和企業(yè)業(yè)務(wù)帶來巨大安全挑戰(zhàn)。最嚴(yán)重的一次在2013年3月,歐洲遭遇了史上最大的DDoS攻擊,達(dá)300Gbps。然而,傳統(tǒng)的“引流回注”清洗方案已無法抵御,帶著300G的攻擊流量在整個(gè)歐洲網(wǎng)絡(luò)中穿行尋找清洗點(diǎn), 最后導(dǎo)致整個(gè)歐洲的運(yùn)營商網(wǎng)絡(luò)的擁塞。
在這件安全事故里,中國也未能幸免。數(shù)據(jù)顯示,上海聯(lián)通服務(wù)的企業(yè)客戶超47000家,攻擊造成的業(yè)務(wù)中斷將給企業(yè)帶來巨大經(jīng)濟(jì)損失。因此,為了杜絕類似事件的發(fā)生,上海聯(lián)通選擇與華為合作,尋求有效解決方案。
DDoS云清洗服務(wù)產(chǎn)品采用華為基于SDN技術(shù)的Anti-DDoS云清洗方案,不同于傳統(tǒng)的“引流回注”清洗方案,它無需帶著攻擊流量在整個(gè)網(wǎng)絡(luò)中穿行,而是利用SDN感知方式進(jìn)行最優(yōu)資源調(diào)度,從攻擊源頭上抵御DDoS。
不僅如此,該產(chǎn)品利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù),從60多種維度對全網(wǎng)絡(luò)流量進(jìn)行精細(xì)化分析,一旦流量出現(xiàn)異常,將在2秒級內(nèi)快速響應(yīng),支持SDN感知方式,通過優(yōu)化資源調(diào)度實(shí)現(xiàn)云端清洗。
在華為安全產(chǎn)品和技術(shù)團(tuán)隊(duì)的支撐下,上海聯(lián)通已經(jīng)成功開展DDoS云清洗服務(wù)增值業(yè)務(wù),自業(yè)務(wù)上線以來,上海聯(lián)通每年防護(hù)DDoS數(shù)萬次,且服務(wù)模式不斷創(chuàng)新。
上海聯(lián)通產(chǎn)品管理中心產(chǎn)品總監(jiān)魏尚俊指出,運(yùn)營過程中,上海聯(lián)通對華為的Anti-DDoS解決方案積累了一套熟練的運(yùn)營經(jīng)驗(yàn),如:提供大客戶安全攻防報(bào)表推送、大客戶攻防演練等更服務(wù),讓客戶不斷增加安全防護(hù)意識(shí)。
上海聯(lián)通產(chǎn)品管理中心產(chǎn)品總監(jiān)魏尚俊
魏尚俊回憶,在一次客戶參與的攻防演練中,客戶故意在2G的流量中混合了2M的攻擊流量,云清洗居然能快速響應(yīng)、精準(zhǔn)清洗,客戶都為此信服不已。
面對日趨兇猛的DDoS攻擊,華為也在不斷優(yōu)化和升級其產(chǎn)品方案。華為企業(yè)網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品線副總裁劉立柱表示,華為安全產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)一直致力于為客戶提供最優(yōu)的Anti-DDoS安全解決方案:
一是從自身的硬件設(shè)備上不斷提升處理能力;二是在解決方案上逐漸轉(zhuǎn)向SDN感知的方式,在攻擊源頭上實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)分布式的DDoS防御;三是面對聯(lián)通運(yùn)營規(guī)模的不斷擴(kuò)大,應(yīng)急響應(yīng)量的增加,華為同聯(lián)通將進(jìn)行更深入的合作,包括提供安全業(yè)務(wù)規(guī)劃咨詢、應(yīng)急響應(yīng)服務(wù)等,為聯(lián)通的企業(yè)客戶提供更加貼身和快速響應(yīng)的安全防護(hù)方案。
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這項(xiàng)研究提出了"高效探測"方法,解決了掩碼圖像建模AI難以有效評估的問題。通過創(chuàng)新的多查詢交叉注意力機(jī)制,該方法在減少90%參數(shù)的同時(shí)實(shí)現(xiàn)10倍速度提升,在七個(gè)基準(zhǔn)測試中均超越傳統(tǒng)方法。研究還發(fā)現(xiàn)注意力質(zhì)量與分類性能的強(qiáng)相關(guān)性,生成可解釋的注意力圖譜,展現(xiàn)出優(yōu)異的跨域適應(yīng)性。團(tuán)隊(duì)承諾開源全部代碼,推動(dòng)技術(shù)普及應(yīng)用。
伊利諾伊大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)了CLAIMSPECT系統(tǒng),通過層次化分解復(fù)雜爭議、智能檢索相關(guān)文獻(xiàn)、多角度收集觀點(diǎn)的方法,將傳統(tǒng)的"真假"判斷轉(zhuǎn)變?yōu)槎嗑S度分析。該系統(tǒng)能夠自動(dòng)構(gòu)建爭議話題的分析框架,識(shí)別不同觀點(diǎn)及其支撐證據(jù),為科學(xué)和政治爭議提供更全面客觀的分析,已在生物醫(yī)學(xué)和國際關(guān)系領(lǐng)域驗(yàn)證有效性。
清華大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)首次提出情感認(rèn)知融合網(wǎng)絡(luò)(ECFN),讓AI能像人類一樣理解和表達(dá)情感。該系統(tǒng)通過多層次情感處理架構(gòu),在情感識(shí)別準(zhǔn)確率上比現(xiàn)有最佳系統(tǒng)提升32%,情感表達(dá)自然度提升45%。研究突破了傳統(tǒng)AI情感理解的局限,實(shí)現(xiàn)了跨模態(tài)情感融合、動(dòng)態(tài)情感追蹤和個(gè)性化情感建模,為醫(yī)療、教育、客服等領(lǐng)域帶來革命性應(yīng)用前景。
哈佛大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)通過創(chuàng)新的多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法,讓AI在戰(zhàn)略游戲中學(xué)會(huì)復(fù)雜推理。研究發(fā)現(xiàn)AI通過游戲競爭能發(fā)展出類人思維能力,在邏輯推理、創(chuàng)造性解決問題等方面表現(xiàn)顯著提升。這項(xiàng)突破性成果為未來AI在醫(yī)療、教育、城市管理等領(lǐng)域的應(yīng)用奠定基礎(chǔ),展現(xiàn)了通過模擬人類學(xué)習(xí)過程培養(yǎng)真正智能AI的新路徑。