6月4日上午北京消息,在第七屆中國云計(jì)算大會(huì)上,360公司技術(shù)副總裁、首席隱私官譚曉生進(jìn)行了360在云計(jì)算方面的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)分享。他的演講題目為《云計(jì)算大數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)踐分享之三:360云計(jì)算的安全與大數(shù)據(jù)應(yīng)用》。
360公司技術(shù)副總裁、首席隱私官 譚曉生
首先,譚曉生提及,我們處在一個(gè)變革的時(shí)代,信息安全面臨重大考驗(yàn)。企業(yè)的IT格局也相應(yīng)的在發(fā)生變化。今天越來越多的傳統(tǒng)企業(yè)選擇互聯(lián)網(wǎng)IT的產(chǎn)業(yè)架構(gòu),隨著信息化程度和計(jì)算能力的增強(qiáng),越來越多的企業(yè)也選擇將數(shù)據(jù)放在云服務(wù)器上。正如馬云所言,我們已經(jīng)進(jìn)入TB時(shí)代。目前存在的主要問題是,數(shù)據(jù)成了很容易被篡改的目標(biāo)。而且,傳統(tǒng)的網(wǎng)管將網(wǎng)線拔掉的那種管控思維已經(jīng)落后了。
所以,云計(jì)算的安全管控就成為了一個(gè)重要問題,也就是說傳統(tǒng)的IT系統(tǒng)面臨主要的安全挑戰(zhàn)。譚曉生主要分享了幾個(gè)應(yīng)對(duì)思路。一是進(jìn)行縱深防御。這個(gè)思路主要是將城墻防御轉(zhuǎn)變?yōu)橄到y(tǒng)防御,也就是所謂的塔斯防御。“我在前面知道攻擊者來了,并且知道攻擊過程中層層防御消耗進(jìn)攻力量,甚至有機(jī)會(huì)可以去反致。”譚曉生說。二是關(guān)注數(shù)據(jù)安全,也就說需要做最壞的打算,數(shù)據(jù)的防御是很有必要的,因?yàn)?ldquo;你沒有被攻破只是因?yàn)闀r(shí)間和概率問題。”
具體的做法是:第一,對(duì)宿主機(jī)OS安全加固。第二,對(duì)VMM進(jìn)行安全防護(hù),不管是KVM還是VMWARE等,只要在管理系統(tǒng)內(nèi)存在漏洞,都需要進(jìn)行加固。
此外,譚曉生表示:云計(jì)算不是自主可控的。無論是對(duì)服務(wù)商還是對(duì)租戶而言,在云計(jì)算安全還需做出努力。“任何一個(gè)公司安全能力再強(qiáng),你獲取資源都是有限的”而“安全是一個(gè)7乘24無休需要止處理的問題。
因此,譚曉生提出在云安全上的思路不應(yīng)該是云廝殺,而應(yīng)該是云共贏,他預(yù)測(cè)”在中國云服務(wù)弄不好又走到零和博弈的狀態(tài)”,但是“不管是華為還是阿里我覺得沒有一家企業(yè)能夠掌控從云計(jì)算的基礎(chǔ)到安全到各個(gè)應(yīng)用方面的威脅。”因?yàn)?ldquo;安全是市場(chǎng)里所有的敵人“所以”大家應(yīng)該聯(lián)合起來共同抵御云計(jì)算安全問題。”
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這項(xiàng)研究提出了"高效探測(cè)"方法,解決了掩碼圖像建模AI難以有效評(píng)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(cè)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(zhēng)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(zhēng)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(zhēng)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(jìng)爭(zhēng)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。