CNET科技資訊網(wǎng) 5月3日 北京消息(文/齊豐潤(rùn)): 技術(shù)的飛速發(fā)展帶來(lái)的是安全行業(yè)越來(lái)越受到重視,同時(shí)也讓各種新技術(shù)得以在安全領(lǐng)域中大膽的去應(yīng)用。當(dāng)下,越來(lái)越多的網(wǎng)絡(luò)安全公司開(kāi)始利用深度學(xué)習(xí)、自動(dòng)化處理、人工智能等技術(shù)手段對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析,改善安全防御體系,實(shí)現(xiàn)對(duì)威脅的快速及時(shí)響應(yīng)和控制。
在2017北京國(guó)際互聯(lián)網(wǎng)科技博覽會(huì)暨世界網(wǎng)絡(luò)安全大會(huì)上,“阿里聚安全算法挑戰(zhàn)賽”進(jìn)行了現(xiàn)場(chǎng)答辯,并最終決出了優(yōu)勝者。據(jù)了解,此次答辯賽總共有15名選手入圍。最后,StanTheMan戰(zhàn)隊(duì)勇奪冠軍,并獲得150000元的現(xiàn)金大獎(jiǎng)和8月份赴加拿大參加國(guó)際頂級(jí)數(shù)據(jù)挖掘會(huì)議KDD 2017的學(xué)習(xí)機(jī)會(huì);Waterdrop戰(zhàn)隊(duì)、SmartIDS戰(zhàn)隊(duì)分獲亞軍和季軍;secAI_LYL戰(zhàn)隊(duì)和freelife戰(zhàn)隊(duì)獲得第四名。
本屆線上選拔賽賽題包括了《人機(jī)行為識(shí)別》、《SQL注入檢測(cè)》和《社區(qū)反垃圾》,首次把風(fēng)控、網(wǎng)絡(luò)安全及內(nèi)容安全的多維度數(shù)據(jù)結(jié)合的算法比賽。據(jù)悉,“阿里聚安全算法挑戰(zhàn)賽”吸引了來(lái)自全球1000多支參賽隊(duì)伍,其中不乏中國(guó)科學(xué)院、北京大學(xué)、浙江大學(xué)等眾多高校人才,也有大數(shù)據(jù)行業(yè)資深人士、網(wǎng)絡(luò)安全專(zhuān)家、企業(yè)和創(chuàng)業(yè)者參與。
參賽選手表示,“阿里聚安全舉辦的這次比賽非常好,對(duì)于我來(lái)說(shuō),這是一次極好的‘實(shí)戰(zhàn)’機(jī)會(huì)。賽題采用了阿里巴巴安全部真實(shí)匯總的數(shù)據(jù),而且有阿里云強(qiáng)大計(jì)算力的支持。另外,本次比賽還把風(fēng)控、網(wǎng)絡(luò)安全及內(nèi)容安全進(jìn)行了很好的結(jié)合,對(duì)選手的能力是一個(gè)非常大的挑戰(zhàn),也讓我們得到了提升。”
將AI融入到安全中已經(jīng)成為了行業(yè)的新趨勢(shì)。但在當(dāng)前,很多擁有豐富的安全行業(yè)經(jīng)驗(yàn)的工程師,并沒(méi)有專(zhuān)業(yè)且海量的數(shù)據(jù)供其研究。相對(duì)的,對(duì)于專(zhuān)注于算法領(lǐng)域的工程師來(lái)說(shuō),其在一定程度上又缺乏對(duì)安全的認(rèn)知。這使得從人才層面上,安全+AI的應(yīng)用就面臨了很多難點(diǎn)。
為此,阿里安全打造了開(kāi)放平臺(tái)阿里聚安全,在依托阿里巴巴十余年的安全領(lǐng)域詞庫(kù)沉淀,每天百億級(jí)的交易、近百PB的數(shù)據(jù)下,為企業(yè)提供安全能力的同時(shí),還為業(yè)界輸出計(jì)算能力和專(zhuān)業(yè)數(shù)據(jù),幫助算法專(zhuān)家和安全專(zhuān)家更好地互通,融合網(wǎng)絡(luò)安全和人工智能兩大熱門(mén)領(lǐng)域。
據(jù)悉,阿里聚安全的數(shù)據(jù)風(fēng)控、內(nèi)容安全服務(wù)已經(jīng)大量應(yīng)用人工智能和深度學(xué)習(xí)技術(shù),使用成熟的模型和算法,實(shí)時(shí)預(yù)警分析,可大幅度幫助企業(yè)降低人力成本,并提升業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的防控能力。
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騰訊ARC實(shí)驗(yàn)室推出AudioStory系統(tǒng),首次實(shí)現(xiàn)AI根據(jù)復(fù)雜指令創(chuàng)作完整長(zhǎng)篇音頻故事。該系統(tǒng)結(jié)合大語(yǔ)言模型的敘事推理能力與音頻生成技術(shù),通過(guò)交錯(cuò)式推理生成、解耦橋接機(jī)制和漸進(jìn)式訓(xùn)練,能夠?qū)?fù)雜指令分解為連續(xù)音頻場(chǎng)景并保持整體連貫性。在AudioStory-10K基準(zhǔn)測(cè)試中表現(xiàn)優(yōu)異,為AI音頻創(chuàng)作開(kāi)辟新方向。
Meta與特拉維夫大學(xué)聯(lián)合研發(fā)的VideoJAM技術(shù),通過(guò)讓AI同時(shí)學(xué)習(xí)外觀和運(yùn)動(dòng)信息,顯著解決了當(dāng)前視頻生成模型中動(dòng)作不連貫、違反物理定律的核心問(wèn)題。該技術(shù)僅需添加兩個(gè)線性層就能大幅提升運(yùn)動(dòng)質(zhì)量,在多項(xiàng)測(cè)試中超越包括Sora在內(nèi)的商業(yè)模型,為AI視頻生成的實(shí)用化應(yīng)用奠定了重要基礎(chǔ)。
上海AI實(shí)驗(yàn)室發(fā)布OmniAlign-V研究,首次系統(tǒng)性解決多模態(tài)大語(yǔ)言模型人性化對(duì)話問(wèn)題。該研究創(chuàng)建了包含20萬(wàn)高質(zhì)量樣本的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和MM-AlignBench評(píng)測(cè)基準(zhǔn),通過(guò)創(chuàng)新的數(shù)據(jù)生成和質(zhì)量管控方法,讓AI在保持技術(shù)能力的同時(shí)顯著提升人性化交互水平,為AI價(jià)值觀對(duì)齊提供了可行技術(shù)路徑。
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