安全服务工程师大家应该都知道，对于他的岗位职责你可能会说不就是渗透测试啊、应急响应嘛.....实际上正式一点的企业对于安服的要求是包括了漏洞扫描、安全基线检查、渗透测试、安全加固、日志分析、恶意代码检查、应急响应、安全加固等差不多十个方面的内容的。内容多吗？我也觉得多！
做好基线核查和加固是安全管理工作中的基础工作，但却与安全事件密切相关。例如系统账号登录策略未做好合规要求，黑客就可以通过弱口令、默认口令等方式登录系统。但如果做好基线核查和系统加固，既可以很好应对监管部门安全检查，也可以增加黑客入侵的困难，在面对突发安全事件或0Day漏洞时候有足够的响应处理时间，因此安全基线管理工作不可缺少。
回归测试就是当开发人员对软件产品的基线版本做出任何改变时，测试人员针对这些改变进行的有针对性的测试活动。
IDC(Internet Data Center)即互联网数据中心，为企业用户或客户提供服务，如网站应用服务、App应用后台服务等等，IDC中存储着各类敏感信息和数据资产，所以IDC安全是企业信息安全的重中之重，需重点投入进行建设和运营。
开始-->管理工具-->计算机管理-->本地用户和组-->用户，然后要操作哪个用户就右击，然后属性
对于电脑系统来说安全是第一大问题，所以每一个电脑系统或者主机系统都会配置许多的防护软件以及安全软件。定期的来检查电脑的安全系统，以及一些其他的系统安全问题，可以有效的预防电脑漏洞的出现以及安全隐患的出现。现在来了解一下linux主机安全基线检查脚本怎么做？
上篇文章介绍了基准测试的一些思路和方法策略，这篇聊聊基准测试的MVP（最小可行性方案）。
作为机器学习的子领域，强化学习(RL)经常被比作黑盒。您尝试几个操作，将得到的观察结果输入神经网络，并输出一些值——这是一个深奥的策略，因为这些值要告诉你在任何给定的情况下应该做什么。
日前，腾讯云主机安全Cloud Workload Protection（CWP）在国际第三方权威机构赛可达实验室（SKD Labs）认证中，以恶意文件检出率高达99.49%、WebShell实时检出率达98%、0误报的成绩再次荣获“东方之星”称号。 其中，恶意文件检出率在去年99.25%的基础上进一步提升，也体现了腾讯安全在恶意文件检出能力上的不断精进。 赛可达实验室是中国合格评定国家认可委员会 CNAS 认证实验室，拥有世界领先的测评技术实力和多年丰富的国际测评经验，为网络信息安全厂商和行业用户提供
与容器生态系统的成熟同时出现的还有Kubernetes，它是运行容器化应用程序编排器的实际标准。这种新的声明式和不可变的工作负载设计，为检测和响应的全新操作模型铺平了道路。
一、为什么要做基线配置管理 一个组织在不同的时期部署了不同的业务系统，承载业务系统的是不同的操作系统和支持系统。业务系统在运行期间，基本上很少做操作系统的升级或变更。再就是由于不同供应商的支持原因，导致现存的操作系统和应用版本跨度很广，安全人员或运维人员资源不够的情况下很难支持做基线配置工作。 对组织的运维和安全人员来说，如果运行的业务系统一直不出事，是想不到要做基线配置、升级补丁、修复漏洞这些事情的，考虑做基线管理，通常来自于3个原因： 合规性性要求，上级安全检查； 遇到安全事件，根源落在安全配置或加固
在运营技术 (OT) 中，补丁管理是专业且至关重要的。OT 涵盖工业和制造环境中使用的技术系统和流程，这些环境的风险很高，安全漏洞或系统故障的后果可能很严重。
产业互联网的升级换代，也同时带来网络安全的巨大变化。传统威胁是在客户端、企业私有云环境，随着业务上云，安全风险也随之上云。比如，以往传统认为linux系统没有恶意软件不需要安全软件，在产业互联网普及的今天，这一错误认知已彻底被打破。云端，已经成为硝烟弥漫的网络安全新战场。
对于项目管理来说，文档非常重要，如果是传统的工程行业项目的话，仅仅标书就是几百上千页的。相对来说，其实信息系统开发项目已经好很多了。另外就是配置项，它是比文档更大的一个概念，项目文档是包含在配置项中的，除了文档之外，它还包括源程序、计划、报告等。今天我们就主要来看一看在信息系统项目中的这些文档和配置项相关的内容。今天的内容比较长，但是只是说明项比较多，重点内容其实还好。其它的相关了解知识也都是非常有用的内容，大家可以好好看看哦。
入侵行为是指来自具有不可靠意识（潜在的、有预谋的、未经授权的访问，企图致使系统不可靠或无法使用）的入侵者通过未经正常身份标识、身份认证，无对象访问授权，逃避审计，逃避可问责等非正常过程手段或过程对信息系统的信息安全三元组（C 机密性、I 完整性、A 可用性）造成破坏的恶意行为。
谷歌等团队发布了遗传编程最新成果——AutoRobotics-Zero（ARZ）。最新论文已被IROS 2023接收。
摘要：来自人类反馈的强化学习（RLHF）是将大语言模型（LLM）与人类偏好相匹配的主流范式。然而，现有的 RLHF 在很大程度上依赖于准确、翔实的奖励模型，而奖励模型对各种来源的噪声（如人类标签错误）很脆弱、很敏感，从而使管道变得脆弱。在这项工作中，我们通过在奖励上引入惩罚项来提高奖励模型的有效性，该惩罚项被命名为contrastive rewards。我们的方法包括两个步骤：(1) 离线采样步骤，获取对提示的回应，作为计算基线；(2) 使用基线回应计算对比奖励，并将其用于近端策略优化 (PPO) 步骤。我们的研究表明，对比奖励使 LLM 能够惩罚奖励的不确定性、提高鲁棒性、鼓励改进基线、根据任务难度进行校准以及减少 PPO 中的差异。通过 GPT 和人类的评估，我们的实证结果表明，对比性奖励可以大幅提高 RLHF，而且我们的方法始终优于强基线。
就目前防御DDoS的方式来说，主要是两个方面，小流量攻击可以在企业本地进行设备防护，大流量攻击可以交给运营商及云端清洗。这个分界点根据行业及业务特性的不同会有所差异，大概的量级应该在百兆BPS左右。
运行在老的OT系统缺乏足够的用户和系统身份验证、数据真实性验证或数据完整性检查功能，这些功能允许攻击者对系统进行不受控制的访问。
DDoS攻击和防御DDoS技术一直在发展，且不能说哪一方是占据绝对优势的，双方的技术总是在螺旋上升。DDoS攻击看起来像许多可以导致可用性问题的非恶意的东西——比如服务器或系统宕机，来自合法用户的合法请求太多，甚至是电缆被切断。它通常需要流量分析来确定到底发生了什么。
机器之心报道 参与：蒋思源、李泽南、李亚洲 AAAI 2018 大会即将在 2 月 2 日于美国新奥尔良开幕。但在此之前，本届大会的获奖论文已经放出。据机器之心刚刚获得的消息，阿尔伯塔大学 Martin Müller 等人的工作获得了杰出论文（Outstanding Paper），而牛津大学 Shimon Whiteson 等人的研究获得了杰出学生论文（Outstanding Student Paper）奖。 作为人工智能领域的顶级国际会议，AAAI 大会每年举办一次。今年 AAAI 会议将于 2 月 2
说起安全检查，安全从业人员可能都非常熟悉“安全标准”概念。所有企事业单位网络安全建设都需要满足来自于国家或监管单位的安全标准，如等保2.0、CIS安全标准等。安全标准，还有一个叫法就是“安全基线”。字典上对“基线”的解释是：一种在测量、计算或定位中的基本参照，如海岸基线，是水位到达的水位线。因此，可以认为安全基线就是最低的安全要求。
主机安全的风险级别除了漏洞，另一个重要的参考值是安全基线的风险分值，本次介绍的主要是结合目前公司的业务实际情况制作的一份安全基线脚本，供大家进行参考。
Actor-Critic从名字上看包括两部分，参与者(Actor)和评价者(Critic)。其中Actor使用策略函数，负责生成动作(Action)并和环境交互。而Critic使用我们之前讲到了的价值函数，负责评估Actor的表现，并指导Actor下一阶段的动作。
做数仓最重要的是什么？一是模型易用性，二是数据质量。模型易用性我们可以通过建模规范、指标管理等方式去实现。而对于数据质量呢？本篇将以严选数仓为例，从建设目标、保障措施、效果评价等几方面探讨数仓质量建设。
风险管理是一个比较大的概念，对于央视网来说，我们并不是在进行安全建设之初就设计了风险管理的目标，而是在大量基础工作和频繁对抗的过程中，逐步积累而形成的体系的雏形，再将这个雏形不断的完善，才形成了一个相对完整的风险管理体系。本文将先从风险的三个基本要素（资产、脆弱性和威胁）分别展开管理思路，最后再将这三要素整合到一起。
【新智元导读】在用强化学习玩游戏的路上越走越远的 DeepMind，今天发表在 arxiv上的最新论文《分层强化学习的 FeUdal 网络》引起热议。简称 FuN 的这个模型完善了 Dayan 和 Hinton 有关分层强化学习的理论，通过将任务分解为子任务来学习复杂行为或学习达成目标，在 ATARI 的多个游戏上的实验显示，该模型比 LSTM 基线表现更优。论文最后称，这类问题的解决方案或是具有通用智能的智能体的重要的敲门砖。 论文题目：分层强化学习的 FeUdal 网络（FeUdal Networks
是时候专注于互动式地塑造和执行您组织使用既定 Kubernetes 策略来产生影响的方式了。
概述 软件开发过程中，应用发布非常频繁，通常情况下，开发或运维人员会将系统里所有服务同时上线，使得所有用户都使用上新版本。这样的操作时常会导致发布失败，或因发布前修改代码，线上出现 Bug。 假设一个在线商城，每天都有大量的用户访问，如果直接在所有用户中部署新版本应用，一旦出现问题，所有用户都可能受到影响。相比之下，通过引入灰度发布策略，先将新版本的应用部署到少量的用户中，检查是否存在问题，如果没有，再逐步扩展到更多的用户中，由此解决全量发布的各种弊端。 灰度发布是一种软件发布策略，它允许你在生产环境中渐进
机器之心报道 编辑：袁铭怿、陈萍 唱歌配什么音乐？这次 AI 说了算。 谷歌继续向生成音频领域发起挑战！ 不同于前几天自家研发的文本生成音乐模型 MusicLM，可以生成各种音乐，这次他们最新发布的 SingSong（两项研究仅隔了四天），是一个可以生成器乐来伴奏输入人声的系统，可为音乐家和非音乐家提供一种新方式来创作以他们自己的声音为特色的音乐。 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2301.12662.pdf 论文主页：https://storage.googleapis.com/s
提出了一种基于特征的全景图像序列同时定位和建图系统,该系统是在宽基线移动建图系统中从多鱼眼相机平台获得的.首先,所开发的鱼眼镜头校准方法结合了等距投影模型和三角多项式,以实现从鱼眼镜头到等效理想帧相机的高精度校准,这保证了从鱼眼镜头图像到相应全景图像的精确转换.其次我们开发了全景相机模型、具有特定反向传播误差函数的相应束调整以及线性姿态初始化算法.第三,实现的基于特征的SLAM由初始化、特征匹配、帧跟踪和闭环等几个特定的策略和算法组成,以克服跟踪宽基线全景图像序列的困难.我们在超过15公里轨迹的大规模彩信数据集和14000幅全景图像以及小规模公共视频数据集上进行了实验.
漏洞评估的四步指南 这是一个建议的四步法，使用任何自动或手动工具启动有效的漏洞评估流程。
TLDR 本文研究了通过输入增强来提高大语言模型个性化内容推荐性能的各种提示策略。提出的方法LLM-Rec包括四种不同的提示策略:1)基本提示 2)推荐驱动提示 3)参与指导提示 4)推荐驱动+参与指导提示。 实验结果表明，将原始内容描述与LLM使用这些提示策略生成的增强输入文本相结合,可以提高推荐性能。这一发现强调了在大语言模型中融入多样化的提示和输入增强技术以提高个性化内容推荐能力的重要性。
近几年，大规模的DDoS攻击事件在全球范围内发生了很多次，再次造成了轰动，如何防护DDoS由此也引起了大众的重点关注。虽然很多互联网企业都建立了一定的本地DDoS防御措施及运营商级的DDoS监测清洗服务，但是物联网飞速发展，而且进行攻击的成本越来越低，衍生的新型攻击手段层出不穷，DDoS攻击逐渐形成了产业链，许多互联网企业都为此头痛不已。
主机安全（Cloud Workload Protection，CWP）基于腾讯安全积累的海量威胁数据，利用机器学习为用户提供资产管理、木马文件查杀、黑客入侵检测、漏洞风险预警及安全基线等安全防护服务，解决当前服务器面临的主要网络安全风险，帮助企业构建服务器安全防护体系。现支持用户腾讯云外服务器统一进行安全防护，轻松共享腾讯云端安全情报，让私有数据中心拥有云上同等级别的安全体验。
随着人工智能和机器人技术的迅速发展，功能操控（Functional Manipulation）在机器人学中的重要性愈加突出。传统的基准测试已无法满足目前机器人对复杂操控任务的需求，呼吁新的操控基准（Functional Manipulation Benchmark）出现。
AWR是Automatic Workload Repository的简称，中文叫着自动工作量资料档案库。既然是仓库，又是保存负载数据，所以保存的是数据库性能相关的数据。即特定数据库或者实例在过去运行期间整个性能表现。AWR能实现性能数据的收集，处理，维护，以及给出调整参考等。这些收集到的数据被定期保存到磁盘，可以从数据字典查询以及生成性能报告等。
【新智元导读】本文来自 ICML 2017 的 tutorial，主题是深度学习应用中的决策和控制问题，介绍了与强化学习相关的强化和最优控制的基础理论，以及将深度学习扩展到决策和控制中的一些最新成果，包括基于模型的算法，模仿学习和逆向强化学习，探索当前深度强化学习算法的前沿和局限性。 完整PPT下载：https://sites.google.com/view/icml17deeprl 将“神通广大”的神经网络模型与简单可扩展的训练算法结合在一起的深度学习对包括计算机视觉，语音识别和自然语言处理在内的一系列监
Salesforce 作为一家颠覆软件定义的公司，开创了 SaaS、PaaS 的时代。它的创始人 Marc Benioff 给 Salesforce 的市场定位是：「软件终结者」。
近年来已经发生了多起针对全球型机构大规模的DDoS攻击事情，使得DDoS攻击又重新回到了大众的视野中来，引起了轩然大波。虽说大型机构都按照要求建立了本地以及运营商级的DDOS攻击检测清洗服务，但随着网联网的快速发展，同时攻击成本的不断降低，使得新型的攻击手法频出不断，甚至一度让DDOS攻击形成了一个产业链，让诸多互联网类业务遭受到极大的威胁。小墨通过多年的网络安全运维经验及对DDOS攻击的基本理解，给大家说一下流量型攻击的基本防护思路。
实时策略游戏（RTS）以其复杂的游戏环境更贴近现实世界，一直是 AI 研究的焦点和挑战所在。《星际争霸 2》作为其中极具代表性的游戏，因其对资源收集、战术规划和对手分析的高实时要求，已成为业内广泛用于训练和验证 AI 决策能力的理想平台。早在 2018 年，腾讯 AI Lab 研发的 AI 就已击败游戏内最高难度的 AI。
研究者Cameron R.Jones招募了500名志愿者，他们被分为5个角色：4个评估员，分别是GPT-4、GPT-3.5、ELIZA和人类，另一个角色就「扮演」人类自己，藏在屏幕另一端，等待着评估员的发现。
本文根据祝佳俊老师在〖2023 中国数据智能管理峰会-上海站〗现场演讲内容整理而成。
AiTechYun 编辑：xiaoshan 要创建通用人工智能，必须首先掌握逻辑回归 从基础开始 在试图发展对世界的科学认识的时候，大多数的领域在探索重要的细节之前都要先进行广泛的尝试。在物理学中，我
机器之心报道 编辑：杜伟、陈萍 在本文中，来自旷视的研究者提出高性能检测器 YOLOX，并对 YOLO 系列进行了经验性改进，将 Anchor-free、数据增强等目标检测领域先进技术引入 YOLO。获得了超越 YOLOv3、YOLOv4 和 YOLOv5 的 AP，而且取得了极具竞争力的推理速度。 随着目标检测技术的发展，YOLO 系列始终追寻可以实时应用的最佳速度和准确率权衡。学界人士不断提取当时最先进的检测技术（如 YOLOv2 的 anchor、YOLOv3 的残差网络），并对这些检测技术进行优化以
大数据文摘作品 编译：张南星、惊蛰、荆浩男 怎样高效开发机器学习产品 想要开发通用AI，首先你得掌握逻辑回归模型。 从最基础的开始 在大多数领域，当人们尝试用科学的方式理解世界时，都会选择先宽泛研究整体的内容，而不是立马深入到重要的细节之中。 譬如在物理学领域，我们常常从简单的模型开始（牛顿物理学）做研究。然后，我们在逐渐认识到最初的一些假设并不正确时，就会慢慢开始使用更复杂的模型。这种方式可以以最简单的方法高效地解决问题。 凡事力求简单，但不要过于简单。 ——阿尔伯特·爱因斯坦 同样的思维模式，即从最简单
当今数字化时代，网络安全威胁和风险日益突出，已成为企业面临的重大安全挑战。网络攻击者不断尝试利用各种技术和手段对企业网络资源进行探测和攻击，如：利用漏洞、木马、钓鱼、勒索等方式窃取数据、破坏系统、篡改信息。因此，企业也需要采取有效的防御措施保护自己的数据和业务安全。
本文介绍由瑞典分子人工智能研究所的Atanas Patronov团队发表在Nature Machine Intelligence的研究成果。作者将课程学习应用于药物发现中。在全新的设计平台中实现课程学习（CL），并将其应用于不同复杂性的分子设计问题中。结果表明，与标准的基于策略的强化学习相比，课程学习能够加速学习效率和优化模型输出的质量。
2019 年 Service Mesh 在蚂蚁大规模落地并完美支撑双十一核心链路，对于落地过程在去年已经有系列文章解读。而在此之后的一年多时间，Service Mesh 在蚂蚁又在如何演进呢。本文介绍蚂蚁 Service Mesh 在双十一落地之后所做的探索和思考。
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