日前,全球领先的网络安全和应用交付解决方案提供商Radware®(NASDAQ: RDWR)公司成功收购了云端SaaS防护措施提供商Seculert,Seculert的SaaS安全服务为企业网络提供防护,并保护企业免受数据泄露侵害。
此次收购使Radware攻击缓解系统具有更强的机器学习技术和大数据分析工具,可以实现高级威胁分析,从而大大增强Radware攻击缓解系统的能力。利用大数据平台,通过高级基于行为分析技术和使用大规模处理的机器学习学习技术,收购Seculert还将进一步强化Radware解决方案的组合功能。
Radware首席技术官David Aviv表示:“收购Seculert之后,Radware可以利用机器学习技术及其数据分析平台,将Radware核心的专业技术从攻击分析扩展到威胁分析,从而可以提供数据中心安全形势的全景式视图。这些功能将Radware的攻击缓解范围从实时和短期攻击缓解扩大到包括对隐形攻击活动在内的检测。Seculert尖端技术和强大团队的加入可以帮助Radware更好地实现为客户和合作伙伴提供最佳创新的承诺。”
Seculert研究开发副总裁兼总经理Nissim Pariente表示:“我们很高兴可以加入Radware,这样才有机会扩大我们的技术覆盖范围。我们相信,将Seculert技术整合到Radware产品中将提供增强的数据中心安全和防御措施。”
Radware希望此次收购对2017年的收入不会造成任何重要影响,仅仅会稍微地冲减2017年的每股盈利,然后会提升2018年的每股盈利。
好文章,需要你的鼓励
工业升级的关键,或许在于智能本身。“工业+机器人”将成为通向下一阶段工业体系的核心抓手。——黄仁勋。
浙江大学等联合研究发现,AI强化学习效果取决于"模型-任务对齐"程度。当AI擅长某任务时,单样本训练、错误奖励等非常规方法也有效;但面对陌生任务时,这些方法失效,只有标准训练有用。研究团队通过大量实验证实,这种"舒适圈"现象比数据污染更能解释训练差异,为AI训练策略优化提供了新思路。
瑞士政府正式发布了自主研发的人工智能模型,该模型完全基于公共数据进行训练。这一举措标志着瑞士在AI技术自主化方面迈出重要一步,旨在减少对外国AI技术的依赖,同时确保数据安全和隐私保护。该模型的推出体现了瑞士对发展本土AI能力的战略重视。
巴赫切希尔大学研究团队通过对五种不同规模YOLO模型的量化鲁棒性测试发现,静态INT8量化虽能带来1.5-3.3倍速度提升,但会显著降低模型对噪音等图像损伤的抵抗能力。他们提出的混合校准策略仅在大型模型处理噪音时有限改善,揭示了效率与鲁棒性平衡的复杂挑战。