ZD至顶网安全频道 02月16日 综合消息: 每一年,旧金山的RSA大会都会在其加密专项讨论环节中,吸引到全球最出色及最睿智的头脑,而其探讨核心也非常简单——摆脱一切热门及炒作性因素,集中精力考虑如何实现更出色、更简洁且更安全的编程成果。
研讨小组各成员对于人工智能安全系统(尽管其已经在DARPA Cyber挑战赛中取得成功)的动向毫不关心,并表示目前探讨此类系统的可靠性还为时过早,同时警告称相当一部分此类设想将永远无法变为现实。
“我对于AI在安全领域的应用持怀疑态度,”麻省理工学院教授兼RSA三巨头中的“R” Ronald Rivest表示。“我们发现AI机器人的聊天表现已经成为像去年总统大选一样热门但无聊的议题。至少还要十到十五年,我们才会真正难以在一堆聊天机器人中发现真正的人类。”
而前RSA成员、现任魏兹曼研究所计算机科学教授Adi Shamir对于AI系统在安全领域的作用亦同样抱有怀疑。对此类设备进行训练可能带来一些有趣的问题。
“十五年之后,如果我们将全部数据都交给AI系统打理,其可能会认为为了保护互联网,最好是将其彻底毁灭,”他打趣道。“互联网本身是无可挽救的; 我们必须找到更理想的起点。”
一部分AI系统也许确实能够用于IT防御,Shamir坦言,这是因为未来的计算机将能够处理规模更大的数据集并检查其中的异常状况。然而大家仍然需要人为介入以发现零漏洞以及与之相关的攻击行为。
Shamir同样对量子计算系统与量子加密技术表达了不屑,他表示这些“不在我的考虑范围内”。他更关心如何利用大规模计算来破解现有加密算法。
伍斯特理工学院网络安全政策教授Susan Landau则表示她对量子计算系统相当担忧。目前行业在利用量子计算能力建立防御性算法方面缺少足够的研究,她坚持认为这很可能成为安全领域的一大致命短板。
与此同时,公钥加密机制发明者之一Whitfield Diffie指出,目前安全业界面临的问题在于,各类潜在风险绝不可能被AI或者量子技术一股脑奇迹般地解决。相反,行业内需要重新回归基础,他建议称。
“如果能够将投入到防火墙及反病毒软件等交互式安全方案的资源用于改进设备的逻辑功能并显著提升编程质量,我们将能够得到更好的结果,”Diffie总结称。
好文章,需要你的鼓励
Meta以143亿美元投资Scale AI,获得49%股份,这是该公司在AI竞赛中最重要的战略举措。该交易解决了Meta在AI发展中面临的核心挑战:获取高质量训练数据。Scale AI创始人王亚历山大将加入Meta领导新的超级智能研究实验室。此次投资使Meta获得了Scale AI在全球的数据标注服务,包括图像、文本和视频处理能力,同时限制了竞争对手的数据获取渠道。
清华大学团队开发了CAMS智能框架,这是首个将城市知识大模型与智能体技术结合的人类移动模拟系统。该系统仅需用户基本信息就能在真实城市中生成逼真的日常轨迹,通过三个核心模块实现了个体行为模式提取、城市空间知识生成和轨迹优化。实验表明CAMS在多项指标上显著优于现有方法,为城市规划、交通管理等领域提供了强大工具。
欧洲太空通信产业发展迅猛。乌克兰Kyivstar获得监管批准测试Starlink直连手机服务,完成了与星链卫星网络的SIM卡集成测试,计划2025年第四季度推出支持短信和OTT消息的D2C服务。同时,CTO宣布即将发射首个再生5G毫米波载荷,其J-1任务旨在演示轨道超高速低延迟5G传输。该公司正构建超低轨道星座,使用5G毫米波频谱提供高速低延迟连接。
MIT研究团队发现了一个颠覆性的AI训练方法:那些通常被丢弃的模糊、失真的"垃圾"图片,竟然能够训练出比传统方法更优秀的AI模型。他们开发的Ambient Diffusion Omni框架通过智能识别何时使用何种质量的数据,不仅在ImageNet等权威测试中创造新纪录,还为解决AI发展的数据瓶颈问题开辟了全新道路。