以教育行业为例,因为教育行业的特殊性,存在着大量的僵尸网站/信息系统。教育部对僵尸网站给出明确定义和治理要求。其指标为:1)年访问量1000人次以下;2)网站180天以上未更新;3) 系统每年录入的信息在100条以下;4)专题网站使命完成,网站系统无人运维或者运维缺少基本保障。
针对此标准,烽火台治理平台通过智能算法,结合大数据相关进行自动化僵尸网站梳理,自动的完成网站资产普查与安全合规检测。我们只需配置一步即可完成僵尸系统识别。
烽火台治理平台根据教育部标准,定制僵尸网站规则,同时考虑网络爬虫、网络扫描等噪音的影响,准确监测网站僵尸情况。
一、简单配置
二、智能输出
烽火台自动进行网站资产的有效性监测,可以协助完成未知网站、废弃网站、僵尸网站。
三、资产全生命周期管理
—————--—烽火台治理平台Web资产全生命周期管理—————————
烽火台治理平台为用户提供覆盖整个Web资产生命周期流程管理功能,极大的提升了管理工作的效率,并真正做到“无一遗漏”。
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ETH Zürich等机构研究人员提出TrustVLM框架,解决视觉-语言模型预测可信度问题。该方法利用模型中存在的"模态差距",创新性地结合图像到文本和图像到图像的相似度,实现无需重新训练即可大幅提升误分类检测性能。在17个数据集的严格测试中,TrustVLM相比现有方法在关键指标上提升显著,同时改善了零样本分类准确率。此成果为AI系统在自动驾驶、医疗等安全关键领域的可靠部署提供了重要保障。
这项研究提出了个性化安全概念,解决大语言模型对不同用户采用统一安全标准的问题。研究团队创建了PENGUIN基准测试集评估模型在处理高风险场景时的个性化安全能力,并开发了RAISE框架高效获取关键用户信息。实验表明,提供用户背景可使安全分数提高43.2%,而RAISE框架通过平均仅2.7次交互即可提高安全分数31.6%。这一创新方法将AI安全从"一刀切"转向"个性定制",为高风险领域的AI应用提供了新思路。
明尼苏达大学研究团队提出了一种创新方法,通过回合级信誉分配显著提升大语言模型(LLM)智能体的多回合推理能力。传统方法只对整个过程进行评价,而他们的MT-GRPO算法能够精确评估每个决策步骤的价值,就像为每一步提供具体反馈。在维基百科搜索工具使用场景中,该方法实现了100%的工具执行成功率和50%的答案精确匹配率,远超传统方法。这一突破不仅提高了AI在多步骤任务中的表现,也为开发更复杂的AI系统提供了重要思路。
这篇研究介绍了PISCES——一种能精确从大语言模型参数中移除特定概念知识的创新技术。与现有方法不同,PISCES通过解缠器模型识别概念相关特征,直接编辑模型参数,实现了更精准的知识移除。在Gemma和Llama模型上的测试表明,该方法不仅有效降低了目标概念的准确率(低至7.7%),还保持了模型在无关领域的高性能,并显著提高了对"重新学习"的抵抗力。这一突破为AI系统的安全部署和合规使用提供了新的可能性。