5月14日,主题为“以零信任 重建信任”的零信任发展趋势论坛在上海举办。会上,腾讯安全发布最新iOA零信任解决方案,为数字化浪潮下企业应对网络安全威胁提供了一个优质选项。
三大版本,适配不同业务场景需求
腾讯iOA包含身份安全、链路安全、设备安全、应用安全、接入安全等全链路能力,不仅可以实现产品兼容对接组合,提供统一控制平面,还能够结合云的优势打造产品特色,根据客户需求补齐管控类功能的支持。
全新腾讯iOA零信任解决方案分为KA版、轻量版和SaaS版三个版本。其中,KA版采用集群部署形式,支持按规划逐步建设终端安全、应用安全、无边界接入、设备准入等能力,满足金融、医疗、交通等领域大型企业全方位的零信任安全体系建设需求。轻量版聚焦于提供核心的安全接入能力,主要适用于中小型企业的远程办公、远程运维等业务场景。SaaS版为企业提供安全接入数据中心(本地、单云、混合云)的解决方案,企业客户通过iOA云控制台一键部署分钟级交付,实现对数据中心访问权限管理。同时,SaaS版还支持对接企业微信,企业员工通过企业微信,可安全快捷访问公司内部应用,比如OA系统等。
新版腾讯iOA零信任解决方案既是腾讯在零信任领域多年技术探索和实战打磨的重要结晶,也是数字化浪潮下企业安全建设需求的自然产物。
四重挑战,驱动企业安全建设升级
数字化伴生的新技术和应用对网络安全技术和管理方式提出了更高要求。云计算和移动办公等新技术和新应用兴起,加速了传统物理安全边界消弭。数字世界急剧扩张下,新型网络攻击层出不穷。与此同时,针对各行各业的安全合规要求也日益严格。
多重挑战下,如何用一个更符合未来安全趋势的理念来开展整体安全建设,成了每一家企业都必须思考的命题。以“持续验证,永不信任”为核心的零信任安全理念正是在这一背景下诞生并迎来快速发展的。
五年淬炼,铸就零信任安全稳固实力
作为零信任领域的先行者,腾讯从2016年开始在内部实践落地自主设计、研发的零信任安全管理系统——腾讯iOA。去年疫情期间,这套系统成功为自身超过7万名员工和10万台服务终端的跨境、跨城远程办公提供了安全护航。同时,腾讯 iOA也助力了多家世界500强企业实现了不同场景的业务访问,安全管理,降本增效目标。
此次新解决方案发布是腾讯安全在零信任领域探索实践的又一重要成果。未来,腾讯安全将持续释放自身的技术、人才与生态优势,携手产业链生态伙伴共同深入探索零信任在行业中落地的新场景,持续完善适用于各行各业的新型安全机制,为企业的数字化转型进程保驾护航。
好文章,需要你的鼓励
来自香港科技大学和MiniMax的研究团队开发了SynLogic,一个可合成35种逻辑推理任务的框架与数据集,填补了AI逻辑训练资源缺口。研究表明,在SynLogic上进行强化学习训练显著提升了模型逻辑推理能力,32B模型在BBEH测试中超越了DeepSeek-R1-Distill模型6个百分点。更值得注意的是,将SynLogic与数学和编程数据混合训练不仅提高了这些领域的学习效率,还增强了模型的泛化能力,表明逻辑推理是构建通用AI推理能力的重要基础。
这项研究揭示了大型语言模型的惊人能力:只需两个特殊训练的向量,冻结的语言模型就能在一次计算中生成数百个准确词汇,而非传统的逐词生成。研究者发现,这种能力要求特定的输入排列方式,且生成速度比自回归方法快约279倍。这一发现不仅展示了语言模型未被充分探索的并行生成潜力,还为快速文本重建开辟了新方向。
腾讯混元团队提出的"ConciseR"是一种通过两阶段强化学习实现大模型简洁推理的新方法。研究遵循"先走后跑"原则,先确保模型具备准确推理能力,再优化输出简洁性。第一阶段通过改进的群体相对策略优化(GRPO++)提升推理能力,第二阶段通过长度感知的群体相对策略优化(L-GRPO)减少输出长度。实验结果显示,该方法在AIME、MATH-500等多个基准测试中既减少了输出长度(平均20%以上),又保持或提高了准确率,展现出高效率-高准确率的理想平衡。
这项由香港科技大学团队开展的研究首次全面评估了压缩对大语言模型Agent能力的影响。研究发现,虽然4位量化能较好地保留工作流生成和工具使用能力(仅下降1%-3%),但在实际应用中性能下降达10%-15%。团队提出的ACBench基准测试横跨工具使用、工作流生成、长文本理解和实际应用四大能力,评估了不同压缩方法对15种模型的影响。结果显示,AWQ量化效果最佳,蒸馏模型在Agent任务上表现不佳,大型模型对压缩更具韧性。研究还提出ERank等创新分析方法,为实际部署提供了切实指导。