NIST的网络安全框架2.0(CSF2.0)草案的目的为行业、政府机构和其他组织提供指导,以降低网络安全风险。它提供了一种高阶(概要)的网络安全结果的分类,它可被任何组织使用,无论其规模、部门或成熟度如何。该框架并没有规定应该如何实现这些结果,而是为实现这些结果提供指导。
“强基固本,行稳致远”,科学研究离不开理论基础,人工智能学科更是需要数学、物理、神经科学等基础学科提供有力支撑,为了紧扣时代脉搏,我们推出“强基固本”专栏,讲解AI领域的基础知识,为你的科研学习提供助力,夯实理论基础,提升原始创新能力,敬请关注。
都2023年,才来回答这个问题,自然毫无悬念地选择PyTorch,TensorFlow在大模型这一波浪潮中没有起死回生,有点惋惜,现在GLM、GPT、LLaMA等各种大模型都是基于PyTorch框架构建。这个事情已经水落石出。
选自arXiv 作者:Baptiste Wicht 等 机器之心编译 参与:乾树、李泽南 DLL 是一个旨在提供由 C++实现的受限玻尔兹曼机(RBM)和深度信念网络(DBN)及其卷积版本的软件库,由瑞士 University of Applied Science of Western Switzerland、弗里堡大学的研究者共同提出。与常用的深度学习框架类似,它还支持更多标准的神经网络。目前,该工具已开发至 1.1 版本。 项目链接:https://github.com/wichtounet/dll 引
2014年2月,NIST发布了《提升关键基础设施网络安全的框架》(以下简称“框架”)V1.0正式版本。本安全框架的起源是美国前总统奥巴马发布的《关于提高关键基础设施网络安全的行政命令》,要求NIST制定安全框架,应包括一系列与标准、方法、程序和过程相匹配的解决网络风险的政策、业务和技术方法。2017年1月,NIST发布了框架V1.1的草稿,预计今年10月份会出正式版本。评估中心技术部基于框架更新的内容进行了研究分析和部分内容的翻译,该框架对于等级保护测评也具有一定的研究和参考价值,现将研究总结的内容提供给大家研究学习。
自2014年发布网络安全框架(CSF)1.0版本,时隔多年NIST发布了2.0版本,首次对网络安全框架进行重大更新。
NIST网络安全框架,是美国国家标准与技术研究所发布的一份指南,旨在指导各种企业和组织重视信息安全。该框架最早在2014年2月颁布,在今年的1.1新版本中也新增了内容。该框架最早应用在美国国家基础安全设施机构,如电力机构等等。由于它提供了一个通用性的指导,因此能够适应并应用在不同需求的企业中,现在已得到在美国国内及世界各地的广泛应用。 该框架使企业和组织有可能应用风险管理的原则和最佳实践案例,来提升关键基础设施的安全性和弹性。它为各种组织和机构提供已实施在行业中的最佳案例。尽管这个框架是自愿性的,许多组织和
太多了,没必要举太多例子了,现在,我们大概认识到,整个软件界基本上都是各种框架堆起来的。一个程序从底层到业务需求,方方面面规模庞大,没哪个团队说有精力有必要去重复造轮子,当然,你自己研究的话,就另当别论了。所以多了解一些业界知名框架对测试的视野扩展还是很有利的。
本文约13400字,建议阅读10+分钟作为一个阐明欧洲网络安全人才主要任务、应掌握技能与知识的实用工具。 捍卫网络安全的劳动力短缺与劳动力能力不足(掌握的网络安全技能的人才不多)是发达国家维护网络安全所面临的主要问题之一。ENISA认为欧洲需要建立一套框架来明确网络安全职业和所需技能,以此明确网络人才培养方向,缩减网络安全保障需要与现实人才数量、质量之间的差距。该框架旨在丰富欧洲网络安全文化内涵,是推动欧洲数字化走向未来的关键一步。作为一个阐明欧洲网络安全人才主要任务、应掌握技能与知识的实用工具,该框架的主
本文内容摘录自《Python高效开发实战——Django、Tornado、Flask、Twisted》一书。
随着越来越多的企业希望扩大其运营规模,它们已成为接受机器学习和预测分析的必要条件。人工智能与正确的深度学习框架相结合,真正放大了企业在其领域内可以实现和获得的整体规模。
目前,Python 深度学习领域已经涌现出多个由科技界巨头如 Google、Facebook 和 Uber 等公司公开发布的框架,这些框架旨在帮助开发者构建先进的计算架构。对于刚接触这一领域的你来说,深度学习是计算机科学中的一个分支,它通过模仿人脑结构的人工神经网络,赋予计算机以类似人类的智能,使其能够解决现实世界的问题。
在 swift 环境下开发,网络请求框架最知名就是 Alamofire ,AFN网络请求框架 swift 版本。其强大的功能和多种自定义网络请求,方便性不言而喻。首先来看下在 RxSwift 框架中,其本身也给我们进行的网络请求的封装。如果是在简单的网络请求环境下,可以利用 RxSwift 框架提供的方法来快速实现网络请求响应。 RxSwift框架中,将 URLSession 进行了封装,在 URLSession+Rx.swift文件下,可以找到 RxSwift 为我们提供了四种方法
对于学习数据科学的同学来说,从头开始实现神经网络,会让你理解很多有趣的东西。但是,我并不认为在真实数据集上构建深度学习模型是个明智的做法,除非你有数天或数周的时间来等待模型的构建。那么对于绝大部分无法获得无限资源的人来说,使用易于使用的开源深度学习框架,我们可以立即实现如卷积神经网络这样的复杂模型。
【新智元导读】英伟达研究人员发表论文,提出图像到图像的无监督学习。实现方式值得一看。 大多数现有的图像到图像(image-to-image)迁移框架是基于监督学习的,需要将一个域中的图像映射到另一个域的对应图像,即,需要需要两个域的对应图像对来学习迁移函数。这大大限制了它们的应用,因为在两个不同的域中把图像对应起来通常是很困难的任务。为了解决这个问题,论文提出一个新的框架,即无监督图到图迁移( UNsupervised Image-to-image Translation,UNIT)框架,这个框架基于变分自
【导读】今天给大家介绍一篇 ECCV 2020 Oral论文 ,该论文强调了同时考虑网络宽度和输入分辨率对有效网络设计的重要性。提出了一种新的互相学习的网络框架,即网络宽度和输入分辨率这两者互相学习,从而来实现自适应的精度-效率之间的平衡。
本文介绍了包括 Python、Java、Haskell等在内的一系列编程语言的深度学习库。
大数据文摘授权转载自数据派THU 作者:陈之炎 对于据科学的初学者来说,利用开源的深度学习框架,可以大幅度简化复杂的大规模度学习模型的实现过程。在深度学习框架下构建模型,无需花费几天或几周的时间从头开始编写代码,便可以轻松实现诸如卷积神经网络这样复杂的模型。在本文中,将介绍几种非常有用的深度学习框架、它们的优点以及应用,通过对每个框架进行比较,研发人员了解如何有选择地使用它们,高效快捷完成项目任务。 深度学习框架概述 深度学习框架是一种界面、库或工具,它使编程人员在无需深入了解底层算法的细节的情况下,能够更
本文标题和正文中的“网络安全框架(CSF)”特指NIST发布的“改善关键基础设施网络安全框架”(最新版是v1.1版)。CSF由NIST与私营和公共部门密切合作开发,是美国各组织自愿采用的基于风险的方法。这个自愿性框架最初是为了应对国家关键基础设施(CI)领域的网络安全挑战而开发的,但随后世界各地各类组织对该框架的广泛使用证明了它的普遍适用性。
从出道起,我就一直是一名程序员。我喜欢从头开始编写代码,这有助于我清楚地理解主题(或技巧)。当我们刚开始学习数据科学时,这种方法尤为有用。
作为一名iOS开发者,AFN网络请求框架是最为常用熟悉的第三方框架之一。GitHub链接跳转AFN链接 作为一名开发者,本着知其然知其所以然的目的,逐步探究一下如此热门的第三方网络请求框架实现原理。 探究的AFN以3.X版本为主,摒弃了NSURLConnection方法,全部基于NSURLSession方法实现。 首先上一张AFN框架类结构组成
本文介绍了包括 Python、Java、Haskell等在内的一系列编程语言的深度学习库。 Python Theano 是一种用于使用数列来定义和评估数学表达的 Python 库。它可以让 Python 中深度学习算法的编写更为简单。很多其他的库是以 Theano 为基础开发的: Keras 是类似 Torch 的一个精简的,高度模块化的神经网络库。Theano 在底层帮助其优化 CPU 和 GPU 运行中的张量操作。 Pylearn2 是一个引用大量如随机梯度(Stochastic Gradient)这
今年10月,英国正式实施”最严“电信安全新法规,新法规是《2021电信(安全)法》的一部分,旨在更好地保护英国电信网络免受网络攻击。监管机构英国通信管理局(Ofcom)将承担监督和执行该法案和法规的新责任。
区块链自动化框架(Blockchain Automation Framework,BAF)[1]是一个自动化框架,用于快速和一致地部署生产就绪的DLT平台。
每个Android开发者在产品开发的过程中,都需要用到网络和服务器进行交互。而对于网络框架的使用和理解,往往可以看出一个开发者到底处于什么段位:
终于把这篇NAS最新的综述整理的survey放了上来,文件比较大,内容比较多。这个NAS的survey是A Comprehensive Survey of Neural Architecture Search: Challenges and Solutions的写作过程中的整理的原材料,文章目前孩还在审稿阶段可以预览。
Python 1. Theano是一个python类库,用数组向量来定义和计算数学表达式。它使得在Python环境下编写深度学习算法变得简单。在它基础之上还搭建了许多类库。 1.Keras是一个简洁、高度模块化的神经网络库,它的设计参考了Torch,用Python语言编写,支持调用GPU和CPU优化后的Theano运算。 2.Pylearn2是一个集成大量深度学习常见模型和训练算法的库,如随机梯度下降等。它的功能库都是基于Theano之上。 3.Lasagne是一个搭建和训练神经网络
本文介绍了几种非常有用的深度学习框架、它们的优点以及应用,通过对每个框架进行比较,研发人员了解如何有选择地使用它们,高效快捷完成项目任务。
目标检测被认为是计算机视觉领域中最具挑战性的问题之一,因为它涉及场景中对象分类和对象定位的组合。最近,与其他方法相比,深度神经网络 (DNN) 已被证明可以实现卓越的目标检测性能,其中YOLOv2是基于DNN的最先进技术之一。
来自:CSDN.NET 链接:http://www.csdn.net/article/2015-09-15/2825714(点击尾部阅读原文前往,文章中相关链接请点击阅读原文查看) 原文:http://www.teglor.com/b/deep-learning-libraries-language-cm569/ 译者简介:赵屹华,计算广告工程师@搜狗,前生物医学工程师,关注推荐算法、机器学习领域。 本文总结了Python、Matlab、CPP、Java、JavaScript、Lua、Julia、Lisp、
Single-stage目标检测方法因其具有实时性强、检测精度高等特点,近年来受到广泛关注。通常,大多数现有的single-stage检测器遵循两个常见的实践:它们使用在ImageNet上预先训练的网络主干来完成分类任务,并使用自顶向下的特征金字塔表示来处理规模变化。
AI 科技评论消息,今日微软和 Facebook 发布了一个全新的开源项目——ONNX,欲借此打造一个开放的深度学习开发工具生态系统。 ONNX 的全称为“Open Neural Network Exchange”,即“开放的神经网络切换”。顾名思义,该项目的目的是让不同的神经网络开发框架做到互通互用。目前,Microsoft Cognitive Toolkit,PyTorch 和 Caffe2 已宣布支持 ONNX。 ONNX 所针对的,可以说是深度学习开发生态中最关键的问题之一: 开发框架的碎片化。
Service Mesh 是一个基础设施层,用于处理服务间通信。云原生应用有着复杂的服务拓扑,Service Mesh 保证请求可以在这些拓扑中可靠地穿梭。
研究人员开发了一种新的深度神经网络框架,允许人工智能系统在更好地学习新任务的同时,尽可能减少对先前任务所学到的知识的遗忘。使用框架学习新任务可以使AI更好地执行以前的任务,这种现象称为逆向迁移。
当我们考虑我们的身体健康时,它是具有承前启后和自适应特性的。这与我们思考物联网安全的方式形成了鲜明对比。尽管我们的身体健康面临物联网网络漏洞的威胁,并且威胁日益增加,但我们倾向于忽视物联网的安全问题,或者仅仅将其过度简化。因此我在这里写了更多关于物联网的网络动力威胁的文章。
过去十年,机器学习(尤其是深度学习)领域涌现了大量算法和应用。在这些深度学习算法和应用涌现的背后,是各种各样的深度学习工具和框架。它们是机器学习革命的脚手架:TensorFlow 和 PyTorch 等深度学习框架的广泛使用,使得许多 ML 从业者能够使用适合的领域特定的编程语言和丰富的构建模块更容易地组装模型。
图是一种普遍的数据结构,建模了节点之间的结构关系。在现实生活中,许多节点包含丰富的文本特征,这种图被称为文本图 (text-attributed graph [2])。例如,论文引用网络中包含了论文的文本和论文之间的引用关系;社交网络中包含了用户的文本描述和用户直接的交互关系。在文本图上的表示学习模型,可以应用于节点分类、链路预测等任务中,具有广泛的应用价值。
Python 1. Theano是一个python类库,用数组向量来定义和计算数学表达式。它使得在Python环境下编写深度学习算法变得简单。在它基础之上还搭建了许多类库。 1.Keras是一个简洁、高度模块化的神经网络库,它的设计参考了Torch,用Python语言编写,支持调用GPU和CPU优化后的Theano运算。 2.Pylearn2是一个集成大量深度学习常见模型和训练算法的库,如随机梯度下降等。它的功能库都是基于Theano之上。 3.Lasagne是一个搭建和训练神经网络的轻量级封装
深度学习开源框架众多,对于开发者来说其中有一个很硬的需求,就是模型结构和权重的可视化。使用过Caffe的同学都因为强大的Netscope可以离线修改实时可视化网络结构而暗爽,那其他的框架怎么样呢?
航空网络安全是航空公司的第一要务,之所以这么说,主要是因为航空业正进行数字化转型,若在设计到运营阶段未对此进行妥善保护,则互联互通水平的提高和各种优化可能会导致前所未知的、实实在在的网络漏洞。攻击者持续利用系统中的漏洞获取金钱、损坏对手声誉或破坏对手的运营,这在今天屡见不鲜。
一般地,大模型往往是单个复杂网络或者是若干网络的集合,拥有良好的性能和泛化能力,而小模型因为网络规模较小,表达能力有限。利用大模型学习到的知识去指导小模型训练,使得小模型具有与大模型相当的性能,但是参数数量大幅降低,从而可以实现模型压缩与加速,就是知识蒸馏与迁移学习在模型优化中的应用。
实际应用:图像识别,自动驾驶,动漫特效,航拍转地图(图像生成),虚拟主播(元宇宙等),视频理解与自动剪辑等。
与传统基于张量(Tensor)的神经网络相比,图神经网络将图 (Graph) 作为输入,从图结构中学习潜在的知识,该方法在近些年已被证明在许多场景可以取得很好的效果。然而,使用传统的深度学习框架(比如 TensorFlow、Pytorch、MXNet)并不能方便地进行图神经网络的开发和训练,而 DGL 作为专门面向图神经网络的框架,可以很好地弥补这一缺陷。该框架在开源后于国内外引起了强烈的反响。
欢迎关注“计算机视觉研究院” 计算机视觉研究院专栏 作者:Edison_G 春节返程大军开始了!不管是离开小城镇还是进入大城市,每个高速路口都是堵车,现在人工智能愈来愈发达,不再用通过交警得知高速公路上的案发事件,现在都是摄像机覆盖,AI可以通过镜头&算法检测到行驶的车辆,如果有交通事故都是第一时间传达交警来处理。以至于有些路段都是通过无人机来进行交通事故处理! 长按扫描二维码关注我们 一、简要 Single-stage目标检测方法因其具有实时性强、检测精度高等特点,近年来受到广泛关注。通常,大多
学Python,想必大家都是从爬虫开始的吧。毕竟网上类似的资源很丰富,开源项目也非常多。 Python学习网络爬虫主要分3个大的版块:抓取,分析,存储 当我们在浏览器中输入一个url后回车,后台会发生什么? 简单来说这段过程发生了以下四个步骤: 查找域名对应的IP地址。 向IP对应的服务器发送请求。 服务器响应请求,发回网页内容。 浏览器解析网页内容。 那么学习爬虫需要掌握哪些库呢? 通用: urllib -网络库(stdlib)。 requests -网络库。 grab – 网络库(基于pycurl)。
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