分段（Segment）是网络安全的基本思想（国内经常称为隔离）。传统的网络分段（现在被视为宏分段），已经存在多年，最初是为了提高效率和减少广播域而开发的。而伴随着数据中心和虚拟化技术的兴起，更加细粒度的微分段已经成为安全发展的必然趋势。
电源门控包括有选择性的关闭芯片中的某些块，同时保持其他块的供电。电源门控的目标是通过暂时关闭电源到当前工作模式下不需要的块，以减少泄漏电流。
云环境储存了大量的敏感数据和重要信息，包括企业机密、客户数据、财务记录等。云安全可以保护这些数据免受未经授权的访问、泄露或篡改。数据泄露可能导致财务损失、法律责任和声誉损害，因此保护数据的安全至关重要。
Satori Cyber[1]由创始人Eldad Chai和Yoav Cohen于2019年成立，同年获得525万美元的种子轮融资。其中联合创始人兼CEO Eldad Chai曾是Imperva[2]的产品管理高级副总裁和高级执行团队成员；Yoav Cohen是Satori Cyber的联合创始人兼CTO，曾是Imperva的产品开发高级副总裁。公司致力于通过数据分类、审计、策略等技术与手段满足数据安全与隐私合规需求。
与容器生态系统的成熟同时出现的还有Kubernetes，它是运行容器化应用程序编排器的实际标准。这种新的声明式和不可变的工作负载设计，为检测和响应的全新操作模型铺平了道路。
SharpHose是一款基于C#开发的密码喷射工具，它是一款快速、安全且稳定的Cobalt Strike执行组件，并且可用性高。该工具提供了一种灵活的方式来帮助研究人员通过“加入域”或“不加入域”的场景来与活动目录进行交互。
Salt Security是一家起源于以色列的安全服务公司，公司于2016年成立，总部设在硅谷和以色列，创始人有以色列国防军校友、网络安全领域专家等。该公司致力于为软件即服务（SaaS）平台、Web平台、移动端、微服务和物联网应用程序的核心API提供保护解决方案。该公司现已推出业界首个探测与防御API攻击的解决方案，以确保SaaS、Web、移动端、微服务以及物联网应用的安全。
ApacheFlink努力为所有现成的应用程序自动导出合理的默认资源需求。对于希望根据特定场景的知识微调资源消耗的用户，Flink提供细粒度资源管理。
Gartner预测，到2020年年底，全球将部署189亿台物联网设备，在这庞大数字的背后，随之而来的安全问题也愈发重要，一旦出现网络攻击事件，将有可能造成物联网设备失控、采集到的信息被篡改，物联网平台中的敏感数据泄漏等严重后果。
机器之心原创 作者：思源 近日，百度发布了用于花卉识别的移动端应用，这种基于全卷积注意力网络的细粒度识别方法在计算和准确度上都有非常强大的优势。在百度主任研发架构师陈凯和资深研发工程师胡翔宇的解释下，本文首先将介绍什么是细粒度识别，以及一般的细粒度识别方法，然后重点解析百度基于强化学习和全卷积注意力网络的细粒度识别模型。五一出游赏花，为女朋友解释解释细粒度识别也是极好的。 细粒度识别的概念其实非常简单，即模型需要识别非常精细的子类别。例如百度的花卉识别应用，模型不仅需要如一般识别问题那样检测出物体是不是
目前 DETR 类模型已经成为了目标检测的一个主流范式。但 DETR 算法模型复杂度高，推理速度低，严重影响了高准确度目标检测模型在端侧设备的部署，加大了学术研究和产业应用之间的鸿沟。
摘要：尽管 RLHF 在使 LLM 与人类偏好相一致方面大有可为，但它往往会导致表面上的一致，优先考虑风格上的变化，而不是改善 LLM 的下游性能。不明确的偏好可能会模糊调整模型的方向。缺乏探索会限制识别理想输出以改进模型。为了克服这些挑战，我们提出了一个新颖的框架：从反思反馈中强化学习Reinforcement Learning from Reflective Feedback （RLRF），它利用基于详细标准的细粒度反馈来提高 LLM 的核心能力。RLRF 采用自我反思机制来系统地探索和完善 LLM 的反应，然后通过 RL 算法对模型进行微调，同时对有前途的反应进行微调。我们在 "公正-评价"、"事实性 "和 "数学推理 "方面的实验证明，RLRF 的功效和变革潜力超出了表面的调整。
Order-Center 需要采用随机算法调用产品中心 ， 而采用轮询算法调用其他中心微服务
思科收购Isovalent，获得开源项目Cilium。Cilium利用eBPF(扩展伯克利包过滤器)技术，实现内核级网络和安全。
在信息安全和系统设计领域，访问控制模型是核心组件，它决定了用户对系统资源的访问权限。每种模型都有其独特的特点、优势和局限性。本文将深入探讨几种主要的访问控制模型，包括ACL、DAC、MAC、ABAC和RBAC，以及它们在现代系统中的应用和影响。
关于ADRecon ADRecon是一款功能强大的活动目录安全研究与信息收集工具，该工具可以帮助广大研究人员从目标活动目录环境中提取和整合各种信息，这些信息能够以特殊格式的Microsoft Excel报告呈现，其中包括带有度量的摘要视图，以便于分析并提供目标目标活动环境当前状态的整体视图。 该工具专为各类安全专业人员（例如安全审计人员、数字取证与事件应急响应人员和安全管理人员等）而设计，对于渗透测试人员来说，该工具则变成了一个非常强大的后渗透利用工具。 该工具支持在任何连接到目标环境/工作站的设备上运
传统安全建设思路要求将网络按照安全等级划分，形成不同属性的安全域，如外网接入域、核心交换域、对外发布域、办公终端域及安全管理域等，并基于各个安全域的安全等级来制定相应的域间隔离与访问控制策略。通常根据不同强度要求的安全策略，所选用和部署的安全产品也会有针对性。例如外网接入域的边界，除了常规的防火墙之外，还会选择DDoS清洗系统、入侵防御系统等；在核心交换域，依据其流量全面的特点，部署全栈的流量分析和资产治理类系统；在安全管理域，部署集中管理和事件审计类平台；而在对外发布域的边界，则会选择更加深入和有针对性的细粒度防护产品，例如Web应用防火墙，即WAF产品，也是我们今天讨论的重点。
此策略拒绝所有没有 Network Policy 的命名空间中的 Pods 的入站连接。
在当今快速发展的数字经济中，数据资产化和数据要素化已成为企业提升竞争力的关键策略。这些过程不仅涉及将数据转换为有形的经济价值，还关乎如何利用数据驱动决策、创新和业务增长。
感谢阅读「美图数据技术团队」的第 5 篇文章，关注我们持续获取美图最新数据技术动态。
大数据集群的基本是数据以及用于计算的资源，企业将相应的数据和资源开放给对应的用户使用，防止被窃取、破坏等，这些都涉及到大数据安全。基于以上关键点，考虑到美图公司原有的系统较为庞大复杂，在第一阶段内我们采取轻量级的改造方案进行了大数据集群安全的初探索，接下来通过本文与大家交流相关经验。
数据访问限制、保留和静态加密是基本的安全控制。 本博客介绍了uber如何构建和利用开源 Apache Parquet™ 的细粒度加密功能以统一的方式支持所有 3 个控件。 特别是，我们将重点关注以安全、可靠和高效的方式设计和应用加密的技术挑战。 本文还将分享uber在生产和大规模管理系统的推荐实践方面的经验。
（CV）是用机器来理解和分析图像的过程，是人工智能中一个重要分支。在 CV 的各个研究领域中，细粒度图像分析（fine-grained image analysis, FGIA）是一个长期存在的基础性问题，而且在各种实际应用（比如鸟的种类、汽车模型、商品识别等）中无处不在。由细粒度特性造成的类间（inter-class）小变化和类内（intra-class）大变化使得这一问题具有极大的挑战性。由于深度学习的蓬勃发展，近年来应用了深度学习的 FGIA 取得了显著的进步。
当我们还对玫瑰、月季和蔷薇傻傻分不清楚的时候，计算机视觉已经可以在一万种极其相似的自然界物种里精确地分门别类了。
计算机视觉（CV）是用机器来理解和分析图像的过程，是人工智能中一个重要分支。在 CV 的各个研究领域中，细粒度图像分析（fine-grained image analysis, FGIA）是一个长期存在的基础性问题，而且在各种实际应用（比如鸟的种类、汽车模型、商品识别等）中无处不在。由细粒度特性造成的类间（inter-class）小变化和类内（intra-class）大变化使得这一问题具有极大的挑战性。由于深度学习的蓬勃发展，近年来应用了深度学习的 FGIA 取得了显著的进步。
谷歌云最近宣布 Firestore 多数据库 普遍可用。这一新特性旨在隔离客户数据，并促进微服务以及开发、测试和 staging 环境的管理。
图 1：我们提出了一种在真实世界的复杂场景中生成自然的人物-场景交互事件序列的方法。如图所示，人物首先走到凳子旁坐下（黄色到红色），然后走到另一张椅子旁坐下（红色到洋红色），最后走到沙发旁躺下（洋红色到蓝色）。
在大数据平台中，有海量数据存储，通畅在采集数据过程中敏感数据有意或者无意的进入大数据平台中，数据安全管理非常重要。我们不希望一些敏感数据被他人访问，希望可以按照一种规则给部分人访问权限，以防止数据泄露，针对数据安全管理可以使用Apache Ranger实现。
【导读】加州大学-圣塔芭芭拉计算王威廉组最新工作Video Captioning via Hierarchical Reinforcement Learning ，首次提出分层强化学习方法来加强不同等级的视频描述，通过分层深度强化学习，在文本生成上可以做到语言表达更加连贯，语义更加丰富，语法更加结构化。达在MSR－VTT数据集上达到了的最佳结果，并且提出了新的Charades Caption数据集。文章中指出，未来将计划注意力机制（Attention），以提升提出的层次强化学习（HRL）框架。作者相信，提出
为了应对多模态大语言模型中视觉信息提取不充分的问题，哈尔滨工业大学（深圳）的研究人员提出了双层知识增强的多模态大语言模型-九天（JiuTian-LION）。
机器之心报道 编辑：张倩 既能利用多粒度输入信息，又不降低推理速度，腾讯看点等机构的研究者在一篇 ACL 论文中提出了一种高效的语言模型预训练方法荔枝 LICHEE。经过半年多的摸索改进，荔枝 LICHEE 同时登顶 CLUE 分类榜单、阅读理解榜单、总榜单，其相关的技术创新也被 ACL 2021 录用。 近日，腾讯看点 NLP 内容算法专家郭伟东在机器之心举办的 ACL 论文分享会上对此研究进行了解读，欢迎大家浏览视频。 基于大型语料库的语言模型预训练在构建丰富的上下文表示方面已经取得了巨大的成功，也在
” 8月5日-6日，LiveVideoStackCon 2022 音视频技术大会 上海站，和你一同开启通向未来的大门。 用户网络模型与QoE 在音视频应用里，获得了大量的用户上报数据，包括但不限于音视频质量数据、用户行为数据等，这些数据可以为我们提供什么样的结论？能否利用这些数据建立模型以便快速实验？能否利用这个模型快速迭代策略以改进在线音视频质量？ 讲师与议题 面对覆盖全球的大型分布式传输系统，面对复杂的直播、通话场景，阿里云基于灵活的调优手段、高效的AB test 基础能力以及贴近业务场景的观察分析方
Spring Cloud Alibaba - 07 Ribbon 应用篇及内置的负载均衡算法
我们先截取最前面两行，分别是「页面加载后创建1000行表格所需时间」以及「替换1000行列表所需时间」：
在这里和大家分享一下我们被录用为CVPR 2022 Oral的工作：FineDiving: A Fine-grained Dataset for Procedure-aware Action Quality Assessment
作者：Xiu-Shen Wei等 机器之心编译 参与：Pedro、路 近日，来自南京大学、旷视和阿德莱德大学的研究者在 arXiv 上发布论文，提出一种利用少量样本学习新类别细粒度分类器的新方法 FSFG 模型，该方法包含两个模块：双线性特征学习模块和分类器映射模块。后者中的「分段映射」功能是该模型的关键部分，它通过一种参数更少的方式学习一组相对易实现的子分类器，进而生成决策边界。 细粒度图像识别是一个重要的计算机视觉问题。得益于复杂深层网络结构的应用，该问题解决方案的表现也越来越好。训练这种分类算法所需
图 1：表述为多对多图像转译问题的人脸美化：新提出的方法将基于风格的美颜表征与颜值预测模型整合到了一起，并能实现细粒度的控制。
本工作第一次将动态网络引入到目标检测任务中，并设计了基于细粒度动态网络的FPN head和新型的门控函数。从而实现了根据每个目标中不同的子区域（sub-regions）的特性分配不同FPN层级的特征。同时利用空间稀疏卷积，在达到更高检测性能的同时，显著地降低计算复杂度。
不管是对于商业还是家庭用户来说，云存储正成为一种流行产品。如亚马逊S3、Box、Copiun和Thru等服务拥有功能丰富的产品，使用户可以轻松地备份、同步和存储文档和文件。 尽管普通消费者在使用这类服务时，不需要有太多的顾虑，但是，在选择云存储服务时，从加密到数据生命周期管理，组织需要解决很多安全方面的问题。企业的新兴领域关注于定义和控制访问方法以及定义实现基于云存储的控制 。 在本文中，我们将解释为什么云存储访问控制是一个重要问题，以及在制定和实施云存储访问控制和架构时，企业应考虑哪些问题。
结果，AI一顿操作猛如虎，进行了判断：左边的是桃面牡丹鹦鹉，右边的是国家保护动物费氏牡丹鹦鹉，二者区别仅在于喙的颜色以及白色眼圈。
民生是一座城市的“底板”。近日以来，上海进入了“战疫”的关键时期，电力和燃气等作为市民生活和城市运行的重要能源，其保供工作成为了重中之重。
2011 年，谷歌开始赞助举办第一届 FGVC Workshop，之后每两年举办一次，到 2017 年已经举办了第四届。而由于近年来计算机视觉的快速发展，FGVC 活动影响力也越来越大，从去年开始由两年一次改为了一年一次。
欢迎大家来自《图像分类》专栏，今天讲述细粒度图像分类问题，这是计算机视觉领域一项极具挑战的研究课题，本文介绍了细粒度图像分类算法的发展现状、相关数据集和竞赛，供大家参考学习。
机器之心专栏 机器之心编辑部 还记得支付宝「扫鼻子，找狗子」的新功能吗？最近，研究者把论文公布了出来。 世上没有两片完全相同的树叶，也没有完全相同的两个狗 / 猫鼻子。 前段时间，机器之心报道了支付宝上线的一个新功能：利用鼻纹识别帮助养宠物的家庭寻找走失宠物。这一功能的操作非常简单。首先，打开支付宝搜「防走丢」，然后录入宠物鼻纹信息，你就可以为自己的宠物领取一张独一无二的电子「身份证」。一旦宠物走丢，你可以一键报失，如果路人看到走丢宠物，可用支付宝扫鼻纹进行识别，通过虚拟号码联系你，送宠物回家。 这项看
为了解决EntLib的EHAB（Exception Handling Application Block）只能在异常类型级别控制异常处理策略的局限，我在很久之前曾经自定义了一个特殊的异常处理器来提供“细粒度”异常策略的定义（《如何解决EnterLib异常处理框架最大的局限》）。我个人觉得具有一定的实用价值，今天特意对其进行了重构，并将其放到了我在CodePlex上新创建的项目EntLib Extensions。 目录 一、完全基于类型的异常策略 二、通过FilterableHand
论文: Fine-Grained Dynamic Head for Object Detection
本文选自《云原生服务网格Istio》一书，带你从原理、实践、架构与源码多角度全解Istio，直击Istio的每一个细节。
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