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RSAC 2024创新沙盒|Mitiga:新一代云和SaaS 事件响应解决方案

创新沙盒十强解读: Mitiga

Mitiga是一家总部位于美国的公司,提供云调查和响应自动化(CIRA)解决方案。最近,该公司通过A轮融资筹集了4500万美元,由ClearSky Security领投,三星Next、Blackstone、Atlantic Bridge和DNX参与。Mitiga的团队由网络安全、软件开发和军事领域的顶级专家组成。其CIRA解决方案包括IR2平台,提供统一的数据收集、威胁分析和事件响应。Mitiga旨在解决传统安全运营中心(SOCs)在云和SaaS环境中面临的挑战。

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RSAC 2024创新沙盒|VulnCheck:漏洞优先级挑战的解决方案

RSAC 2024创新沙盒解读:VulnCheck

美国漏洞情报公司VulnCheck提供全面、实时的漏洞和情报,帮助企业、政府组织和网络安全供应商解决漏洞优先级的挑战。他们的产品包括商业产品Exploit & Vulnerability Intelligence和Initial Access Intelligence,以及免费的社区产品VulnCheck KEV、NIST NVD ++和VulnCheck XDB。

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早报|特斯拉被曝毁约应届生/小米或将在 2025 年推出纯电 SUV /​华为发布全新智能汽车解决方案品牌

· 苹果计划为 iPad 推出计算器应用 · AI 成功改写人类 DNA · 「 AIGC 第一股」在港股上市#欢迎关注爱范儿官方微信公众号:爱范儿(微信号:ifanr),更多精彩内容第一时间为您奉上。 爱范儿 | 原文链接 · 查看评论 · 新浪微博

特斯拉被曝毁约应届生,小米计划2025年推出纯电SUV,华为发布智能汽车解决方案品牌,苹果计划为iPad推出计算器应用,AI成功改写人类DNA。

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听我爱听的——基于 Antennapod 的全播客解决方案

前言作为一个没有音乐也可以活得挺好的人(特别不理解唱歌选秀节目上痛苦流涕「音乐就是我的生命!」的人),听别人唠嗑讲故事,也就是播客——podcast,成为我日常生活中极其重要的一种娱乐和获取资讯的方式 ...查看全文

播客成为作者日常生活中重要的娱乐和获取资讯的方式。作者选择Antennapod作为播客客户端,并自建服务端将视频节目转换为音频。Antennapod具有多种功能,如自动更新、下载或在线播放订阅源等。作者还使用自建gpodder服务器同步数据,并使用podsync将视频转换为音频。播客在现代人的生活中扮演着重要的角色。

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RSAC 2024创新沙盒|Mitiga:新一代云和SaaS 事件响应解决方案

RSAC 2024创新沙盒解读:Mitiga

Mitiga是一家提供云调查与响应自动化解决方案的公司,其IR2平台通过无代理方式统一处理多源、异构事件数据。该平台具有简洁高效的威胁事件处理流程和丰富的云攻击场景数据库。与其他竞品相比,Mitiga的优势在于无代理模式、高效处理流程和多元化的威胁狩猎机制。企业应将关注重点转向安全运营与响应,并创新传统安全技术以应对新威胁。

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第一届滑冰领域挑战赛冠军解决方案

本研究提供了在第一届 SkatingVerse Challenge 中的获胜解决方案,通过使用 DINO 框架提取兴趣区域(ROI)和精确裁剪原始视频素材,然后采用 Unmasked Teacher、UniformerV2 和 InfoGCN 三个不同的模型捕捉数据的不同方面,最终通过基于 logits 的预测结果集成获得了令人印象深刻的 95.73% 的排行榜分数。

本文介绍了参加ECCV 2022 YouTube-VIS长视频挑战赛的第二名解决方案,使用在线视频实例分割方法IDOL和伪标签进行对比学习,提高帧之间的跟踪性能,获得40.2的AP,排名第二,对进一步研究有所帮助。

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生成 AI 版权挑战的经济解决方案

我们提出了一个框架,通过依靠现代生成型人工智能模型的概率性质和经济学中的合作博弈理论技术,按比例向版权所有者补偿其对人工智能生成内容的贡献,实现对生成型人工智能版权的解决。实验证明,我们的框架成功地识别了艺术品生成中使用的最相关的数据源,确保在版权所有者之间公平而可解释的收益分配。

该研究探讨了AI音乐生成平台的版权问题,并提出了潜在的版税模式。通过实验证明了解决方案的有效性,首次整合了技术进步、经济和法律考虑,为AI技术的不透明性带来的挑战提供了计算版权解决方案。

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基于广义特征值问题的数据协作分析的新解决方案

近年来,随着各个机构间数据的积累,保密数据分析技术备受关注,它通过在多个机构间共享数据来提高分析准确性,同时保护敏感信息。其中,数据协同分析(DCA)作为一种高效的计算成本和通信负载的方法,在保护机密信息的同时促进了不同机构间数据共享和分析。然而,现有的优化问题在确定必要的协同函数方面面临挑战,例如协同表示的最优解通常是零矩阵,以及理解解决过程的难度。本研究通过将矩阵分割为列向量,并提出一种基于广义特征值问题的解决方法,解决了这些问题。此外,我们还演示了通过加权和选择适用于特定情况的高效算法来更有效地构建协同函数的方法。使用真实数据集进行的实验证明,我们拟议的协同函数优化问题的公式和解决方法相比现有方法具有更好的预测准确性。

近年来,数据协同分析(DCA)备受关注,通过共享数据提高分析准确性,保护敏感信息。本研究提出了一种基于广义特征值问题的解决方法,以及高效构建协同函数的算法。实验证明,该方法具有更好的预测准确性。

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