微软本周证实,已经以5亿美元收购网络安全(数字威胁管理)公司RiskIQ。
微软表示,收购RiskIQ是为了“帮助我们共同的客户更全面地了解其业务面临的全球威胁,更好地了解那些面向互联网的脆弱资产,构建世界一流的威胁情报。”
RiskIQ成立于2019年,主要为那些需要保护企业数字资产和映射基础设施的组织提供可见性和情报服务,该公司的EDP安全审计引擎可以自动绘制企业组织外部可访问的基础设施。
这里说的映射涉及从网站内容到名称服务器、IP地址甚至是防火墙外资产的所有内容。EDP会对其进行扫描,然后提供一个视图以显示该平台发现的关于黑客可能发现的潜在攻击面。
该服务采用了专有的虚拟用户技术、威胁分析引擎和全球代理网络。RiskIQ的全球互联网情报图可映射全球所有企业、组织和威胁行动者等互联网构成元素之间的数十亿个关系,以提供攻击面的当前和历史视图。
RiskIQ的客户中包括Facebook、BMW、美国运通、Box、法国巴黎银行和美国邮政服务等知名企业。
RiskIQ的技术很可能会被融入到Azure云服务中,以帮助应为加强自身的安全产品和服务。此次收购(如果进展顺利的话)并不是微软在网络安全领域的首次收购,今年6月微软收购了物联网安全初创公司ReFirm Labs,去年6月收购了工业网络安全初创公司CyberX。
根据Crunchbase的数据显示,RiskIQ已经累计筹集了8300万美元的风投资金,投资方包括Battery Ventures、Georgian、Sumitt Partners、MassMutual Ventures、National Grid Partners和Akkadian Ventures。
好文章,需要你的鼓励
在AI智能体的发展中,记忆能力成为区分不同类型的关键因素。专家将AI智能体分为七类:简单反射、基于模型反射、目标导向、效用导向、学习型、多智能体系统和层次化智能体。有状态的智能体具备数据记忆能力,能提供持续上下文,而无状态系统每次都重新开始。未来AI需要实现实时记忆访问,将存储与计算集成在同一位置,从而创造出具备人类般记忆能力的数字孪生系统。
中国人民大学和字节跳动联合提出Pass@k训练方法,通过给AI模型多次答题机会来平衡探索与利用。该方法不仅提升了模型的多样性表现,还意外改善了单次答题准确率。实验显示,经过训练的7B参数模型在某些任务上超越了GPT-4o等大型商业模型,为AI训练方法论贡献了重要洞察。
OpenAI首席执行官阿尔特曼表示,公司计划在不久的将来投入数万亿美元用于AI基础设施建设,包括数据中心建设等。他正在设计新型金融工具来筹集资金。阿尔特曼认为当前AI投资存在过度兴奋现象,类似于90年代互联网泡沫,但AI技术本身是真实且重要的。他承认GPT-5发布存在问题,并表示OpenAI未来可能会上市。
南加州大学等机构研究团队开发出突破性的"N-gram覆盖攻击"方法,仅通过分析AI模型生成的文本内容就能检测其是否记住了训练数据,无需访问模型内部信息。该方法在多个数据集上超越传统方法,效率提升2.6倍。研究还发现新一代AI模型如GPT-4o展现出更强隐私保护能力,为AI隐私审计和版权保护提供了实用工具。