AWS近日宣布,Amazon GuardDuty平台即将推出更多威胁检测功能。
AWS表示,此次更新旨在提高客户安全性,同时更好地保护他们的AWS资源免受恶意行为和未经授权行为的侵害。
Amazon GuardDuty安全监控服务可以用于分析和处理基础数据源,例如AWS CloudTrail管理事件、AWS CloudTrail事件日志和域名系统日志,持续监控这些来源是否存在可能对客户AWS环境存在恶意威胁的可疑活动,已经被数百家企业客户使用,包括西门子、Arctic Wolf Networks和Best Buy。
AWS表示,这些新的威胁检测功能将帮助客户更好地保护他们的应用容器,这些容器托管现代应用、数据库和无服务器工作负载的组件。例如,GuardDuty EKS Runtime Monitoring针对Amazon Elastic Kubernetes Service的用户引入了一个完全托管的轻型安全代理。
它可以分析和监控主机操作系统级行为(如文件访问、进程执行和网络连接)。AWS表示,凭借GuardDuty对运行时事件、Kubernetes审计日志、以及更广泛的AWS控制平面和网络日志的扩展可见性,客户可以更轻松地识别攻击步骤,并在威胁升级为严重安全漏洞之前遏制威胁。
还有GuardDuty RDS Protection,专为Amazon Aurora数据库服务设计,可以在不影响性能、生产力和可用性的情况下发现潜在威胁。同时它会分析和监控客户账户中的所有访问活动,利用Amazon复杂的威胁情报知识和经过上下文化的RDS登录活动训练过的机器学习模型来检测任何可疑用户的不当行为。
最后是GuardDuty Lambda Protection,它有助于降低AWS客户无服务器应用中的风险。AWS解释说,由于增加了无服务器工作负载的抽象,使用传统的威胁检测方法可能具有挑战性,其中应用的底层基础设施是完全由AWS管理的。GuardDuty Lambda Protection持续监控无服务器工作负载,分析映射回各个Lambda函数的网络通信,以检测恶意通信和主流危害活动,例如加密货币挖掘等等。
此次更新后,所有现有的GuardDuty用户都可以免费使用这些新功能。部署或维护新代理不需要采取任何措施,因此客户可以获得所有好处而无需担心额外的开销。
AWS强调,收集、综合和警告安全相关事件的重要性怎么强调都不为过,如今安全领域每天都会有新的威胁不断进化发展,因此这对任何组织的风险管理计划来说都是必不可少的。
AWS安全服务副总裁Jon Ramsey表示,Amazon最大的2000家客户中,有超过90%的客户已经在使用Amazon GuardDuty,预计这一新功能会产生立竿见影的效果。
他说:“GuardDuty的新功能建立在这个强大的基础之上,可以进一步扩展安全检测和监控,扩展到客户最需要的地方:容器的运行时监控、数据库和无服务器应用。自从我们引入GuardDuty以来,我们托管检测的数量增加了两倍多。”
这些新功能现已在提供Amazon GuardDuty的所有区域上线了。
好文章,需要你的鼓励
Liquid AI发布了新一代视觉语言基础模型LFM2-VL,专为智能手机、笔记本电脑和嵌入式系统等设备高效部署而设计。该模型基于独特的LIV系统架构,GPU推理速度比同类模型快2倍,同时保持竞争性能。提供450M和1.6B两个版本,支持512×512原生分辨率图像处理,采用模块化架构结合语言模型和视觉编码器。模型已在Hugging Face平台开源发布。
AIM Intelligence联合多所知名大学揭示了音频AI系统的重大安全漏洞,开发出名为WhisperInject的攻击方法。这种攻击能让看似无害的音频指令操控AI生成危险内容,成功率超过86%,完全绕过现有安全机制。研究暴露了多模态AI系统的系统性安全风险,对全球数十亿智能设备构成潜在威胁。
阿里团队推出首个AI物理推理综合测试平台DeepPHY,通过六个物理环境全面评估视觉语言模型的物理推理能力。研究发现即使最先进的AI模型在物理预测和控制方面仍远落后于人类,揭示了描述性知识与程序性控制间的根本脱节,为AI技术发展指明了重要方向。
新加坡国立大学研究团队系统梳理了视觉强化学习领域的最新进展,涵盖超过200项代表性工作。研究将该领域归纳为四大方向:多模态大语言模型、视觉生成、统一模型框架和视觉-语言-动作模型,分析了从RLHF到可验证奖励范式的政策优化策略演进,并识别出样本效率、泛化能力和安全部署等关键挑战,为这一快速发展的交叉学科提供了完整的技术地图。