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
Brave Software开始为其AI助手Leo提供可信执行环境(TEE)技术,以增强云端AI服务的隐私保护。目前该功能仅在测试版本中支持DeepSeek V3.1模型。TEE技术能为数据处理提供可验证的机密性和完整性保障,解决传统云端AI模型处理用户请求时数据暴露的隐私风险。该技术采用Intel TDX和Nvidia TEE方案,让用户能够验证服务提供商的隐私承诺,确保AI响应来自声明的模型,未来将扩展支持更多AI模型。
华南师范大学团队开发的GraphTracer框架,通过构建信息依赖图解决多智能体系统高失败率问题。该方法摒弃传统时间序列分析,追踪信息流网络精确定位错误根源,在失败归因准确率上比现有方法提升18.18%,并已开源供实际应用。
OpenAI宣布与富士康合作,专注于下一代AI基础设施硬件的设计和美国制造准备工作。双方将结合OpenAI对AI模型需求的洞察和富士康的制造专业知识,共同设计多代数据中心硬件,强化美国AI供应链,并在美国本土构建关键AI数据中心组件。此次合作旨在满足先进AI模型对专用物理基础设施的需求,加速先进AI系统的部署。
杜克大学研究团队通过几何框架分析发现,AI推理过程呈现连续"流动"特征而非离散跳跃。研究表明逻辑结构像河床般调节推理流的速度和方向,即使面对不同语言和领域的内容,相同逻辑结构的任务在AI内部表现出惊人的几何相似性。这一发现颠覆了AI为"随机鹦鹉"的传统认知,证明AI具备真正的逻辑理解能力,为AI可解释性和系统优化开辟新方向。