---編/者/按---本周熱點科技事件,是阿裡雲“ET”採用分散式爬蟲收集全球海量互聯網資訊,利用文本挖掘和語義分析解析新聞關鍵字,使用深度神經網路將新聞分類,匯總而選擇最新鮮的科技資訊。
製作:人民網研究院 內容提供:阿裡雲研究中心 1、斯坦福大學研發出易彎曲的有機半導體積體電路
斯坦福大學研發出易彎曲的有機半導體積體電路
【新聞摘要】據外媒報導,斯坦福大學的研究組研發出一款易彎曲的有機半導體積體電路設備,加入弱酸(如醋酸)後可實現降解。
(新聞連結:http://www.cnbeta.com/articles/science/612623.htm)
【小雲評論】在材料科學領域,高分子複合材料作為發展方向已成業界共識。 對於高分子材料來說,高性能、複合化、智慧化和綠色環保是核心關鍵字。 文章中提到的“易彎曲的有機半導體”完全符合高分子材料發展的方向。 研究人員採用多種材料類比人類皮膚實現積體電路產品可以變得可隨意扭曲、富有彈性和可自我修復。
蘋果新專利:Siri在嘈雜的環境中工作
【新聞摘要】據外媒報導,近日蘋果公司申請了一項新專利,將允許用戶在iMessage中控制Siri,而不是通過自己的聲音。 蘋果的這項新專利將允許使用者無需與這個語音助手進行對話便能直接使用它。 蘋果在專利描述中這樣解釋:“可以接收用戶輸入並且進行回應,使用者輸入可以作為第一消息顯示在GUI(圖形化使用者介面)中。 與電子設備上下文狀態相一致的使用者輸入可以被儲存。 該過程可以根據源於使用者輸入的用戶意圖來執行動作。 基於動作的回應可以作為第二消息顯示在GUI中。 ”這意味著數位語音助手(Siri)會在文本會話中執行一個動作來回應用戶的輸入,然後對文本做出回應。
(新聞連結:http://www.cnbeta.com/articles/tech/611691.htm)
【小雲評論】在智慧家居領域,蘋果依託iMessage與Siri聯動,實現通過聊天軟體隨時調用智慧型機器人進行對話。 這是一個創新,至少相對於微軟的Cortana或AWS的Alexa來說——這兩個智慧型機器人當前還主要依靠語音來喚醒和交流。 蘋果Siri的文本調用在現實中可以找到豐富的應用場景,不再受嘈雜環境的干擾,或是安靜環境(如圖書館)的限制,文本可以取代語音與智慧型機器人溝通。 從另一方面來說,在其他一些特定的行業領域,文本和語音已經成為人與智慧型機器人溝通的基本手段。 以電商場景為例,買家與平臺的溝通需要是全方位的,要求連接買家和平臺的智慧客服必須同時支援文本、語音和圖像,比如阿裡的智慧客服機器人——阿裡小蜜。 3、穀歌發佈“Cloud TPU”平臺
穀歌發佈“Cloud TPU”平臺
【新聞摘要】在今年的I/O開發者大會上,穀歌發佈了更為強大的晶片和以機器學習為基礎的超級電腦,它們將有助於谷歌成為以AI為重點的硬體製造商。在I/O開發者大會上,穀歌首席執行官桑達爾?皮查伊(Sundar Pichai)介紹了穀歌研發的新電腦處理器,用於支援機器學習技術。皮查伊還在開發者大會上公佈了機器學習超級電腦,或稱Cloud TPU Pod,它以Cloud TPU集群為基礎,可高速處理資料連接。皮查伊稱,穀歌也在研發TensorFlow Research Cloud,它由數以千計的TPU組成。皮查伊表示:“我們正建立我們所謂的AI優先資料中心,Cloud TPU正幫助優化訓練和推理,這為AI取得顯著進步打下基礎。”穀歌將製造1000套Cloud TPU系統,為那些願意公開分享自己研發工作細節的AI研究人員提供支援。
(新聞連結:http://www.cnbeta.com/articles/tech/613641.htm)
【小雲評論】穀歌發佈“Cloud TPU”平臺的意義是巨大和深遠的,預示著穀歌從一家搜尋引擎公司向人工智慧公司(“AI First”)的轉變。穀歌首先是一家雲計算公司,雖然在公共雲領域的市場份額距離AWS甚至Azure還比較遠,但是區別於上述兩家雲計算公司的一個重要特徵是——Google同時是一家晶片製造企業；進一步說,是人工智慧晶片製造企業。未來是API的世界。穀歌基於雲計算,依託人工智慧硬體晶片,就可以向使用者交付具有巨大成本優勢的人工智慧服務(AI as a Service, AIaaS)。這個排他性的優勢是AWS和Azure所不具備的。縱使AWS可以規模化深度定制Intel或Nvidia的晶片,但是Google的TPU是專有晶片,較Intel或Nvidia的通用晶片在特定領域具有速度的優勢。當然,Google從來沒有真正賣過硬體,包括硬體服務,這可能才是對Google最大的挑戰。
穀歌宣佈下一代AI圖像識別技術Google Lens
【新聞摘要】在2017穀歌I/O大會中,穀歌宣佈了下一代圖像識別技術Google Lens,能夠允許人工智慧識別圖片中的物件和定位等,以及利用AI做到一些非常酷的事情。通過其知識圖譜,穀歌不僅能識別圖片或視頻中的物件,還能識別面部表情和其周邊的事物。谷歌甚至聲稱利用其圖像識別演算法的識別率甚至高於人類的水準,有趣的應用包括:穀歌能夠識別在弱光環境中手機拍攝的照片,如果穀歌系統已經識別過圖中的物件並存有資料,能夠自動利用物件的特徵為弱光圖片調整色彩,增加物件細節等等。Google Lens是穀歌在圖像識別領域中的努力集大成者,其將會首先集成在Google Assistant和Photos應用,做到許多有趣的事情。谷歌的“人工智慧”優先策略表明其在AI和機器深度學習的深耕已經進入應用普及階段。
(新聞連結:http://www.cnbeta.com/articles/tech/613813.htm)
【小雲評論】Google Lens將無思想的攝像頭與人工智慧引擎連接到一起。攝像頭不再以拍攝影像為最終結果,而是通過圖像識別智慧演算法獲得圖片或視頻中關鍵的資訊,通過搜尋引擎獲得知識,再通過人機交互技術(NLP、語音、AR/VR等)完成會話,最終實現不同應用場景下的事件處理。未來僅憑一張由手機攝像頭拍攝的路邊餐館照片就可以瞭解餐館的口味,進而完成座位預定和點菜；或者對著路邊停放的一輛汽車拍一張照片就可以瞭解這款車的型號、性能和售價,並聯繫最近的4S店預定試駕的時間。毫無疑問,Google Lens借助一個小小的攝像頭幫助人類拓展了自己的視野、知識和生活方式。
阿裡雲刷新視覺計算世界紀錄
【新聞摘要】5月18日,全球權威機器視覺演算法測評平臺KITTI的世界紀錄再此被刷新。來自中國的科技公司阿裡雲將其車輛檢測的準確率拉升至90.46%。車輛檢測被認為是實現無人駕駛的關鍵技術,極具挑戰。據瞭解,此次重大技術突破是由阿裡巴巴iDST視覺計算研究員華先勝領導的團隊完成。他們提出了基於區域融合決策和上下文相關的多工深度神經網路,用於複雜場景下的車輛檢測任務,重點解決其中多視角,多姿態以及車輛遮擋等問題。在網路結構設計上,團隊利用反卷積操作提高了小目標的召回率,同時拼接了多層特徵以融合低層的局部資訊和高層的語義資訊,提高了邊框定位的準確率。在訓練過程中,還借鑒了GAN(生成對抗網路)中的對抗訓練模式。
(新聞連結:http://www.cnbeta.com/articles/tech/613861.htm)
【小雲評論】新聞裡提到了,“KITTI是目前國際上最大的自動駕駛場景下的電腦視覺演算法評測資料集“。可能有人會問,為什麼要不斷嘗試去“跑”這些歷史資料?這些歷史資料有什麼價值?KITTI資料集是全球公開的交通評測資料集中最權威的,也是最有價值的。這些真實的資料包含了城市、鄉村和高速的交通圖像資料,通過這些資料的訓練可以還原真實場景下由於光線、距離遠近、大氣狀況、物體遮擋以及角度變化等因素給交通狀況分析帶來的影響,從而可以在非常貼近實際的場景去訓練演算法,找到解決現實中各種道路交通問題的技術手段。對於阿裡雲來說,此番拿下KITTI視覺演算法涉及車輛檢測準確率的世界冠軍,說明阿裡雲的城市大腦通過在杭州實際道路上近一年的訓練,在車輛識別這一技術領域的演算法已經成熟。眾所周知,車輛識別是指對包括車型、車牌、品牌、特徵等車輛資訊的判斷,是智慧城市以及自動駕駛的關鍵技術。
Intel新Xeon處理器性能力提升59%
【新聞摘要】Intel日前發佈了Skylake-SP平臺的Xeon Scalable處理器家族,也就是E5/E7改名,現在分別按照性能高低劃分為銅、銀、金、鉑金四檔。5月18日,Intel對外公佈了Xeon Scalable的性能參數,稱在SAP HANA資料庫記憶體計算應用中,新一代Xeon快了1.59倍。SAP HANA是是一種從2010年開始流行的記憶體計算技術產品,因為是為高級資料庫部署服務,所以這套平臺連SSD都看不上,只會選擇昂貴的記憶體來恢復和保存資料。當然,Intel挑選SAP HANA來強調自己的性能,與Xeon Scalable的目標使用者有關,這種最高8路處理器的平臺完全就不是針對消費級,況且SAP HANA在發佈之初就選擇與Intel x86深度合作,在指令集和資料結構(訪問緩存)上優化很到位。這一代Xeon Scalable中,旗艦產品是Xeon-P 8180M,即8xxx系列,28核、56執行緒,2.5GHz、三緩38.5MB,功耗205W。
(新聞連結:http://www.cnbeta.com/articles/tech/613821.htm)
【小雲評論】選擇記憶體計算的SAP HANA來測試性能參數,Intel的目的昭然若揭——證明新一代Xeon處理器足以完成大資料即時分析的業務需求。計算能力直接決定了大資料分析的效率和效果,而諸如電子商務、金融等業務領域對即時資料分析的需求越來越高,要求計算的速度越快越好。SAP HANA是通過記憶體(而非硬碟)進行資料處理的資料庫,對處理器的運算速度要求非常高,28核的Xeon-P最終跑出了較E7 V4快1.59倍的結果——要知道E7 V4在支持SAP HANA上已經成績優秀了。事實上,Intel很清楚,對更快速度的追求是永無止境的,特別是隨著物聯網、人工智慧、5G等新技術的爆發。從競爭角度出發,連Google都可以生產處理器晶片,日趨白熱化的競爭要求Intel只有把速度不斷提升到前所未有的高度。
黑莓正在為汽車開發病毒掃描器
【新聞摘要】據外媒報導,伴隨著汽車的不斷電腦化,它的網路安全問題也開始受到了越來越多的關注。對此,以安全產品著稱的黑莓公司似乎正在打造一款汽車病毒掃描器。麥格理金融分析師Gus Papageorgiou指出,黑莓正在開發一款能夠掃描汽車電腦病毒的安全設備。黑莓的安全掃描設備將不僅能在檢測到網路攻擊的時候向車主發出警告,而且還能在汽車空閒的時候為其打安全補丁。該項服務月費將在10美元左右,目前並不清楚這筆費用將由汽車廠家消化還是直接轉接給消費者。
(新聞連結:http://www.cnbeta.com/articles/tech/613627.htm)
【小雲評論】當整個世界仍舊沉浸在 WannaCry勒索軟體夢魘般的回憶中時,黑莓推出了汽車病毒掃描軟體。肯定地說,這兩個事情應該沒有關聯。但是,讓我們稍微聯想一下,如果你當下正安穩地坐在一輛以120公里/小時時速飛奔的自動駕駛汽車上,在你的13寸中控螢幕上突然跳出一條匿名消息,請你立刻支付300美金等值的比特幣,否則3分鐘後你的車載控制軟體將被鎖死。我想你多半會立刻搜索支付比特幣的方式。即便3分鐘足夠你同樣安穩地停靠在路肩,但是你一定不會再貿然發動你的自動駕駛汽車了。這時候就看出黑莓汽車殺毒軟體的價值了。也許十年後我們再回望黑莓放棄硬體業務,專注于安全軟體的這段歷史,可能會驚歎于當時黑莓的決策是多麼的英明。
美國國土安全部推出8個可商業化網路安全技術
【新聞摘要】美國國土安全部科技局(DHS)將在華盛頓特區舉行的“演示日”活動中,展示其“科技轉型實踐計畫”(TTP)下建立的8種新的網路安全技術。TTP從能源部和國防部實驗室、聯邦資助的研究開發中心、大學附屬研究中心中挑選網路安全技術,這些技術將由聯邦資助開發並納入商業市場向用戶交付。示範日活動將向網路安全專業人士,開發商,集成商,投資者和技術公司,包括來自能源,金融和政府部門的企業展示安全產品。DHS代表科學技術部長Robert Griffin表示,2017年TTP的一系列網路安全技術,旨在加強公共和私營部門網路的防禦能力。
(新聞連結:http://www.executivegov.com/2017/05/dhs-to-introduce-8-new-cyber-tech-at-demo-day-in-washington-robert-griffin-comments/?from=groupmessageisappinstalled=0)
【小雲評論】美國國土安全部科技局(DHS)每年4或5月都會公佈其資助的網路安全新技術專案,DHS的“科技轉型實踐計畫”(TTP)公佈的八種新技術包括:麻省理工學院(MIT)開發的網路人類語言技術分析、定量攻擊空間分析和推理、雲上啟用基於信任平臺模組密碼研究；Mitre Corporation開發Android新型入侵防禦系統(APE),橡樹嶺國家實驗室(ORNL)開發的自動網路事件驗證和影響分析、即時網路物理攻擊檢測；太平洋西北國家實驗室開發的流資料上的連續模式檢測；沃爾斯特理工學院開發的端點的策略執行和存取控制(PEACE)等。TTP計畫旨在對非機密的網路安全研究專案進行實用化探索。據瞭解,美國聯邦政府在非機密網路安全技術上的投入每年超過10億美金,然而這些技術極少進入市場。此次商業化探索,不能不說是一個突破。
“影子經紀人”發佈漏洞訂閱服務,下一次的全球安全事件會在近期接踵而至嗎?
【新聞摘要】駭客組織“影子經紀人”日前在外國社交媒體Steemit 網站上發佈了一篇文章,講述了美國國家安全局(NSA)網路武器庫洩露事件的緣由,並且宣佈計畫從6月份開始,每月出售之前盜取的網路武器,這些工具來自來自和美國 NSA(國家安全局)有著說不清道不明關係的駭客團隊——方程式組織(Equation Group)。工具可能涉及:網路流覽器、路由器與手機漏洞及相關工具,適用於Windows 10的其它新型漏洞,來自更多SWIFT供應商及中央銀行機構的內部網路資料以及來自俄羅斯、中國、伊朗以及朝鮮的核武器與導彈專案的內部網路資料等。
(新聞連結:http://www.cnbeta.com/articles/tech/613251.htm)
【小雲評論】“WannaCry”勒索軟體事件恰恰源於別有用心的人利用了“影子經紀人”發佈的微軟漏洞,依託大規模蠕蟲病毒傳播,造成了今天如此巨大的破壞性影響。這次影子經紀人即將公開的NSA網路武器庫中的諸多包含WEB流覽器、路由器、Windows、金融、政府等各種漏洞利用程式和攻擊工具,較之前的勒索軟體將蘊藏更大威脅。儘管即將面對的威脅很可能是各種“零日”,但是對於一個機構和企業來說,除了建立立體化和全方位的安全態勢感知體系之外,威脅情報的作用將非常巨大。我們把“WannaCry”勒索軟體事件反過來想,如果在第一時間獲取了駭客攻擊的情報,包括手段、目標、甚至工具等資訊,那麼就可以在真正的攻擊到來之前進行針對性的防禦。
為什麼做雲安全最重要的是可見性即服務的能力?
【新聞摘要】2017年2月,Ixia公司對220多名企業機構的資深IT人員進行了調研,76%的受訪者對雲環境的安全性表示“非常關心”或“心存疑慮”。其中,有47%的受訪者擔心雲環境下是否可以獲得網路整體的視覺化。事實上,很多雲服務提供者通過原生工具可以説明使用者獲得更多的網路和安全可見性,我們稱之為:visibility-as-a-service。
(新聞連結:http://talkincloud.com/cloud-computing-security/why-cloud-security-needs-visibility-service-0)
【小雲評論】事實上在傳統的互聯網資料中心場景下,由於物理設備、軟體系統、配置變更等經常變化,不管是網路系統管理員、安全管理員還是首席資訊官,由於缺乏統一和規範的介面和工具,做到全域化的安全管理是非常困難的。在雲的場景下,情況將有所不同。雲服務以API的方式提供,包括網路、存儲、資料庫、計算、身份等等,通過對API的監控可以獲得最高的透明度和最即時的監控。因此,對API的統一監控使得用戶將有可能第一次獲得全方面的可見性,而可見性是衡量安全能力的關鍵指標——如果看不見,又何談防禦和應對呢?
Copyright copy; 1997-2017 by www.people.com.cn. all rights reserved 以電商場景為例,買家與平臺的溝通需要是全方位的,要求連接買家和平臺的智慧客服必須同時支援文本、語音和圖像,比如阿裡的智慧客服機器人——阿裡小蜜。 3、穀歌發佈“Cloud TPU”平臺
穀歌發佈“Cloud TPU”平臺
【新聞摘要】在今年的I/O開發者大會上,穀歌發佈了更為強大的晶片和以機器學習為基礎的超級電腦,它們將有助於谷歌成為以AI為重點的硬體製造商。在I/O開發者大會上,穀歌首席執行官桑達爾?皮查伊(Sundar Pichai)介紹了穀歌研發的新電腦處理器,用於支援機器學習技術。皮查伊還在開發者大會上公佈了機器學習超級電腦,或稱Cloud TPU Pod,它以Cloud TPU集群為基礎,可高速處理資料連接。皮查伊稱,穀歌也在研發TensorFlow Research Cloud,它由數以千計的TPU組成。皮查伊表示:“我們正建立我們所謂的AI優先資料中心,Cloud TPU正幫助優化訓練和推理,這為AI取得顯著進步打下基礎。”穀歌將製造1000套Cloud TPU系統,為那些願意公開分享自己研發工作細節的AI研究人員提供支援。
(新聞連結:http://www.cnbeta.com/articles/tech/613641.htm)
【小雲評論】穀歌發佈“Cloud TPU”平臺的意義是巨大和深遠的,預示著穀歌從一家搜尋引擎公司向人工智慧公司(“AI First”)的轉變。穀歌首先是一家雲計算公司,雖然在公共雲領域的市場份額距離AWS甚至Azure還比較遠,但是區別於上述兩家雲計算公司的一個重要特徵是——Google同時是一家晶片製造企業；進一步說,是人工智慧晶片製造企業。未來是API的世界。穀歌基於雲計算,依託人工智慧硬體晶片,就可以向使用者交付具有巨大成本優勢的人工智慧服務(AI as a Service, AIaaS)。這個排他性的優勢是AWS和Azure所不具備的。縱使AWS可以規模化深度定制Intel或Nvidia的晶片,但是Google的TPU是專有晶片,較Intel或Nvidia的通用晶片在特定領域具有速度的優勢。當然,Google從來沒有真正賣過硬體,包括硬體服務,這可能才是對Google最大的挑戰。
穀歌宣佈下一代AI圖像識別技術Google Lens
【新聞摘要】在2017穀歌I/O大會中,穀歌宣佈了下一代圖像識別技術Google Lens,能夠允許人工智慧識別圖片中的物件和定位等,以及利用AI做到一些非常酷的事情。通過其知識圖譜,穀歌不僅能識別圖片或視頻中的物件,還能識別面部表情和其周邊的事物。谷歌甚至聲稱利用其圖像識別演算法的識別率甚至高於人類的水準,有趣的應用包括:穀歌能夠識別在弱光環境中手機拍攝的照片,如果穀歌系統已經識別過圖中的物件並存有資料,能夠自動利用物件的特徵為弱光圖片調整色彩,增加物件細節等等。Google Lens是穀歌在圖像識別領域中的努力集大成者,其將會首先集成在Google Assistant和Photos應用,做到許多有趣的事情。谷歌的“人工智慧”優先策略表明其在AI和機器深度學習的深耕已經進入應用普及階段。
(新聞連結:http://www.cnbeta.com/articles/tech/613813.htm)
【小雲評論】Google Lens將無思想的攝像頭與人工智慧引擎連接到一起。攝像頭不再以拍攝影像為最終結果,而是通過圖像識別智慧演算法獲得圖片或視頻中關鍵的資訊,通過搜尋引擎獲得知識,再通過人機交互技術(NLP、語音、AR/VR等)完成會話,最終實現不同應用場景下的事件處理。未來僅憑一張由手機攝像頭拍攝的路邊餐館照片就可以瞭解餐館的口味,進而完成座位預定和點菜；或者對著路邊停放的一輛汽車拍一張照片就可以瞭解這款車的型號、性能和售價,並聯繫最近的4S店預定試駕的時間。毫無疑問,Google Lens借助一個小小的攝像頭幫助人類拓展了自己的視野、知識和生活方式。
阿裡雲刷新視覺計算世界紀錄
【新聞摘要】5月18日,全球權威機器視覺演算法測評平臺KITTI的世界紀錄再此被刷新。來自中國的科技公司阿裡雲將其車輛檢測的準確率拉升至90.46%。車輛檢測被認為是實現無人駕駛的關鍵技術,極具挑戰。據瞭解,此次重大技術突破是由阿裡巴巴iDST視覺計算研究員華先勝領導的團隊完成。他們提出了基於區域融合決策和上下文相關的多工深度神經網路,用於複雜場景下的車輛檢測任務,重點解決其中多視角,多姿態以及車輛遮擋等問題。在網路結構設計上,團隊利用反卷積操作提高了小目標的召回率,同時拼接了多層特徵以融合低層的局部資訊和高層的語義資訊,提高了邊框定位的準確率。在訓練過程中,還借鑒了GAN(生成對抗網路)中的對抗訓練模式。
(新聞連結:http://www.cnbeta.com/articles/tech/613861.htm)
【小雲評論】新聞裡提到了,“KITTI是目前國際上最大的自動駕駛場景下的電腦視覺演算法評測資料集“。可能有人會問,為什麼要不斷嘗試去“跑”這些歷史資料?這些歷史資料有什麼價值?KITTI資料集是全球公開的交通評測資料集中最權威的,也是最有價值的。這些真實的資料包含了城市、鄉村和高速的交通圖像資料,通過這些資料的訓練可以還原真實場景下由於光線、距離遠近、大氣狀況、物體遮擋以及角度變化等因素給交通狀況分析帶來的影響,從而可以在非常貼近實際的場景去訓練演算法,找到解決現實中各種道路交通問題的技術手段。對於阿裡雲來說,此番拿下KITTI視覺演算法涉及車輛檢測準確率的世界冠軍,說明阿裡雲的城市大腦通過在杭州實際道路上近一年的訓練,在車輛識別這一技術領域的演算法已經成熟。眾所周知,車輛識別是指對包括車型、車牌、品牌、特徵等車輛資訊的判斷,是智慧城市以及自動駕駛的關鍵技術。
Intel新Xeon處理器性能力提升59%
【新聞摘要】Intel日前發佈了Skylake-SP平臺的Xeon Scalable處理器家族,也就是E5/E7改名,現在分別按照性能高低劃分為銅、銀、金、鉑金四檔。5月18日,Intel對外公佈了Xeon Scalable的性能參數,稱在SAP HANA資料庫記憶體計算應用中,新一代Xeon快了1.59倍。SAP HANA是是一種從2010年開始流行的記憶體計算技術產品,因為是為高級資料庫部署服務,所以這套平臺連SSD都看不上,只會選擇昂貴的記憶體來恢復和保存資料。當然,Intel挑選SAP HANA來強調自己的性能,與Xeon Scalable的目標使用者有關,這種最高8路處理器的平臺完全就不是針對消費級,況且SAP HANA在發佈之初就選擇與Intel x86深度合作,在指令集和資料結構(訪問緩存)上優化很到位。這一代Xeon Scalable中,旗艦產品是Xeon-P 8180M,即8xxx系列,28核、56執行緒,2.5GHz、三緩38.5MB,功耗205W。
(新聞連結:http://www.cnbeta.com/articles/tech/613821.htm)
【小雲評論】選擇記憶體計算的SAP HANA來測試性能參數,Intel的目的昭然若揭——證明新一代Xeon處理器足以完成大資料即時分析的業務需求。計算能力直接決定了大資料分析的效率和效果,而諸如電子商務、金融等業務領域對即時資料分析的需求越來越高,要求計算的速度越快越好。SAP HANA是通過記憶體(而非硬碟)進行資料處理的資料庫,對處理器的運算速度要求非常高,28核的Xeon-P最終跑出了較E7 V4快1.59倍的結果——要知道E7 V4在支持SAP HANA上已經成績優秀了。事實上,Intel很清楚,對更快速度的追求是永無止境的,特別是隨著物聯網、人工智慧、5G等新技術的爆發。從競爭角度出發,連Google都可以生產處理器晶片,日趨白熱化的競爭要求Intel只有把速度不斷提升到前所未有的高度。
黑莓正在為汽車開發病毒掃描器
【新聞摘要】據外媒報導,伴隨著汽車的不斷電腦化,它的網路安全問題也開始受到了越來越多的關注。對此,以安全產品著稱的黑莓公司似乎正在打造一款汽車病毒掃描器。麥格理金融分析師Gus Papageorgiou指出,黑莓正在開發一款能夠掃描汽車電腦病毒的安全設備。黑莓的安全掃描設備將不僅能在檢測到網路攻擊的時候向車主發出警告,而且還能在汽車空閒的時候為其打安全補丁。該項服務月費將在10美元左右,目前並不清楚這筆費用將由汽車廠家消化還是直接轉接給消費者。
(新聞連結:http://www.cnbeta.com/articles/tech/613627.htm)
【小雲評論】當整個世界仍舊沉浸在 WannaCry勒索軟體夢魘般的回憶中時,黑莓推出了汽車病毒掃描軟體。肯定地說,這兩個事情應該沒有關聯。但是,讓我們稍微聯想一下,如果你當下正安穩地坐在一輛以120公里/小時時速飛奔的自動駕駛汽車上,在你的13寸中控螢幕上突然跳出一條匿名消息,請你立刻支付300美金等值的比特幣,否則3分鐘後你的車載控制軟體將被鎖死。我想你多半會立刻搜索支付比特幣的方式。即便3分鐘足夠你同樣安穩地停靠在路肩,但是你一定不會再貿然發動你的自動駕駛汽車了。這時候就看出黑莓汽車殺毒軟體的價值了。也許十年後我們再回望黑莓放棄硬體業務,專注于安全軟體的這段歷史,可能會驚歎于當時黑莓的決策是多麼的英明。
美國國土安全部推出8個可商業化網路安全技術
【新聞摘要】美國國土安全部科技局(DHS)將在華盛頓特區舉行的“演示日”活動中,展示其“科技轉型實踐計畫”(TTP)下建立的8種新的網路安全技術。TTP從能源部和國防部實驗室、聯邦資助的研究開發中心、大學附屬研究中心中挑選網路安全技術,這些技術將由聯邦資助開發並納入商業市場向用戶交付。示範日活動將向網路安全專業人士,開發商,集成商,投資者和技術公司,包括來自能源,金融和政府部門的企業展示安全產品。DHS代表科學技術部長Robert Griffin表示,2017年TTP的一系列網路安全技術,旨在加強公共和私營部門網路的防禦能力。
(新聞連結:http://www.executivegov.com/2017/05/dhs-to-introduce-8-new-cyber-tech-at-demo-day-in-washington-robert-griffin-comments/?from=groupmessageisappinstalled=0)
【小雲評論】美國國土安全部科技局(DHS)每年4或5月都會公佈其資助的網路安全新技術專案,DHS的“科技轉型實踐計畫”(TTP)公佈的八種新技術包括:麻省理工學院(MIT)開發的網路人類語言技術分析、定量攻擊空間分析和推理、雲上啟用基於信任平臺模組密碼研究；Mitre Corporation開發Android新型入侵防禦系統(APE),橡樹嶺國家實驗室(ORNL)開發的自動網路事件驗證和影響分析、即時網路物理攻擊檢測；太平洋西北國家實驗室開發的流資料上的連續模式檢測；沃爾斯特理工學院開發的端點的策略執行和存取控制(PEACE)等。TTP計畫旨在對非機密的網路安全研究專案進行實用化探索。據瞭解,美國聯邦政府在非機密網路安全技術上的投入每年超過10億美金,然而這些技術極少進入市場。此次商業化探索,不能不說是一個突破。
“影子經紀人”發佈漏洞訂閱服務,下一次的全球安全事件會在近期接踵而至嗎?
【新聞摘要】駭客組織“影子經紀人”日前在外國社交媒體Steemit 網站上發佈了一篇文章,講述了美國國家安全局(NSA)網路武器庫洩露事件的緣由,並且宣佈計畫從6月份開始,每月出售之前盜取的網路武器,這些工具來自來自和美國 NSA(國家安全局)有著說不清道不明關係的駭客團隊——方程式組織(Equation Group)。工具可能涉及:網路流覽器、路由器與手機漏洞及相關工具,適用於Windows 10的其它新型漏洞,來自更多SWIFT供應商及中央銀行機構的內部網路資料以及來自俄羅斯、中國、伊朗以及朝鮮的核武器與導彈專案的內部網路資料等。
(新聞連結:http://www.cnbeta.com/articles/tech/613251.htm)
【小雲評論】“WannaCry”勒索軟體事件恰恰源於別有用心的人利用了“影子經紀人”發佈的微軟漏洞,依託大規模蠕蟲病毒傳播,造成了今天如此巨大的破壞性影響。這次影子經紀人即將公開的NSA網路武器庫中的諸多包含WEB流覽器、路由器、Windows、金融、政府等各種漏洞利用程式和攻擊工具,較之前的勒索軟體將蘊藏更大威脅。儘管即將面對的威脅很可能是各種“零日”,但是對於一個機構和企業來說,除了建立立體化和全方位的安全態勢感知體系之外,威脅情報的作用將非常巨大。我們把“WannaCry”勒索軟體事件反過來想,如果在第一時間獲取了駭客攻擊的情報,包括手段、目標、甚至工具等資訊,那麼就可以在真正的攻擊到來之前進行針對性的防禦。
為什麼做雲安全最重要的是可見性即服務的能力?
【新聞摘要】2017年2月,Ixia公司對220多名企業機構的資深IT人員進行了調研,76%的受訪者對雲環境的安全性表示“非常關心”或“心存疑慮”。其中,有47%的受訪者擔心雲環境下是否可以獲得網路整體的視覺化。事實上,很多雲服務提供者通過原生工具可以説明使用者獲得更多的網路和安全可見性,我們稱之為:visibility-as-a-service。
(新聞連結:http://talkincloud.com/cloud-computing-security/why-cloud-security-needs-visibility-service-0)
【小雲評論】事實上在傳統的互聯網資料中心場景下,由於物理設備、軟體系統、配置變更等經常變化,不管是網路系統管理員、安全管理員還是首席資訊官,由於缺乏統一和規範的介面和工具,做到全域化的安全管理是非常困難的。在雲的場景下,情況將有所不同。雲服務以API的方式提供,包括網路、存儲、資料庫、計算、身份等等,通過對API的監控可以獲得最高的透明度和最即時的監控。因此,對API的統一監控使得用戶將有可能第一次獲得全方面的可見性,而可見性是衡量安全能力的關鍵指標——如果看不見,又何談防禦和應對呢?
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