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微软正式把GPT-4应用于安全领域,行业变革或将到来

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简介:
微软宣布在其安全产品中采用GPT-4技术,此举预示着人工智能在网络安全领域的应用将迎来重大革新,有望大幅提升威胁检测与响应效率。 微软宣布推出Security Copilot,这款产品将不断学习和改进,并提供对先进OpenAI模型的持续访问权限,以支持复杂的安全任务与应用需求。作为全球首款真正意义上的AI安全工具,Security Copilot利用了微软庞大的全球威胁情报资源以及每天处理的数十万亿个信源信息,帮助企业迅速检测并响应网络安全挑战。 此外,它在Microsoft Azure的大规模基础设施上运行,并提供企业级的安全和隐私合规体验。最重要的是,微软强调该产品并非要取代人类安全专家的工作,而是为了提高他们的工作效率。例如,Security Copilot可以帮助安全专业人员进行事件调查或快速总结事件信息以生成报告。 正如微软副总裁Vasu Jakkal所说,“网络安全始终需要人的参与”,这正是Microsoft Security的核心理念所在。此外,Security Copilot还配备了便签板功能,便于团队内部的信息共享与协作。

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  • GPT-4
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    微软宣布在其安全产品中采用GPT-4技术,此举预示着人工智能在网络安全领域的应用将迎来重大革新,有望大幅提升威胁检测与响应效率。 微软宣布推出Security Copilot,这款产品将不断学习和改进,并提供对先进OpenAI模型的持续访问权限,以支持复杂的安全任务与应用需求。作为全球首款真正意义上的AI安全工具,Security Copilot利用了微软庞大的全球威胁情报资源以及每天处理的数十万亿个信源信息,帮助企业迅速检测并响应网络安全挑战。 此外,它在Microsoft Azure的大规模基础设施上运行,并提供企业级的安全和隐私合规体验。最重要的是,微软强调该产品并非要取代人类安全专家的工作,而是为了提高他们的工作效率。例如,Security Copilot可以帮助安全专业人员进行事件调查或快速总结事件信息以生成报告。 正如微软副总裁Vasu Jakkal所说,“网络安全始终需要人的参与”,这正是Microsoft Security的核心理念所在。此外,Security Copilot还配备了便签板功能,便于团队内部的信息共享与协作。
  • RFID技术在的广泛取代二维码
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    简介:随着科技的进步,RFID技术凭借其非接触识别、快速读取及信息加密等优势,在安防领域展现出巨大潜力。相比二维码,RFID不仅提高了安全性与便利性,还具备大规模数据处理能力,预示着在未来可能逐步取代二维码的应用地位。 RFID(无线射频识别技术)是一种自动识别技术,通常使用手持式读写器进行操作。从概念上讲,RFID与条形码扫描类似:条形码需要将编码信息附着在目标物上,并通过专用的扫描设备利用光信号读取数据;而RFID则采用专门设计的标签和读写器,通过无线电波传输数据。目前,RFID技术的应用非常广泛,有研究指出它可能取代传统的条形码和二维码,在电子标签领域引领潮流。
  • 154页评测GPT-4
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    本文是一份由微软团队撰写的长达154页的深度报告,详细评测了OpenAI最新的人工智能模型GPT-4的技术特点和应用潜力。 2023年3月微软的研究表明,GPT-4已经初具通用人工智能(AGI)的雏形。测试结果显示,GPT-4不仅在语言处理方面表现出色,在数学、编程、视觉识别、医学诊断、法律咨询和心理学分析等复杂领域也表现优异,并且无需特别提示。 论文《人工智能的火花:对GPT-4早期实验的探索》指出,AGI具备推理能力、规划技能、问题解决技巧、抽象思维能力和快速学习及经验积累的能力。OpenAI开发的新一代大型语言模型(LLMs)如GPT-4,在计算规模和数据量上实现了前所未有的突破,其性能显著提升。 研究发现,早期版本的GPT-4在多个复杂任务中接近或超越了人类水平的表现,并且展示了比以往模型更广泛的智能。这使得它被视为一个初步但不完整的AGI系统。 我们的研究重点在于揭示GPT-4的局限性以及迈向更加深入、全面的AGI所面临的挑战,这些可能需要新的技术范式来解决。尽管取得了显著的进步,但在推动AGI的发展过程中仍有许多问题亟待解决。 在数学和编程任务中,GPT-4展示了强大的逻辑推理能力和抽象思维能力,并能够编写和理解各种语言的代码,包括调试和优化现有程序的能力。此外,在视觉识别、医学诊断、法律咨询及心理学分析等领域也表现出了令人印象深刻的理解力与解释力。 然而,GPT-4仍然存在一些局限性:例如它可能无法处理实时更新的信息或缺乏对新知识的学习能力;其决策过程的透明度不足可能导致不可预见的结果。此外,在伦理和隐私方面也需要加强关注以防止潜在滥用风险。 鉴于技术进步对未来社会的影响日益增大,我们反思了未来研究的方向。为了确保AI的发展不仅在技术上取得突破还需兼顾道德、法律和社会责任方面的同步发展,这需要跨学科的合作包括科学家、政策制定者以及公众共同参与构建一个安全公正且有益于人类的AI未来环境。 GPT-4的出现标志着人工智能领域的一个重要里程碑,并预示着AGI的可能性。然而前行之路充满挑战,在谨慎积极应对这些挑战的同时我们期望在未来的人工智能发展中取得更大的突破。
  • OpenAI在GPT-4上实现断崖
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    本文探讨了OpenAI最新推出的GPT-4模型在多个指标上的显著进步,标志着其在大型语言模型领域取得了决定性的领先地位。 人工智能是否会替代人类一直是人们关心的问题,在ChatGPT出现之后,人们对这个问题的答案变得更加不确定。 近期,OpenAI低调发布了深度学习的新里程碑:GPT-4,这是比ChatGPT更强大的模型。虽然它在许多现实场景中的表现仍不及人类,但在专业和学术基准上已经与人类持平。 GPT-4是一个多模态大模型,在创造性和上下文处理能力方面更为强大,并支持图像输入及自定义语言风格。发布会中展示了一个例子:用纸笔画出一个粗糙的草图并拍照上传后,仅需10秒左右,GPT-4就能生成相应的网站代码。 著名经济学家朱嘉明认为,这是OpenAI创造的重大科技事件,在人工智能历史上达到了前所未有的新高度,并且这一进展不可逆转。过去两年中,OpenAI重建了整个深度学习堆栈并与微软Azure合作设计了一台超级计算机。一年前,他们训练出了GPT-3.5(即ChatGPT)作为系统的一次“试运行”,通过这次尝试发现并修复了一些错误并改进了理论基础。 在接下来的六个月里,OpenAI对模型进行了迭代调整,并最终推出了GPT-4。
  • GPT-4和ChatGPT进开发
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    本项目探索运用GPT-4与ChatGPT技术构建创新应用的可能性,旨在提升用户体验、自动化服务及智能化交互水平。 2023年6月出版的新书适合中高级技术人员参考学习使用。主要内容包括: 第一章:GPT-4 和 ChatGPT 基础知识 第二章:深入探讨 GPT-4 和 ChatGPT API 第三章:解锁 GPT-4 和 ChatGPT 全部潜力的高级技术………………
  • 面的GPT-4指南 Comprehensive GPT-4 Guide
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    本《全面的GPT-4指南》旨在为读者提供关于GPT-4的所有必要信息和深入见解,涵盖其技术细节、应用场景及未来发展。 《终极 GPT-4 指南》是一份由国外网友整理的全面指南,包含50多个章节、100多种资源以及超过500个AI工具和1000多个人工智能提示。这份指南旨在帮助你掌握如何使用GPT3和GPT4来改善生活。内容涵盖了学习ChatGPT的基础知识、进阶技巧、语言学习及教学应用等各个方面,同时介绍了关于GPT-4的相关信息,如在 ChatGPT 上使用 GPT-4 的方法、其优势以及商业领域的应用场景。指南的目的是帮助用户充分利用 GPT 技术,提高工作效率和生活质量。
  • 2023年AIGC(GPT-4)在通信白皮书.pdf
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    本白皮书探讨了2023年GPT-4等先进生成式AI技术在通信行业中的创新应用,分析其对行业发展的影响与前景。 AIGC(GPT-4)赋能通信行业应用白皮书(2023).pdf 该文档详细探讨了人工智能生成内容技术在通信行业的最新进展与实际应用场景,特别聚焦于GPT-4模型的潜力及其对提升服务质量、优化用户体验和推动技术创新方面的影响。报告涵盖了从基础设施建设到业务模式创新等多个层面的内容,并为行业参与者提供了深入见解和技术指导。
  • ChatGPT Prompt提示词大
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    本资料汇集了针对不同行业的ChatGPT提示词优化策略和应用场景示例,旨在帮助用户提高效率、创新业务模式。 本资料精心汇编了适用于各行各业的ChatGPT Prompt提示词,旨在帮助用户更高效地利用ChatGPT进行行业分析和内容创作。我们根据不同领域的特征和需求,归纳并整理了一系列有效的Prompt模板和词汇,以便于专业人士快速引导模型生成所需的专业信息或解决方案。 无论您从事的是科技、金融、教育还是医疗行业,或是任何其他专业领域,本资料的Prompt提示词都将助您一臂之力,使您能够更加精准地与ChatGPT沟通,从而提升工作效率、优化输出内容,并发掘更多的应用场景和商业价值。
  • AI大模型在网络.pptx
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    本PPT探讨了AI大模型如何增强网络安全防御能力,包括威胁检测、风险评估及响应策略优化等方面的应用与挑战。 人工智能在网络安全中的应用是当前研究的热点之一。AI大模型可以实时监测网络流量和用户行为,识别异常模式,并及时发现潜在威胁。此外,这些模型还可以自动分类、提取特征并分析恶意软件的行为,从而提高对恶意软件的识别与防范能力。 大模型在网络安全领域的应用涵盖了多个方面: 1. 威胁检测:通过实时监控网络活动来识别异常情况。 2. 恶意软件分析:利用AI技术进行自动化处理和深入研究以增强防御措施。 3. 网络安全情报分析:整合、解析威胁信息,提升预警系统的效率与准确性。 4. 钓鱼攻击防护:检测并阻止此类欺诈行为保护个人信息及财产不受侵害。 5. 恶意软件生成(反向工程):用于测试现有防御体系的有效性或研究新型恶意程序的特征和传播方式。 6. 安全对话系统开发:创建更智能、安全的人机交流平台。 然而,AI大模型的应用也存在一些挑战: 1. 数据隐私问题:为训练这些复杂算法需要收集大量数据,在这个过程中可能会泄露用户个人信息。 2. 可解释性不足:由于其内部机制通常非常复杂且难以理解,这可能引发公众对其可靠性的质疑。 3. 高昂的维护成本:运行和更新大型AI系统往往需要大量的计算资源和技术支持。 未来展望中,随着技术的发展和完善,AI大模型将有助于实现自动化防御体系,并推动零信任架构的应用。
  • 5G,引.ppt
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    本演示文稿探讨了5G技术的发展及其对未来社会的影响,涵盖高速网络、智能城市和物联网等关键领域。 本PPT主要涵盖了以下几个方面:移动通信的发展历程、网络架构的演变、基站的变化趋势、5G中的关键技术、5G的共建共享模式以及5G所面临的问题与挑战。