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IBM 向 Linux AI 基金会贡献系列工具包,助力可信赖 AI 部署

近日,IBM 宣布向 Linux AI 基金会(LF AI)贡献一系列 AI 工具包,用于帮助构建“公平、安全、值得信赖”的人工智能应用。 此次 IBM 一共贡献了三项工具,分别是 AI Fairness 360 Toolkit、Adversarial Robustness 360 Toolbox 和 AI Explainability 360 Toolkit: AI Fairness 360 工具包可帮助检测和减轻整个 AI 应用程序中机器学习模型的偏差; Adversarial Robustness 360 Toolbox (ART) 是一个 Python 库,旨在保证机器学习的安全性,使神经网络免受攻击; AI Explainability 360工具包则提供了一套全面的算法,涵盖了解释的不同维度以及代理的可解释性指标,用以支持机器学习模型的可解释性。 该项目于本月初由 LFAI 技术咨询委员会投票通过,已正式移交基金会托管和孵化。 IBM 在去年加入 LFAI,随后协助建立了可信赖的 AI 委员会(Trusted AI Committee),该委员会致力于定义和实施 AI 部署...

自动化能否“杀死”安全分析师?

一个不可否认的现实是,我们已经进入了自动化时代,随之而来的就是诸多有关人工智能(AI)、机器学习(ML)和深度学习(DL)的讨论。同样地,关于自动化将如何影响安全从业者工作未来的猜测也是越来越多,包括对新的远程劳动力的影响。 自动化能否“杀死”安全分析师的角色?近日,由DomainTools赞助Ponemon Institute机构针对1,027名美国和英国IT及IT安全从业人员进行的一项最新研究结果显示,情况正恰恰相反。 该研究的重要意义在于,自动化和IT安全人员必须携手合作,以实现最大的效率。自动化永远不会取代市场对于“人为因素”的需求,尤其是对于那些有能力管理这些新技术知识的安全专业人员的需求。实际上,有68%的受访者表示,他们认为自动化应用过程中,人类的参与至关重要。 考虑到这一点,也许分析师可以将自动化视为机会的催化剂,而不是将其视为对自身工作机会的威胁。以下是五个技巧,可以帮助安全分析师磨练自身技能,以确保自己在自动化时代立于不败之地。 精通自动化技术的操作 39%的受访者表示,自动化提高了他们对威胁和漏洞进行优先级排序的能力;43%的受访者表示,自动化提高了安全从业人员的...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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