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Fortinet发布“安立方”架构 面向未来完成安全“智慧升级”

6月16日,Fortinet(飞塔)发布“Fortinet Security Fabric”架构解决方案,并将其正式命名为:“安立方”。作为能够实现从物联网到云计算无边界环境端到端防御的全新架构,Fortinet“安立方”从“无缝、智能、开放”三个维度,集成了信息安全技术最新的先进特性,通过收集本地及全球网络的威胁情报,实现面向未来企业安全防御体系的完美升级,协助用户从容应对不断变化的威胁挑战。 Fortinet “安立方”为谁而生? 在“安立方”发布会现场,飞塔中国区总经理李宏凯表示:“随着网络边界的模糊化,企业用户已经很难像以前那样部署基于物理边界的安全解决方案,而分布式网络更要求信息安全解决方案中融入全球网络威胁分析系统,这给拥有16年网络威胁情报分析经验的飞塔提供了机会。” 物联网和云计算的不断加速普及,为企业级用户迎来更加广阔的数字化蓝图。但是,在这个高度移动和分布式的网络中,设备、用户、应用和服务的增加,致使网络边缘更加模糊,渗透性也更大。由数十个安全设备堆砌而成“偶然型安全结构”,不仅扩大了受攻击面,更不能实现统一管理、不能共享威胁情报、不能智能联动,致使安全失控。虽然相...

中国人工智能学会通讯——深度学习与推荐系统 2.2 深度交互函数学习 (Learning Interaction Function w...

2.2 深度交互函数学习 (Learning Interaction Function with Deep Learning) 作为早期使用神经网络进行评分建模的代表性工作,文献[42]使用限制玻尔兹曼机(RBM)学习交互函数,但该方法的近似优化算法较为费时[28],且不易扩展到有辅助信息的情况。近期,我们在WWW2017上[6]提出了一个简单通用的基于神经网络的协同过滤框架(Neural Collaborative Filtering,NCF)。其基本思想是将用户和物品表示为隐空间的低维向量后,使用多层神经网络从数据中学习交互函数。图5展示了NCF的基本框架。 输入层是对用户和物品原始数据进行one-hot编码后的特征向量;在没有辅助信息时,原始数据可以仅为用户ID和物品ID。随后是表示层,以获得用户和物品的隐向量表示。然后用户通道和物品通道的隐向量一起输入到一个多层神经网络,用于学习用户和物品之间的交互函数;该交互网络的最后一层通过全连接层输出模型预测分数。NCF是个通用的框架——通过设计输入数据和每一层的操作,NCF可以表示出许多现有的推荐模型。图1展示了如何将矩阵分解模型表示为...

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Rocky Linux

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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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