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报道 | 深信服安全GPT获金融大模型应用“十佳卓越奖”
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报道 | 深信服安全GPT获金融大模型应用“十佳卓越奖”

原标题：报道 | 深信服安全GPT获金融大模型应用“十佳卓越奖” 文 / 深信服科技 随着金融行业数字化、智能化转型步入深水区，金融机构面临的网络安全数据规模和复杂性不断增加，对金融机构威胁检测防御能力的要求越来越高，同时，在网络安全专业技术人员少，能力精力也存在瓶颈的前提下，金融机构如何对海量网络安全告警进行快速分析研判，定位真实攻击及高效响应处置？安全垂域大模型带来了新的思路。 为落实中国人民银行《金融科技发展规划(2022—2025 年)》，系统展现大模型在金融领域的优秀应用实践成果，由中关村西城园管委会、北京市西城区总工会、北京金融科技产业联盟、北京金融信息化研究所主办的“全球金融科技大会系列活动——大模型金融应用创新与实践大赛”面向行业进行成果征集。大赛经过前期的初审和终审，最终由行业知名专家评选出“大模型金融应用创新与实践大赛”十佳卓越奖，于4月28日举行了颁奖仪式。此次大赛充分展示了大模型在金融应用领域的创新实践成果，有效推动了大模型金融应用场景探索及生态建设，为数字金融和智慧金融的稳健发展提供了有力支持。 作为此次“大模型金融应用创新与实践大赛”十佳卓越奖中唯一一个网络安全垂直领域的大模型，深信服安全GPT针对金融机构在网络安全运营中遇到的挑战，提供了创新性的解决思路。 深信服安全 GPT 作为国内首个通过深度合成服务算法备案的安全大模型，可协助金融机构完成流量检测、事件解析、安全建议生成、安全事件处置等复杂工作，秒级闭环、百倍提效，从检测能力和安全运营工作上赋能组织，对抗外部强敌。 检测能力远超传统设备和通用大模型，大幅提升金融机构“威胁检测防御力” 金融机构信息系统复杂、网络边界分散、风险点位众多，风险暴露面大，对威胁检测防御能力要求高，传统检测引擎难以应对外部高对抗、高隐蔽的攻击手段。 深信服安全GPT可以作为检测引擎，赋能态势感知、端点安全等传统安全设备，具备对未知攻击的意图理解、异常判定、混淆还原能力，在流量威胁检测和主机侧钓鱼攻击检测上都取得突破性的效果。 流量威胁检出率高达95.7％，误报率低至4.3％ 深信服通过知识蒸馏、模型量化、模型剪枝、Attention机制优化等，将安全GPT推理性能提升50倍，实现了在实际网络环境中，针对实时流量的实时检测。 安全GPT检测大模型能够发现混淆、编码类高绕过流量，并针对Web漏洞有良好检出效果，具有较强Web 0day漏洞检测能力，同时针对攻击成功研判具有较高准确率。 图1 安全GPT检测大模型能力架构 经过对3000w黑样本与2000w白样本的检测，对比传统引擎，安全GPT的检出率从45.6%提升至95.7%，误报率从21.4%下降到4.3%。在某部委实际测试中，25个高混淆数据包（可绕过传统引擎及通用大模型GPT-4），安全GPT检出率100%，覆盖Web通用攻击、通用组件漏洞攻击、混淆绕过攻击和国家级攻防演练出现过的0 day／N day漏洞。 钓鱼攻击检出率高达91.7%，远超传统解决方案 钓鱼攻击的难防在于，从技术角度看，钓鱼邮件与正常邮件无异，普通人难以识别，而高混淆和形式多变的钓鱼攻击也难以用规则进行定义。 安全GPT 基于对自然语言的泛化理解能力，能够对邮件和文件内容背后的意图进行综合评估和研判，就像聘请了一个懂攻防、懂技术、懂人情世故的防钓鱼“安全专家”实时防守一样，实现钓鱼事件的精准检测和处置。 图2 钓鱼邮件识别方法 通过对3万高对抗钓鱼邮件、100万白邮件检测，对比传统解决方案，安全GPT钓鱼攻击检出率从15.7%飞升至91.4%，误报率从0.15%降低至0.046%，效果超越传统方案数倍。 提效90%，金融行业的安全运营“新质生产力” 攻防长期处于不对等中，随着大模型的深入应用，攻击手段更加低成本化，非工作时间的攻击数量也持续上升，而网络安全技术人才的缺少，分析研判效率的难把控，让金融机构的安全运营工作面临着严峻挑战。 安全GPT通过自然语言对话的方式提供符合安全人员运营水平的差异化建议和运营路径，承载 80% 安全运营操作，将海量告警的分析处置过程压缩到数分钟内，赋能初级安全工程师在5分钟内对单一高级威胁进行闭环，将日常安全运营所花费的时间减少90%以上。 由于攻防的不对等，攻击者常在非工作时间进行攻击，安全GPT 2.0 智能驾驶提供7*24小时安全事件/告警自主值守，减少 92% 需多次手动的运营工作，平均威胁检测时间（MTTD）/平均威胁响应时间（MTTR）减少 85%，运营人员1人即可守护数万资产。 图3 深信服安全GPT运营大模型演进蓝图 截至目前，安全GPT已累计在130多家企业真实环境测试和应用，帮助金融、能源、政府机关等行业用户提升安全人员实际分析水平和处置效率。...
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金融圈热词：GP、LP、VC、FOF、TOT是啥意思？
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金融圈热词：GP、LP、VC、FOF、TOT是啥意思？

【GP、LP】 █ 普通合伙人(General Partner，GP) 大多数时候，GP，LP是同时存在的。而且他们主要存在在一些需要大额度资金投资的公司里，比如私募基金(PE，Private Equity)，对冲基金(Hedge Fund)，风险投资(Venture Capital)这些公司。你可以简单的理解为GP就是公司内部人员。话句话说，GP是那些进行投资决策以及公司内部管理的人。 举个例子：现在投资公司A共有GP1，GP2，GP3，GP4四个普通合伙人，他们共同拥有投资公司A的100%股份。因此投资公司A整体的盈利，分红亏损等都和他们直接相关。如果还不明白的话，举个简单例子，在创新工场当中，李开复先生则是一个经典的普通合伙人了。 █ 有限合伙人(Limited Partner，LP) 我们可以简单的理解为出资人。很多时候，一个项目需要投资上千万乃至数个亿的资金。(大多数投资公司，旗下都会有很多个不同的项目)而投资公司的GP们并没有如此多的金钱——或者他们为了分摊风险，因此不愿意将那么多的公司资金投资在一个项目上面。而这个世界上总有些人，他们有很多很多的现金，却没有好的投资方法——放在银行吃利息在金融界可是个纯粹的亏钱行为。于是乎，LP就此诞生了。 LP 出钱，GP 出力 LP会在经过一连串手续以后，把自己的钱交由GP去打理，而GP们则会将LP的钱拿去投资项目，从中获取利润，双方再对这个利润进行分成。这是现实生活中经典的“你(LP)出钱，我(GP)出力”的情况。 为了让大家能有一个更全面的了解，我接下来会讲述一些关于LP在整个过程中所需要做的事情。(由于我曾经在美国留学，大多数这方面的知识最早也是来自于美国学习，所以下面我会拿美国来和中国进行对比，让各位有个更全面地了解。) 在美国，绝大多数情况下，LP都有一个最低投资额度——这个数字一般是600万美金，中国的话我目前了解大多都是600万人民币。换句话说，如果你没办法一次性投资到600万的资金的话，别人连入场机会都没有。此外，为了避免一个LP注资过多，大多数公司也会有一个最高投资额度——常见的则是由1000万至2000万不等。但这个额度不是必然的，如果LP本身实力比较强大，甚至可以在投资过程中给与帮助的，数个亿的投资额度也是可以看得到的。 此外，一般LP的资金都会有一个锁定周期(Lock-UpPeriod)，一般为一年至数年不等。为的是确保投资的持续性——换言之，如果你给公司投资了600万，你起码要一年以后才可以将钱取出来。 █ 那么GP是如何获取利润的呢? 在美国，公司普遍是遵循2/20收费结构(two andtwenty fee structure)——也就是2%的管理费(management fee)以及20%的额外收益费(outperformance fee)。(2/20结构在08金融风暴以后被一些公司打破了，但毕竟不是常规。而且打破结构的公司并没有做的特别优秀的案例)。 为了让大家能够更好地理解，下面我们又来案例分析： 假设LP1投资了600万去投资公司A，一年之后LP1额外收益了100万。那么LP1需要上缴给投资公司A的费用将会是： 600万*2%+100万*20%=32万。 即LP1最终可以获益68万，投资公司A则可以获益32万。顺带一提的是，不管赚钱还是亏钱，那2%的管理费都是非交不可得。而额外收益费则必须要赚钱了以后才会交付。 而在中国，目前来说并不是所有公司都有收2%的管理费用。但20%的额外收益费是基本一致的。(最低的我曾经听说过15%并且无2%管理费的，但资金规模并没有太大，估计勉强接近一个亿。) 【天使投资、VC、PE及IB】 为了让大家有个更加直观的了解，我将会顺便讲上Angel Investor以及IB，因为他们正好表示了投资者的四种阶段。 在解释这四个名词之前，我先将他们按照投资额度从小到大排序，他们分别是： 按照额度“从小到大”排列 1、天使投资(Angel) 2、风险投资(Venture Capital，VC) 3、私募基金(Private Equity，PE) 4、投资银行(Investment Banking，IB) 下面将会开始逐个进行介绍，但是接下来提到的资金额度只是一个大概的均值，不是一个绝对值，切勿以单纯的以投资额度去判定一家公司是什么天使还是风投或者其他。...
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OpenAI 增强内容合作，签署使用《金融时报》资料库训练 AI 模型
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OpenAI 增强内容合作，签署使用《金融时报》资料库训练 AI 模型

原标题：OpenAI 增强内容合作，签署使用《金融时报》资料库训练 AI 模型 IT之家 4 月 30 日消息，OpenAI 近日和英国新闻媒体《金融时报》签署协议，利用后者的资料库内容训练人工智能模型。OpenAI 此前已经与美联社等四家媒体达成了类似协议。 IT之家从双方协议中获悉，英国《金融时报》将其内容授权给 OpenAI，帮助后者开发生成式人工智能技术，可以创建接近于人类创作的文本、图像和代码等。 根据双方的合作内容，ChatGPT 用户能够看到精选的摘要、引述以及《金融时报》新闻的链接，此外可以就某条新闻展开聊天。 英国《金融时报》已成为 ChatGPT Enterprise 的客户，为所有《金融时报》员工购买访问权限，确保其团队能精通该技术，并能从 OpenAI 工具带来的创造力和生产力提升中受益。返回搜狐，查看更多 责任编辑：
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大模型时代来临！事关AI x 金融的新风口……
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大模型时代来临！事关AI x 金融的新风口……

4月11日，由深圳市金融科技协会主办的湾区金科（FinTech）沙龙（第五十七期）——大模型专场在湾区金科城成功举办。活动人气火爆，吸引了协会会员单位代表、福田金科双园企业代表，以及来自全国各地的业内人士等逾2500人线上线下参加了活动。 沙龙现场 加拿大工程院和加拿大皇家学院院士、微众银行首席人工智能官、香港科技大学荣休教授杨强，平安银行金融科技部数据资产管理及研发中心技术总监沈剑平参加活动并发表主题演讲。 活动由深圳市金融科技协会联席会长廖亚滨主持 加拿大工程院和加拿大皇家学院院士、 微众银行首席人工智能官、 香港科技大学荣休教授杨强 杨强发表了题为“金融领域AI大模型和AGENT实践”的演讲。他指出，通用大模型存在产生幻觉、专业知识不足、数据隐私保护等不能被直接应用等问题，对此，AI Agent可通过知识库检索增强生成、大模型微调、构建联邦大模型等方式解决原生大模型的短板。基于大模型的通用能力，AI Agent可定制化的落地解决方案，和业务直接对接，这是大模型面向应用端发展的下一阶段。WeBank AI Agent是利用大型语言模型（LLM）作为核心计算引擎，利用联邦学习提升各自的AI模型效果，使其能够进行对话、执行任务、推理并展现一定程度的自主性。WeBank AI Agent可应用于客户服务、智能营销、风险管理、知识产权保护等场景。基于“可信联邦学习”的理论框架，微众银行提出“联邦迁移大模型”新范式FATE-LLM，解决数据隐私保护、合规使用私域数据等问题。 平安银行金融科技部数据资产管理及研发中心技术总监沈剑平 沈剑平以“平安银行大模型应用实践”为题，分享了平安银行在AI大模型领域的探索和实践经验。他表示，大模型的落地有三种特点：落地门槛低、应用价值高、科业融合要求高。平安银行变革行内智能化落地模式，通过构建四种不同的AIGC落地模式，推进“人人都是AI工程师”，支撑行内低成本智能化普及，加快应用探索步伐。此外，通过构建银行大模型建设体系，提升大模型的专业化与复用性，降低迭代成本。平安银行系统性推进在零售、对公、资金同业、风险运营等条线业务应用场景的试点探索，覆盖营销支持、服务运营、风险管控和员工辅助四大类场景领域，赋能业务降本增效业务价值显著。通过“大模型+小模型”或“大模型+传统AI”的方式，能够实现的场景日益增多。预估未来，AI原生应用及其背后的AI Agent体系，将推动全链条智能化，进而促进业务应用层面的深刻变革。 圆桌对话 在圆桌对话环节，北京海致科技集团总裁杨娟、金证优智CEO詹毅、海云安董事长谢朝海、魔数智擎创始人&董事长柴磊、星环科技金融行业助理副总裁兼解决方案总监张晓明、追一科技AI研发负责人刘杰等嘉宾围绕大模型在金融行业的应用与展望，展开深入对话和探讨交流，碰撞思想火花，深金科协联席会长廖亚滨主持了对话。各位嘉宾从各自领域出发，分享了大模型的价值体现、应用风险、落地案例等，对AI大模型在金融行业的应用场景进行了热烈探讨，为行业把握并适应AI发展潮流提供思路与方向。与会者们普遍认为，大模型技术将为金融领域带来革命性的变革，提高金融服务的智能化水平和效率，为金融行业的创新发展注入新的动力。 颁发专家证书 为了提升协会的专业性，加强协会及会员单位的风险管理能力，促进数字金融行业的稳健发展，会上，深金科协为融慧金科创始人、董事长王劲博士颁发深圳市金融科技协会首席风控官聘书。王劲博士是风险管理、计量模型和数据分析领域的卓越领导者，在美国密歇根州立大学获得物理学博士和金融工商管理硕士学位，是母校密歇根州立大学Eli Broad商学院特邀讲师，国际顾问委员会的成员。他现为融慧金科创始人，董事长，曾任百度集团副总裁，百度金融首席风险官，美国运通公司高级副总裁。他认为，大模型的出现给各行业都带来了变革式的影响，企业需要积极拥抱大模型带来的价值，同时也要警惕大模型带来的数据依赖、逻辑不通、不可解释性和不透明性、隐私保护等问题。 深金科协为融慧金科创始人、董事长 王劲博士（左）颁发深圳市金融科技协会首席风控官聘书
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报道 | 安全垂域大模型×金融行业创新实践——深信服安全GPT获金融大模型应用“十佳卓越奖”
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报道 | 安全垂域大模型×金融行业创新实践——深信服安全GPT获金融大模型应用“十佳卓越奖”

文 / 深信服科技 随着金融行业数字化、智能化转型步入深水区，金融机构面临的网络安全数据规模和复杂性不断增加，对金融机构威胁检测防御能力的要求越来越高，同时，在网络安全专业技术人员少，能力精力也存在瓶颈的前提下，金融机构如何对海量网络安全告警进行快速分析研判，定位真实攻击及高效响应处置？安全垂域大模型带来了新的思路。 为落实中国人民银行《金融科技发展规划(2022—2025 年)》，系统展现大模型在金融领域的优秀应用实践成果，由中关村西城园管委会、北京市西城区总工会、北京金融科技产业联盟、北京金融信息化研究所主办的“全球金融科技大会系列活动——大模型金融应用创新与实践大赛”面向行业进行成果征集。大赛经过前期的初审和终审，最终由行业知名专家评选出“大模型金融应用创新与实践大赛”十佳卓越奖，于4月28日举行了颁奖仪式。此次大赛充分展示了大模型在金融应用领域的创新实践成果，有效推动了大模型金融应用场景探索及生态建设，为数字金融和智慧金融的稳健发展提供了有力支持。 作为此次“大模型金融应用创新与实践大赛”十佳卓越奖中唯一一个网络安全垂直领域的大模型，深信服安全GPT针对金融机构在网络安全运营中遇到的挑战，提供了创新性的解决思路。 深信服安全 GPT 作为国内首个通过深度合成服务算法备案的安全大模型，可协助金融机构完成流量检测、事件解析、安全建议生成、安全事件处置等复杂工作，秒级闭环、百倍提效，从检测能力和安全运营工作上赋能组织，对抗外部强敌。 检测能力远超传统设备和通用大模型，大幅提升金融机构“威胁检测防御力” 金融机构信息系统复杂、网络边界分散、风险点位众多，风险暴露面大，对威胁检测防御能力要求高，传统检测引擎难以应对外部高对抗、高隐蔽的攻击手段。 深信服安全GPT可以作为检测引擎，赋能态势感知、端点安全等传统安全设备，具备对未知攻击的意图理解、异常判定、混淆还原能力，在流量威胁检测和主机侧钓鱼攻击检测上都取得突破性的效果。 流量威胁检出率高达95.7％，误报率低至4.3％ 深信服通过知识蒸馏、模型量化、模型剪枝、Attention机制优化等，将安全GPT推理性能提升50倍，实现了在实际网络环境中，针对实时流量的实时检测。 安全GPT检测大模型能够发现混淆、编码类高绕过流量，并针对Web漏洞有良好检出效果，具有较强Web 0day漏洞检测能力，同时针对攻击成功研判具有较高准确率。 图1 安全GPT检测大模型能力架构 经过对3000w黑样本与2000w白样本的检测，对比传统引擎，安全GPT的检出率从45.6%提升至95.7%，误报率从21.4%下降到4.3%。在某部委实际测试中，25个高混淆数据包（可绕过传统引擎及通用大模型GPT-4），安全GPT检出率100%，覆盖Web通用攻击、通用组件漏洞攻击、混淆绕过攻击和国家级攻防演练出现过的0 day／N day漏洞。 钓鱼攻击检出率高达91.7%，远超传统解决方案 钓鱼攻击的难防在于，从技术角度看，钓鱼邮件与正常邮件无异，普通人难以识别，而高混淆和形式多变的钓鱼攻击也难以用规则进行定义。 安全GPT 基于对自然语言的泛化理解能力，能够对邮件和文件内容背后的意图进行综合评估和研判，就像聘请了一个懂攻防、懂技术、懂人情世故的防钓鱼“安全专家”实时防守一样，实现钓鱼事件的精准检测和处置。 图2 钓鱼邮件识别方法 通过对3万高对抗钓鱼邮件、100万白邮件检测，对比传统解决方案，安全GPT钓鱼攻击检出率从15.7%飞升至91.4%，误报率从0.15%降低至0.046%，效果超越传统方案数倍。 提效90%，金融行业的安全运营“新质生产力” 攻防长期处于不对等中，随着大模型的深入应用，攻击手段更加低成本化，非工作时间的攻击数量也持续上升，而网络安全技术人才的缺少，分析研判效率的难把控，让金融机构的安全运营工作面临着严峻挑战。 安全GPT通过自然语言对话的方式提供符合安全人员运营水平的差异化建议和运营路径，承载 80% 安全运营操作，将海量告警的分析处置过程压缩到数分钟内，赋能初级安全工程师在5分钟内对单一高级威胁进行闭环，将日常安全运营所花费的时间减少90%以上。 由于攻防的不对等，攻击者常在非工作时间进行攻击，安全GPT 2.0 智能驾驶提供7*24小时安全事件/告警自主值守，减少 92% 需多次手动的运营工作，平均威胁检测时间（MTTD）/平均威胁响应时间（MTTR）减少 85%，运营人员1人即可守护数万资产。 图3 深信服安全GPT运营大模型演进蓝图 截至目前，安全GPT已累计在130多家企业真实环境测试和应用，帮助金融、能源、政府机关等行业用户提升安全人员实际分析水平和处置效率。 深信服认为，安全大模型仍拥有广阔的想象空间，除了检测大模型与运营大模型，未来会逐步孵化更多可应用于实际的场景，将会为金融行业的网络安全建设带来更多“领先一步”的效果与体验。
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唯一入围的网安垂域大模型！深信服安全GPT获金融大模型应用「十佳卓越奖」
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唯一入围的网安垂域大模型！深信服安全GPT获金融大模型应用「十佳卓越奖」

原标题：唯一入围的网安垂域大模型！深信服安全GPT获金融大模型应用「十佳卓越奖」 4月28日，由中关村西城园管委会、北京市西城区总工会、北京金融科技产业联盟和北京金融信息化研究所主办，清华大学人工智能研究院支持，全球金融科技大会系列活动「大模型金融应用创新与实践大赛」颁奖仪式圆满举办，深信服安全GPT入选十佳卓越奖！ 作为此次「大模型金融应用创新与实践大赛」十佳卓越奖中唯一一个网络安全垂直领域的大模型，深信服安全GPT针对金融机构在网络安全运营中遇到的挑战，提供了创新性的解决思路。 此次大赛收到了来自39家机构的68份应用实践报告，经过前期初赛评审，共有25项应用实践入围终审。经过中国工程院院士柴洪峰、北京金融科技产业联盟理事长/工商银行首席技术官吕仲涛、中国金融电子化集团副总经理潘润红、中国银行业协会系统服务部主任赵成刚、深圳证券交易所人工智能专家杨振新、中科院计算机网络信息中心副研究员苟甜、百川智能联合创始人洪涛、中关村天使百人会理事长肖庆平共8名专家的最终评审，深信服安全GPT与工商银行、农业银行、建设银行、邮储银行、国泰君安、蚂蚁和百度等头部银行与知名机构共同入围十佳卓越奖！ 深信服安全GPT作为国内首个通过深度合成服务算法备案的安全大模型，可协助金融机构完成流量检测、事件解析、安全建议生成、安全事件处置等复杂工作，秒级闭环、百倍提效，从检测能力和安全运营工作上赋能组织，对抗外部强敌。 检测能力远超传统设备和通用大模型， 大幅提升金融机构「威胁检测防御力」 金融机构信息系统复杂、网络边界分散、风险点位众多，风险暴露面大，对威胁检测防御能力要求高，传统检测引擎难以应对外部高对抗、高隐蔽的攻击手段。 深信服安全GPT可以作为检测引擎，赋能态势感知、端点安全等传统安全设备，具备对未知攻击的意图理解、异常判定、混淆还原能力，在流量威胁检测和主机侧钓鱼攻击检测上都取得突破性的效果。 流量威胁检出率高达95.7％， 误报率低至4.3％ 深信服通过知识蒸馏、模型量化、模型剪枝、Attention机制优化等，将安全GPT推理性能提升50倍，实现了在实际网络环境中，针对实时流量的实时检测。 安全GPT检测大模型能够发现混淆、编码类高绕过流量，并针对Web漏洞有良好检出效果，具有较强Web 0day漏洞检测能力，同时针对攻击成功研判具有较高准确率。 安全GPT检测大模型能力架构 经过3000w黑样本与2000w白样本检测，对比传统引擎，安全GPT的检出率从45.6%提升至95.7%，误报率从21.4%下降到4.3%。在某部委实际测试中，25个高混淆数据包（可绕过传统引擎及通用大模型GPT-4），安全GPT检出率100%，覆盖Web通用攻击、通用组件漏洞攻击、混淆绕过攻击和国家级攻防演练出现过的0 day／N day漏洞。 钓鱼攻击检出率高达91.7%， 远超传统解决方案 钓鱼攻击的难防在于，从技术角度看，钓鱼邮件与正常邮件无异，普通人难以识别，而高混淆和形式多变的钓鱼攻击也难以用规则进行定义。 安全GPT基于对自然语言的泛化理解能力，能够对邮件和文件内容背后的意图进行综合评估和研判，就像聘请了一个懂攻防、懂技术、懂人情世故的防钓鱼“安全专家”实时防守一样，实现钓鱼事件的精准检测和处置。 钓鱼邮件识别方法 通过3万高对抗钓鱼邮件、100万白邮件检测，对比传统解决方案，安全GPT钓鱼攻击检出率从15.7%飞升至91.4%，误报率从0.15%降低至0.046%，效果超越传统方案数倍。 提效90%， 金融行业的安全运营「新质生产力」 随着金融行业数字化转型步入深水区，银行面临的网络安全数据规模和复杂性不断增加，在网络安全专业技术人员少，能力精力也存在瓶颈的前提下，如何对海量网络安全告警进行快速分析研判，定位真实攻击及高效响应处置？安全GPT给出了新的答案。 安全GPT通过自然语言对话的方式提供符合安全人员运营水平的差异化建议和运营路径，承载 80%安全运营操作，将海量告警的分析处置过程压缩到数分钟内，赋能初级安全工程师在5分钟内对单一高级威胁进行闭环，将日常安全运营所花费的时间减少90%以上。 由于攻防的不对等，攻击者常在非工作时间进行攻击，安全GPT2.0智能驾驶提供7*24小时安全事件/告警自主值守，减少92%需多次手动的运营工作，平均威胁检测时间（MTTD）/平均威胁响应时间（MTTR）减少85%，运营人员1人即可守护数万资产。 深信服安全GPT运营大模型演进蓝图 截至目前，安全GPT已累计在130多家企业真实环境测试和应用，帮助金融、能源、政府机关等行业用户提升安全人员实际分析水平和处置效率。 「大模型金融应用创新与实践大赛」充分展示了大模型在金融应用领域的创新实践成果，有效推动了大模型金融应用场景探索及生态建设，为数字金融和智慧金融的稳健发展提供了有力支持。 深信服认为，安全大模型仍拥有广阔的想象空间，除了检测大模型与运营大模型，未来会逐步孵化更多可应用于实际的场景，将会为金融行业的网络安全建设带来更多“领先一步”的效果与体验。 扫码免费咨询 深信服安全GPT返回搜狐，查看更多 责任编辑：
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“算力＋AI” 中国移动赋能医疗健康新发展
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“算力＋AI” 中国移动赋能医疗健康新发展

7月5日至7日，由国家卫健委主办的“2024中国卫生信息技术/健康医疗大数据应用交流大会暨软硬件与健康医疗产品展览会”在重庆召开。中国移动举办了以“算力+AI 新质生产力赋能医疗新发展”为主题的分论坛及成果展，来自全国的行业专家和产业合作伙伴，共同探讨算力网络、AI等新质生产力与医疗行业融合发展之路，并见证中国移动多项最新行业成果和能力的发布。 中国移动“算力+AI 新质生产力赋能医疗新发展”分论坛现场。重庆移动供图 本次会议上正式发布了中国移动“九天·医疗大模型”“医疗物联网平台”、《县域医共体白皮书》，并成立了“算力+AI医疗合作生态联盟”。 中国移动九天·医疗大模型发布仪式。重庆移动供图 九天·医疗大模型是基于中国移动九天基座大模型，通过增量预训练和多样化指令微调构建而成的医疗行业专属大模型。该模型具备海量的医学知识，其医学专业能力已通过执业医师资格考试，可提供深度融合医疗行业知识、精准适配医疗行业场景的专业化智能服务，目前已支撑全国多家龙头医院打造智能问诊、智慧随访、智能急救、会诊报告生成等标杆案例，有效提升医护人员工作效率。 医疗物联网平台具备海量医疗设备接入、多网络制式融合、医疗数据治理等能力，接入健康监测、医疗设备、基础通信三大类超500种终端，深度融合患者病历信息、病房环境等各类数据进行传输分析，服务智慧医疗、智慧服务、智慧管理三大场景，落地1000+医疗机构，实现从物联、数联到智联，助力三位一体智慧医院建设。 中国移动县域医共体白皮书发布仪式。重庆移动供图 此外，中国移动积极响应国家卫健委强基层政策号召，利用云网、大数据等信息技术手段，推进医共体内部医疗资源的整合和共享，承建医共体项目超百个。本次发布的《县域医共体白皮书》积累了的优秀实践与宝贵经验，将为县域医疗发展进一步作出贡献。中国移动还联合卫宁、东华、壹永、数坤等合作伙伴组建了“算力+AI医疗合作生态联盟”，未来将携手各方加速推进“泛在融合”的新基础设施建设，持续激发算力网络、人工智能等技术潜能，共同推动AI技术在医疗行业的普惠应用。 中国移动展厅现场。重庆移动供图 此次展览会上，中国移动成果展区分为“BASIC6科创能力、行业赋能”两个主要板块，充分展示了中国移动在算力网络、AI、大数据等新型信息基础设施建设中的能力，以及面向医院、公卫、基卫、康养领域的解决方案与服务案例，吸引了行业众多领导嘉宾驻足参观，对中国移动在医疗信息化领域的创新工作与成果给予了高度肯定。 在重庆，中国移动重庆公司正充分发挥云网优势，大力推进数字基础设施建设，全面助力重庆数字健康高质量发展。近年来，重庆移动紧跟国家与区域医疗行业政策，在数字健康建设、医疗体系改革等领域，坚持打造以5G+远程会诊、5G+移动医护、5G+远程心电等创新应用为基础的信息化示范项目，以医疗数据为核心的重庆健康医疗大数据平台，全面助力重庆医疗数智化升级。 面向云网能力建设，重庆移动持续打造“算力+行业”能力，提供一体化行业算力服务，不断优化卫生健康领域在基层医疗、县域医疗、医保与疾控等行业云能力布局，并在全市开展“一城一池”异构算力能力建设，打造了32个边缘云节点，以强大的算网资源优势，全面助推重庆打造卫生健康云网专区，构建卫生健康数字应用服务体系建设。与此同时，重庆移动还不断强化和专业公司的协同能力，全面打造生态资源，携手成都研究院、中移集成等专业公司及医疗行业头部生态伙伴，积极助力医疗机构高质量发展、国家区域医疗中心建设及基层医疗卫生机构设施设备升级换代。 未来，中国移动将持续筑牢AI算力基座，不断完善医疗大模型能力，加速激活医疗行业新质生产力，压实央企责任，切实增强人民群众的健康获得感。重庆移动将持续紧跟重庆市医疗卫生服务体系“十四五”规划战略部署，全面赋能“134+N”数字健康体系架构，围绕“三明医改”推广工作，积极助力重庆市数字健康建设实施方案落地，不断强化数字化赋能医改能力，为重庆数字健康发展作出更大贡献。(张艳)
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GPT-4来了！考试碾压人类90%“做题家”，会认梗图，还会角色扮演
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GPT-4来了！考试碾压人类90%“做题家”，会认梗图，还会角色扮演

美国当地时间3月14日，OpenAI官网发布了GPT-4，一石激起千层浪。 比起此前上亿人争相试用的ChatGPT（依靠GPT-3.5模型），GPT-4在日常对话表现中并没有太大革新性的进步。但作为一个“多模态”模型，GPT-4不仅适用更多语种，而且在语言文本之外新增了强大的识图功能。 在对话中，GPT-4比ChatGPT更有创造性和推理能力，不仅可以创作诗歌、帮你安排工作日程，还在模拟的标准化考试中碾压绝大多数人类考生。令人“细思极恐”的是，和以前人们印象中“不近人情”的AI相比，GPT-4在图片和文字领域都更“善解人意”，甚至能扮演不同的人格和用户对话。 也许在并不遥远的未来，一个考试中碾压人类“做题家”、模仿“霸道总裁”口吻和员工对话，并能精准解读表情包背后小情绪的强大AI即将诞生。至于这对人类来讲是福是祸，也许就是个见仁见智的问题了。 会创作诗词，还能押上韵 ChatGPT的记忆长度大约是8000个单词，折合四到五页书。GPT-4的最大记忆约6.4万个单词，折合近50页文字，因此对话具有更强的准确度和上下连贯性。 与ChatGPT，GPT-4在文本对话中最大的进步在于具备了一定的文学创作能力，能根据要求创造出不同文风的歌词、诗篇甚至短句。更夸张的是，它甚至能押上韵脚。OpenAI官网展示了一段另类押韵的炫技文本。 根据指令，GPT-4用26个单词写成一句话概括“灰姑娘”的童话故事。令人震撼的是，这26个单词的首字母恰好是从A到Z的排序。 可识别图片，还能get到搞笑的梗 和单纯文本对话的ChatGPT相比，GPT-4最突出的地方在于可以接受图片输入，它会处理这些图像以查找相关信息。GPT-4不仅能简单识别图片要素并进行描述，甚至具备读懂梗图的能力。 OpenAI提供了一个经典示例，输入一张超大的图片，模型能解读出这张图片搞笑的点在哪里： 图片显示了一个“Lightning Cable”适配器的包装，总共包含三个部分。 图1：一部智能手机，其充电端口插着一个VGA接口（大的蓝色15针接口，通常用于电脑显示器）。 图2：“Lightning Cable”适配器的包装上有一张VGA接口的图片。 图3：VGA连接器的特写，末端是一个小的Lightning连接器（用于为iPhone和其他苹果设备充电）。 这张图片的笑点来自将一个巨大、过时的VGA连接器插入一个小体积、现代的智能手机充电端口的荒谬性。 此外，GPT-4还和为视力障碍者服务的公益项目Be My Eyes合作。AI模型可以为盲人或视弱群体描述了裙子上的图案，帮助识别植物，解释如何使用健身房的某台机器。 会推理判断，考试能力超过“做题家” OpenAI用上面这张图片演示了GPT-4的推理和识图能力。当模型收到这张在厨房里拍的照片后，它不仅能辨认出面粉、鸡蛋等元素，还可以迅速给出食谱建议。 由于有着强大的推理能力，在标准化的技能测试中，GPT-4比起ChatGPT的表现有了实质性的提升。OpenAI官网称，在模拟美国律师从业资格考试中，ChatGPT的成绩在全体考生中只能排到末尾10%，而GPT-4能排进前10%。在难度更高的国际生物学奥赛中，GPT-4甚至能吊打99%的人类选手。 在“美国高考”SAT中，GPT-4在数学和阅读部分也能战胜近90%的考生。 会“角色扮演”不同人格 在情商方面，GPT-4比起GPT-3.5也提高很多。根据OpenAI的描述，用户能够将ChatGPT原本固定冗长的语气和风格，改为更适合他们需要的个性化风格。 具体来说，用户可以要求模型假扮各种角色，比如电视台进行采访的主持人、面对老年用户的基金经理等。根据案例展示，GPT-4可以熟练切换语言风格适应自己的角色定位。比如在和老年人对话时，使用平和缓慢的语气，而在担任经理下达命令时又采取果断坚决的态度。 红星新闻记者 王雅林 实习生 郑直 责编 官莉 编辑 郭宇 （下载红星新闻，报料有奖！）
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生成式AI在金融业 有望迎来规模化应用
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生成式AI在金融业 有望迎来规模化应用

生成式AI（人工智能）正席卷金融业，并释放出新的生产力。日前发布的《2024年金融业生成式人工智能应用报告》（下称“报告”）指出，生成式AI技术在金融业中的应用尚处于技术探索和试点应用的并行期，预计1至2年内，首批大模型增强的金融机构会进入成熟应用期，3年后将会带动金融业生成式AI的规模化应用。 报告由清华大学经济管理学院、度小满、《麻省理工科技评论》中国、清华大学经济管理学院动态竞争与创新战略研究中心联合编写。报告认为，生成式AI赋能银行数字化转型，以前所未有的方式重塑全球金融业的格局。报告指出，生成式AI有望给金融业带来3万亿规模的增量商业价值，并可能将彻底改变交易的进行、投资的管理和风险的评估方式。 报告同时指出，生成式AI技术在金融业中的应用尚处于技术探索和试点应用的并行期，预计1至2年内，首批大模型增强的金融机构会进入成熟应用期，3年后将会带动金融业生成式AI的规模化应用。 回顾2023年，大型科技公司、各类创业公司和科研机构迅速入场，投入了海量资源，推动了大模型能力和应用的快速演进。在行业大模型层面，度小满、蚂蚁集团等金融科技公司先后发布了金融大模型。据度小满CTO许冬亮介绍，2023年5月，度小满开源了国内首个千亿级金融大模型“轩辕”，并获得了上百家金融机构申请试用。目前，大模型技术已经应用在度小满各个业务场景，从营销、客服、风控、办公到研发，均已初见成效。 与此同时，我国银行业正在积极拥抱大模型。例如，工商银行在国内同业率先实现百亿级基础大模型在知识运营助手、金融市场投研助手等多个场景应用；北京银行发布了AIB平台，打造运营助手、客服助手等7个问答机器人，同时推出“北银投顾 GPT”。 “开拓落地应用场景，不断提高客户采用率和大模型利用率，更好发挥大模型的潜在价值，将会是2024年生成式AI突破发展的重要内容。”报告主要负责人、清华大学经济管理学院副院长李纪珍表示。（记者 张莫） 来源： 经济参考报
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原创 BubblePal AI玩具测评：跃然创新打造的智能AI，开启智慧陪伴时代
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原创 BubblePal AI玩具测评：跃然创新打造的智能AI，开启智慧陪伴时代

进入2024年，AI（人工智能）的概念如一股不可阻挡的洪流，席卷了全球的每一个角落。这一年，AI不再是一个遥不可及的科技词汇，而是成为了现实生活中不可或缺的一部分，深深地烙印在了人们日常生活的每一个角落。在数码产品的世界，更是成为了AI技术大展拳脚的舞台。从智能手机到平板电脑，从智能手表到智能家居设备，甚至是那些看似微不足道的日常小物，都纷纷搭上了AI这辆高速列车，开始展现出前所未有的智能与便捷。我今天体验的这款跃然创新打造的AI玩具，他是全球首款基于 AIGC 技术的挂件玩具。 在以往，玩具并没有生命力，它无法与孩子进行真正的交互陪伴，大多时候只是精神抚慰。这款基于AIGC技术的对话交互式玩具，真正的让玩具变活了，它赋予了玩具新的生命感。 开箱外观： 这款挂件玩具的包装精心选用了彩盒装，让人一眼就被其精致的外观所吸引。彩盒采用100%可回收纸盒及可降解甘蔗渣纸塑，手感光滑细腻，显得尤为高端大气。盒子的色彩搭配巧妙，鲜艳而不失稳重，充满了活力和童趣，让人不禁想要一探究竟。 BubblePal的外观设计小巧精致，呈现出一种泡泡状的可爱造型，十分吸引儿童的眼球。玩具的材质采用了经过FDA认证的食品级硅胶和ABS材质，保证了产品的安全性和亲肤性。同时，BubblePal还配备了可调节的硅胶挂绳，可以轻松地挂在任何尺寸的毛绒玩偶上，让玩具“开口说话”，为孩子们带来全新的互动体验。 在BubblePal的机身背面，隐藏着一个精心设计的开关。这个开关的位置既考虑到了儿童使用的便捷性，又确保了操作的安全性。只需长按该开关，就可以轻松启动或关闭BubblePal，让孩子们随时随地都能与这个智能伙伴进行互动。 机身的侧面设计简洁而实用，充分考虑了用户的使用便捷性。在机身的一侧，你可以清晰地看到一个充电口，这是为设备提供持续动力的关键所在。这个充电口采用了Type-C接口，无论是使用原装充电器还是兼容的充电设备，都能实现高效稳定的充电效果。 扬声器的位置也经过精心考虑，确保声音能够均匀地传播到周围空间，让用户无论身处何处都能享受到最佳的音效效果。 体验感受： 硅胶材质的触感很舒服，细腻的表面，使得其触感真实自然，仿佛与人体肌肤融为一体。同时，它具备良好的弹性和耐用性，长时间使用仍能保持原有形状和性能，更增加了其实用性和性价比。 硅胶外壳是可以拆卸的，可以简单的看到内部结构。开机后，也会有指示灯设置，方便用户实时互动，并且掌握联网情况。 作为挂件AI玩具，这款小巧的智能设备为你带来了前所未有的互动体验。它能够轻松挂在你钟爱的玩偶身上，通过语音识别技术与你进行有趣的对话，仿佛为玩偶注入了生命力。 无论是作为提醒器，帮助你记住重要事项，还是作为与智能手机连接的智能伙伴，它都为你提供了极大的便利和乐趣。这款挂件AI玩具不仅增强了你与玩偶之间的情感联系，更为你的日常生活增添了无限趣味。 BubblePal不仅仅是一个智能玩具，更是一个情感陪护的伙伴。BubblePal能够感知孩子的喜怒哀乐，并给予适当的反馈和安慰。这种亲密的陪伴不仅有助于孩子们建立安全感、增强自信心，还能促进他们的社交技能和情感发展。 BubblePal的操作十分简单，孩子们只需按住表面球泡即可开始对话，通过按压进行对话，旋转调整音量。令人惊讶的是，它的反应速度非常快，几秒种就可以给出语音反馈。个人感觉比市面上大多数大模型的反应速度都要快。 APP交互： 这款挂件AI玩具的智能化程度令人惊喜，其最引人注目的功能之一便是通过专属的APP，你能够实时查看与玩偶进行的对话内容。想象一下，当你将这款AI玩具挂在心爱的玩偶身上，并与之进行互动时，你只需轻轻一点手机上的APP，就能即时看到你们之间的对话记录。此外，这款产品支持多角色互动，在APP里面孩子可以选择他们喜欢的角色，充分的发挥出孩子的想象力。 作为一款AI技术的玩具，它拥有的功能和潜力是可以不断挖掘的。比如它拥有互动故事功能，可以和孩子一起创造故事，相比于传统书本里的故事模式，孩子可以发散思维，表达出不一样的新鲜故事场景，让孩子的想象力和创造力都一起得到锻炼。 这不仅让你能够回顾和珍藏与玩偶之间的每一次有趣交流，还让你更加深入地了解这款AI玩具的学习能力和回应方式。实时对话内容的查看功能，让这款挂件AI玩具成为了一个真正的智能伙伴，与你共同创造更多美好的回忆。 作为一款全球首款基于AIGC技术的对话交互式挂件玩具，凭借其独特的智能功能和情感陪护功能，成功开启了智慧陪伴的新时代。APP还可以查看孩子的成长报告，了解孩子的学习情况，掌握孩子的情绪变化，帮助家长更好的与孩子交流和沟通。 机身背面的开关设计不仅增加了使用的便捷性，也进一步体现了其人性化的设计理念。BubblePal不仅为孩子们带来了全新的互动体验和学习方式，还成为了他们成长过程中的重要伙伴。在未来，我们有理由相信BubblePal将继续引领儿童玩具市场的创新和发展。 目前，BubblePal已在天猫、抖音、小红书、微信等Haivivi官方渠道开售，首发到手价399，首批用户还送创始版终身会员（价值999）和迪士尼正版玩偶（价值169）。返回搜狐，查看更多 责任编辑：
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