Tin tức từ ME News, ngày 22 tháng 9 (UTC+8), bản tin nhanh của Beating AI: Công ty an ninh mạng Bỉ Aikido vừa ra mắt mô hình bảo mật mã nguồn mở đầu tiên, Altar-1. Mô hình này là phiên bản nén của GLM-5.3 do Z.ai phát triển, được tối ưu hóa cho các tình huống bảo mật. Doanh nghiệp có thể triển khai nó trên máy chủ riêng hoặc trong môi trường hoàn toàn ngoại tuyến để thực hiện kiểm toán mã và kiểm thử xâm nhập, mà không cần gửi mã nguồn hoặc lỗ hổng chưa được vá cho mô hình bên ngoài. Aikido trước tiên đã lượng tử hóa GLM-5.3 xuống định dạng INT4, sau đó sử dụng phương pháp REAP của Cerebras để loại bỏ 88 trong số 256 chuyên gia định tuyến, tương đương với việc cắt giảm 34,4%. Kích thước mô hình giảm từ 1,51 TB ở độ chính xác đầy đủ xuống còn 328 GB, nhỏ hơn 32,8% so với phiên bản đã lượng tử hóa (488 GB). Nhà phát hành khuyến nghị triển khai bằng 4 card H200. Hiệu năng sau khi nén gần như được giữ nguyên. Trong 32 bài kiểm tra CVE do Aikido tự xây dựng, Altar-1 đạt tỷ lệ truy hồi trung bình 60,4% mỗi vòng, trong khi phiên bản lượng tử hóa của GLM-5.3 đạt 61,5%. Sau ba vòng kiểm tra liên tiếp, cả hai đều phát hiện ít nhất một lần 23 lỗ hổng, trong khi GLM-5.3 độ chính xác đầy đủ phát hiện được 25 lỗ hổng. Về mặt kỹ thuật, Altar-1 hiện nay trông giống như một “phiên bản GLM-5.3 đã được cắt tỉa chuyên biệt cho môi trường bảo mật”. Aikido khẳng định bước này không đào tạo thêm kỹ năng mới; các quá trình tinh chỉnh luồng làm việc bảo mật, gọi công cụ và推理 dài hạn vẫn còn ở phía trước. Trước đó, CAISI thuộc NIST đã đánh giá GLM-5.3 là mô hình mã nguồn mở mạnh nhất hiện nay về khả năng an ninh mạng, nhưng tổng thể vẫn chậm khoảng bốn tháng so với các mô hình tiên tiến nhất tại Mỹ. (Nguồn: BlockBeats)
Aikido ra mắt Altar-1, mô hình GLM-5.3 được nén dành cho sử dụng bảo mật tại chỗ
KuCoinFlashChia sẻ
Tin tức trên chuỗi đã được công bố vào ngày 22 tháng 9 (UTC+8), khi Aikido, một công ty an ninh mạng của Bỉ, công bố Altar-1, mô hình bảo mật mã nguồn mở đầu tiên của họ. Mô hình này là phiên bản nén của GLM-5.3 do Z.ai phát triển, được tối ưu hóa để sử dụng tại chỗ, bao gồm cả trong các môi trường cách ly. Aikido đã giảm kích thước mô hình từ 1,51 TB xuống còn 328 GB bằng cách sử dụng lượng tử hóa INT4 và phương pháp REAP của Cerebras. Altar-1 đạt tỷ lệ truy xuất trung bình 60,4% trong 32 bài kiểm tra CVE. Công ty khuyến nghị sử dụng bốn GPU H200 để triển khai. Các rủi ro về vi phạm bảo mật có thể được giảm thiểu bằng các công cụ như vậy trong các hệ thống cô lập.
Nguồn:Hiển thị bản gốc
Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm: Thông tin trên trang này có thể được lấy từ bên thứ ba và không nhất thiết phản ánh quan điểm hoặc ý kiến của KuCoin. Nội dung này chỉ được cung cấp cho mục đích thông tin chung, không có bất kỳ đại diện hay bảo đảm nào dưới bất kỳ hình thức nào và cũng không được hiểu là lời khuyên tài chính hay đầu tư. KuCoin sẽ không chịu trách nhiệm về bất kỳ sai sót hoặc thiếu sót nào hoặc về bất kỳ kết quả nào phát sinh từ việc sử dụng thông tin này.
Việc đầu tư vào tài sản kỹ thuật số có thể tiềm ẩn nhiều rủi ro. Vui lòng đánh giá cẩn thận rủi ro của sản phẩm và khả năng chấp nhận rủi ro của bạn dựa trên hoàn cảnh tài chính của chính bạn. Để biết thêm thông tin, vui lòng tham khảo Điều khoản sử dụng và Tiết lộ rủi ro của chúng tôi.