Huck Yang – NVIDIA 技術博客
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Thu, 12 Dec 2024 04:05:46 +0000
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利用 NVIDIA Morpheus 加速警報分流和 LLM 代理強化安全運營中心
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/augmenting-security-operations-centers-with-accelerated-alert-triage-and-llm-agents-using-nvidia-morpheus/
Thu, 24 Oct 2024 08:20:15 +0000
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=11631
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安全運營中心（SOC）分析師每天都會收到大量傳入的安全警報。為了確保其組織的持續安全，他們的任務是仔細檢查傳入的噪音，分揀出誤報，并找出可能是真正安全漏洞的指標。然而，警報的數量之多可能意味著泄露的重要早期指標被隱藏起來。更不用說流程本身，該流程通常是重復性的、耗時的且成本高昂。 我們能否構建工作流程來緩解這些問題，同時仍然保持良好的甚至更好的安全級別？ 首先，我們研究了 NVIDIA Morpheus ，這是一種 GPU 加速的網絡安全 AI 框架，用于處理和分析高速數據流。特別是，我們關注 數字指紋 AI 工作流，該工作流支持在網絡上進行大規模異常檢測。 數字指紋工作流可以學習任何給定實體的正常行為特征，并將其表示為自動編碼器模型。當行為出現偏差時（例如，如果用戶顯示幾個新的地理位置），系統會生成與異常程度對應的 z 分數。 傳統上，
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多代理 AI 和 GPU 驅動的聲音轉文本技術創新
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/multi-agent-ai-and-gpu-powered-innovation-in-sound-to-text-technology/
Tue, 22 Oct 2024 03:29:45 +0000
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=11629
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自動音頻字幕 (Automated Audio Captioning) 任務的核心是從音頻輸入中生成自然語言描述。鑒于輸入 (音頻) 和輸出 (文字) 之間的不同模式，AAC 系統通常依靠 audio encoder 從聲音中提取相關信息，表示為 feature vectors，然后 decoder 用于生成文本描述。 這一研究領域對于開發使機器能夠更好地解釋周圍聲學環境并與之交互的系統至關重要。意識到其重要性的 Detection and Classification of Acoustic Scenes and Events（DCASE）社區自 2020 年以來舉辦了年度 AAC 競賽，吸引了全球超過 26 個學術界和行業的團隊參加。 收聽 Audio Example of a Recording Environment in a Forest 的結果。
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