“güvenlik kontrolü” için sonuçlar
3 sonuç bulundu. Sonuçları kategoriye göre daraltabilirsin.
İşletim sistemleri artık yapay zekâ modellerini çekirdek seviyesinde çalıştırabilecek
Araştırmacılar, büyük dil modellerinin işletim sistemi çekirdeğinde doğrudan çalıştırılabilmesini sağlayan ProbeLogits adlı yeni bir sistem geliştirdi. Bu teknoloji, yapay zeka modellerinin herhangi bir metin üretmeden önce güvenlik kontrolü yapmasına olanak tanıyor. Sistem, zararlı içerik tespitinde %97-99 başarı oranına ulaşırken, mevcut güvenlik araçlarından daha hızlı çalışıyor. ProbeLogits, hiçbir ek öğrenme parametresi kullanmadan, modelin iç hesaplamalarını analiz ederek güvenli ve tehlikeli içerikleri ayırt edebiliyor. Bu yaklaşım, yapay zeka tabanlı işletim sistemlerinin geliştirilmesinde önemli bir adım olarak değerlendiriliyor.
Robot sürülerinde güvenlik: Seyrek dizilimin yoğun gruptan neden daha güvenli olduğu
MIT araştırmacıları, robot sürülerinin güvenli kontrolü için yenilikçi bir yaklaşım geliştirdi. Fokker-Planck denklemini kullanan bu sistem, robotların uzaysal yoğunluğunu kontrol ederek güvenliği artırıyor. Araştırma, seyrek dizilimli robot gruplarının yoğun gruplardan çok daha güvenli olduğunu matematiksel olarak kanıtlıyor. Geleneksel açık döngü sistemlerinin aksine kapalı döngü çalışan bu yöntem, Voronoi tabanlı varyantı sayesinde dağıtık kullanımlara da olanak sağlıyor. Gerçek dünya testlerinde lokalizasyon ve hareket gürültülerine karşı dayanıklılık gösteren sistem, sürü robotik alanında önemli bir ilerlemeyi temsil ediyor.
Half-Moon Cookie: Gizlilik Koruyan Yeni Güvenlik Sistemi Geliştirildi
Araştırmacılar, siber güvenlik alanında önemli bir yenilik olan Half-Moon Cookie sistemini geliştirdi. Bu yeni framework, zararlı içeriklerin tespiti için kullanılan kara liste kontrollerini, kullanıcı gizliliğini koruyarak gerçekleştiriyor. Geleneksel sistemlerde ya kara liste herkese açık olmak zorunda ya da kullanıcılar sorgu bilgilerini sunucuyla paylaşmak durumundaydı. Yeni sistem ise her iki sorunu da çözüyor. Sistem, bir öğenin kara listede bulunan elementlere yakın olup olmadığını metrik uzayda kontrol edebiliyor. En önemli özelliği, embedding adımını kara liste kontrolünden ayırarak performansı önemli ölçüde artırması. Ayrıca daha önce kontrol edilmiş öğelerin tekrar doğrulanması için çok hızlı bir mekanizma sunuyor. Bu sayede kritik uygulamalarda gecikme olmadan güvenlik kontrolü yapılabiliyor.