大数据助力提升城市治理水平
|
智慧家庭革命已经全面展开了一段时间。尽管房主已经完全接受了数据和物联网技术，但许多建筑商尚未这样做。COVID-19大流行可能是改变这种情况的催化剂。大流行已经破坏了无数的产业，建设也不例外。面对新的挑战和局限，该行业可能别无选择，只能接受技术。房屋建筑正变得越来越智能，因为它必须在后COVID世界中工作。 在大流行之后，房屋建设将发生变化，以恢复并满足不断变化的需求。以下是新技术将帮助这个行业向前发展的几种方法。
二、集群层 保护 Kubernetes 集群有两个主体需要关注：
保护 Kubernetes 集群组件与服务或应用：
针对这两个主体的保护，我们的保护可以分为 4 大块：管理 API 的访问控制、Kubelet 的访问控制、Runtime(运行时)工作负载或用户功能的访问控制、集群组件的安全漏洞防护，如下图所示。 对于这里安全模型的每一层，都是单向依赖于外层的。也就是说，外层的云、集群、容器安全如果做得好，代码层的安全就可以受益，而反过来，我们是无法通过提高代码层的安全性来弥补外层中存在的安全漏洞或问题。基于上述这一点原理，我们的纵深防御策略是「自外而内」地进行“设防”。 一、云/数据中心/网络层安全 这一层也可以称之为基础设施安全，不管从何角度，公有或私有云或企业数据中心以及对应的网络安全，是 K8s 集群最根本的安全基础，如果这一层存在安全漏洞或者过于脆弱，则整个系统都不能在此基础上保证组件的安全。 我们除了需要防御传统的攻击，如 ARP 伪装、DDOS、网络层各类报文等攻击，应该针对 Kubernetes 集群采取以下保护措施：
乔治亚理工学院(Georgia Institute of Technology)研究自然语言处理的人工智能教授马克·瑞德尔(Mark Riedl)表示：“如果确信实现更好人工智能的方法实际上是实现更大规模，那么谁能拥有更优人工智能就由OpenAI决定了。” 瑞德尔对OpenAI是否会监视其新API的所有使用情况，以确定是否被用于恶意目的表示质疑，OpenAI曾花了大量精力来思考它的算法会如何被滥用。“OpenAI是否会查看输出，以判断他们的技术是否得到恰当使用?鉴于其宗旨，以及这与他们新盈利模式相冲突，这似乎很关键。他们能做到大规模监控吗?” 并非所有人都认同OpenAI“越大越好”的方法是人工智能的发展方向。例如，自然语言处理研究人员梅拉妮·米歇尔(Melanie Mitchell)就对GPT-3进行了“模仿”测试，要求算法识别特定字母序列的变化模式。如果“abc”变为“abd”，那么“efg”会变成什么? 上世纪80年代，米歇尔开发了一种算法来解决这类人类一直以来所进行类比的微型模拟测试。要正确地进行类比，必须理解所有组件之间的关系。在字母表的例子中，算法必须了解字母表的顺序和每个字母的位置。虽然该算法在众多测试中表现良好，但米歇尔发现，它也无法掌握其他算法数十年前已掌握的一些简单概念。 米歇尔说：“在研究方面，我个人认为，在一个问题上投入过多的计算和参数可能会把人工智能逼进死胡同。如果我们的目标是制造强大、具有普遍智能的机器，我认为这无法取得真正的进展。” 她承认，在制造需要深度学习的人工智能产品时，庞大的计算能力让科技巨头获得优势，但反之并不是所有现代问题都需要高能耗的深度学习算法，不是解决每个问题都需要达到GTP-3的规模。
米切尔在测试该算法时写道：“GPT-3的性能令人惊叹，但它也和当今最先进的人工智能系统中的很多情况类似：似乎很智能的性能中夹杂着一些非人类错误，而且我们搞不清楚它表现好或犯错误的原因。” （编辑：柳州站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
