• 07:18 | 25/04/2024
Quản trị trí tuệ nhân tạo của Trung Quốc (Phần 2)

Quản trị trí tuệ nhân tạo của Trung Quốc (Phần 2)

Bên cạnh việc tăng cường phát triển công nghệ AI, Trung Quốc đã tăng cường các cơ chế, biện pháp để quản trị như như luật pháp, khuôn khổ đạo đức, tiêu chuẩn, chứng nhận,… để thúc đẩy AI có trách nhiệm (Responsible AI), tin cậy và lấy con người làm trung tâm. Dưới đây là 5 khía cạnh của Trung Quốc trong bài toán quản trị trí tuệ nhân tạo.

  • Giải pháp tích hợp mô hình phát hiện tấn công Dos dựa trên học máy vào hệ thống ZABBIX

    Giải pháp tích hợp mô hình phát hiện tấn công Dos dựa trên học máy vào hệ thống ZABBIX

    Bản thân hệ thống Zabbix đã có cơ chế phát hiện bất thường và đưa ra cảnh báo cho người dùng. Zabbix có thế mạnh trong việc thu thập dữ liệu, tuy nhiên, phân loại các sự cố hay các cuộc tấn công vào hệ thống thì chỉ dựa vào một số tập luật có sẵn trong Zabbix để đưa ra cảnh báo là không đủ. Xu hướng hiện nay là kết hợp hệ thống thu thập thông tin vào trong học máy, học sâu để đưa ra kết quả phát hiện tấn công hiệu quả.

     15:00 | 01/03/2022

  • INFOGRAPHIC: Học máy cho người mới bắt đầu

    INFOGRAPHIC: Học máy cho người mới bắt đầu

    Trí tuệ nhân tạo và học máy có thể là một trong những đồng minh mạnh nhất trong cuộc chiến chống lại tấn công mạng, giúp mở rộng quy mô và tăng tốc tốc độ quản lý dữ liệu. Vậy Học máy là gì? Học máy có thể đem lại những ứng dụng gì trong cuộc sống?

     07:00 | 27/09/2021

  • IBM ra mắt bộ vi xử lý tích hợp trí tuệ nhân tạo trên chip

    IBM ra mắt bộ vi xử lý tích hợp trí tuệ nhân tạo trên chip

    Ngày 23/8/2021, Tập đoàn IBM đã chính thức công bố Bộ vi xử lý IBM Telum hoàn toàn mới, được thiết kế để mang tới những khả năng học sâu và các tác vụ của doanh nghiệp để giảm thiểu các gian lận thới gian thực.

     10:00 | 25/08/2021

  • Deep learning ứng dụng trong nghiệp vụ nhận dạng văn bản

    Deep learning ứng dụng trong nghiệp vụ nhận dạng văn bản

    Lĩnh vực nhận dạng ký tự văn bản đang ngày càng phát triển nhờ những ứng dụng thực tiễn trong đời sống và nhờ việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo, đang ngày càng chứng minh được tính ưu việt với tốc độ nhanh, độ chính xác cao. Để phân tích cách thức làm việc, các thuật toán sử dụng, mô hình học sâu, chúng tôi tập trung khai thác thư viện Tesseract 4 [4], là thư viện mã nguồn mở triển khai các thuật toán và mô hình học sâu trong lĩnh vực nhận dạng văn bản mang lại hiệu quả cao. Để chứng minh hiệu quả sử dụng đối với văn bản thường và văn bản có định dạng đặc thù riêng, chúng tôi tiến hành đánh giá kết quả nhận dạng đối với văn bản thông thường và văn bản có định dạng đặc thù riêng trong các trường hợp sử dụng. Kết quả cho thấy đối với văn bản thông thường, Tesseract 4 hoạt động rất tốt trong hầu hết các trường hợp.

     17:00 | 15/04/2021

  • Chuyển đổi an ninh mạng với trí tuệ nhân tạo và học máy

    Chuyển đổi an ninh mạng với trí tuệ nhân tạo và học máy

    Khi cuộc sống trở nên gắn kết hơn với thế giới số, thì nhu cầu đảm bảo an ninh mạng càng trở lên cần thiết. Công nghệ trí tuệ nhân tạo và học máy sẽ là một trong những đồng minh mạnh nhất trong cuộc chiến chống lại tấn công mạng, mang lại quy mô và tốc độ quản lý dữ liệu.

     09:00 | 14/08/2020

  • Deepfake - mặt tối khó kiểm soát của Internet

    Deepfake - mặt tối khó kiểm soát của Internet

    Cho đến thời điểm này, vấn nạn Deepfake không còn là nguy cơ mà đã trở nên hiện hữu trên không gian mạng, ảnh hưởng trực tiếp đến cá nhân, tập thể, xã hội, thậm chí mang màu sắc chính trị. Thực tế cho thấy, bất cứ ai cũng có thể trở thành nạn nhân của vấn nạn Deepfake, đặc biệt là phụ nữ, người nổi tiếng và chính trị gia - nhóm đối tượng dễ bị lợi dụng. Vậy Deepfake là gì? Nó tác động như thế nào đến đời sống con người? Cần làm gì để ngăn chặn vấn nạn này?

     17:00 | 23/07/2020

  • Ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo trong bài toán phân loại văn bản

    Ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo trong bài toán phân loại văn bản

    Trong nhiều lĩnh vực, phân loại văn bản là một trong những bài toán được ứng dụng rộng rãi của xử lý ngôn ngữ tự nhiên, với mục đích là tự động phân loại các tài liệu vào một hoặc nhiều thể loại được xác định. Nội dung dưới đây trình bày về một mô hình mạng nơron học sâu được đề xuất để phân loại các văn bản theo các chủ đề đã được xác định. Mô hình này được huấn luyện sử dụng bộ dữ liệu tự xây dựng ứng dụng cho lĩnh vực quân sự. Tập dữ liệu gồm 04 chủ đề, trong đó, mỗi chủ đề gồm 100 văn bản cho việc huấn luyện và 100 văn bản để kiểm tra. Các kết quả thực nghiệm đều cho thấy mô hình hoạt động đạt độ chính xác tới 91.86%.

     11:00 | 22/03/2019

 

Trang chủ

Tin tức

Chính sách - Chiến lược

Tấn công mạng

Chứng thực điện tử

Mật mã dân sự

Giải pháp ATTT

Sản phẩm - Dịch vụ

Tiêu chuẩn - chất lượng

Pháp luật

Đào tạo ATTT

Hội thảo - hội nghị

Sách - tư liệu

Video

Ảnh

Ấn phẩm In

Liên hệ

Gửi bài viết

Quảng cáo

Giới thiệu

Đặt mua tạp chí

Về đầu trang