5月21日,神州鲲泰全国算力聚能之旅广州站顺利举办,会上,神州数码宣布TDMP数据脱敏系统顺利通过自有品牌神州鲲泰服务器的兼容性测试,TDMP数据脱敏一体机正式发布。
依托TDMP数据脱敏系统强大的性能、专业的数据脱敏技术和神州鲲泰服务器算力的多样性,TDMP数据脱敏一体机将进一步升级企业数据安全保障,助力企业充分释放数据价值。
TDMP数据脱敏系统,打造企业数据的保险柜
随着数据需求的快速增长,数据安全管理也愈加重要。通过数据加密、数据脱敏、数据防泄露、数据追踪溯源以及数据库安全防范等技术手段保护个人隐私,保障数据完整性、保密性和可用性的需求日益凸显。
神州数码通过独立设计研发,打造出具有高性能、可扩展、高效率的TDMP数据脱敏系统,内置丰富高效的敏感信息识别和脱敏算法,能自动、智能且精准的识别各类企业常用敏感数据类型,对敏感数据进行变形、屏蔽、替换、加密等,达到将隐私数据去敏感化的目的。通过选用特定的脱敏算法,还可以保证脱敏数据的仿真性、关联性和唯一性,在确保业务正常的同时有效地保护敏感信息不被泄露,为企业的数据安全铸就坚固的防线。
发布仪式上,神州数码云业务集团数据安全部技术总监徐元明表示,TDMP数据脱敏产品充分兼容神州鲲泰应用服务器后,能为企业提供更完整、简洁的一体化解决方案,在减少维护成本的同时更便于管理。
多样性算力加持,为数据安全提供底座
作为数据处理的底座,面对海量的数据安全需求,算力多样性发展已成必然。在算力升级的热潮中,Arm处理器的低功耗、高稳定性、小体积、长续航以及低开发成本,使得其在数字化转型过程中的优势逐步显现,引领着底层架构的新一轮重构。
在此背景下,神州数码于2020年发布了基于鲲鹏架构的神州鲲泰服务器,为多云、多架构的协同提供敏捷、高效的算力性能,并充分满足了各行各业对于算力多样性的需求。
持续更新迭代,全面扩展数据安全产品的应用场景
依托神州鲲泰服务器的多样性算力,神州数码TDMP数据脱敏系统将能为用户提供更加高效、灵活的数据脱敏解决方案,进一步证明TDMP数据脱敏系统解决方案广泛的适配性与易用性,以及神州数码在数据脱敏领域的创新能力与服务水平。
目前,神州数码TDMP数据脱敏系统已经在平安集团、平安银行、平安人寿、平安科技、交通银行、安徽农信、吉林农信、宁波银行、乐平妇幼保健院等企业得到了广泛应用。同时,也已经正式登陆Azure、AWS、阿里云、华为云、中国移动云应用市场(Marketplace),为云端用户提供基于敏感数据脱敏的专业解决方案与系列安全服务。
此外,TDMP数据脱敏解决方案也已完成与国产服务器、国产操作系统、国产数据库以及Fusion Insight大数据平台的全面适配,充分满足企业数字化转型的需求。
基于灵活的脱敏策略、精准的隐私数据发现、多样化的脱敏方式、高效的脱敏算法等优势,神州数码TDMP数据脱敏系统已深受行业用户青睐。未来,通过 TDMP数据脱敏一体机,神州数码将继续紧随数字化转型的发展趋势,扩大产品认证范围,提供更加完善的解决方案,为企业的数据安全保驾护航,为数字经济发展提供安全稳定的保障。
好文章,需要你的鼓励
zip2zip是一项创新技术,通过引入动态自适应词汇表,让大语言模型在推理时能够自动组合常用词组,显著提高处理效率。由EPFL等机构研究团队开发的这一方法,基于LZW压缩算法,允许模型即时创建和使用"超级tokens",将输入和输出序列长度减少20-60%,大幅提升推理速度。实验表明,现有模型只需10个GPU小时的微调即可适配此框架,在保持基本性能的同时显著降低计算成本和响应时间,特别适用于专业领域和多语言场景。
这项研究创新性地利用大语言模型(LLM)代替人类标注者,创建了PARADEHATE数据集,用于仇恨言论的无毒化转换。研究团队首先验证LLM在无毒化任务中表现可与人类媲美,随后构建了包含8000多对仇恨/非仇恨文本的平行数据集。评估显示,在PARADEHATE上微调的模型如BART在风格准确性、内容保留和流畅性方面表现优异,证明LLM生成的数据可作为人工标注的高效替代方案,为创建更安全、更具包容性的在线环境提供了新途径。
这项研究由中国科学技术大学的研究团队提出了Pro3D-Editor,一种新型3D编辑框架,通过"渐进式视角"范式解决了现有3D编辑方法中的视角不一致问题。传统方法要么随机选择视角迭代编辑,要么同时编辑多个固定视角,都忽视了不同编辑任务对应不同的"编辑显著性视角"。Pro3D-Editor包含三个核心模块:主视角采样器自动选择最适合编辑的视角,关键视角渲染器通过创新的MoVE-LoRA技术将编辑信息传递到其他视角,全视角精修器修复并优化最终3D模型。实验证明该方法在编辑质量和准确性方面显著优于现有技术。
这项研究提出了ComposeAnything,一个无需重新训练的框架,可显著提升AI图像生成模型处理复杂空间关系的能力。该技术由INRIA、巴黎高师和CNRS的研究团队开发,通过三个创新步骤工作:首先利用大型语言模型创建包含深度信息的2.5D语义布局,然后生成粗略的场景合成图作为先验指导,最后通过物体先验强化和空间控制去噪引导扩散过程。在T2I-CompBench和NSR-1K基准测试中,该方法远超现有技术,特别是在处理复杂空间关系和多物体场景时表现卓越,为AI辅助创意设计开辟新可能。