在未来5年的投资规模将达到万亿级别

这也是 9 年来第一次由苹果和三星之外的公司占据了市场领先地位，但到了 2020 年 9 月中旬，由于美国的制裁，华为面临着芯片供应的困境。

使用美国芯片制造设备的外国公司必需获得美国政府的许可，才能向华为提供某些芯片。华为消费者业务 CEO 余承东在中国信息化百人会 2020 年峰会上表示：「我们手机业务现在很困难，芯片供应困难，很缺货。」

华为的麒麟 AI 芯片由台积电代工，受到美国制裁政策影响，台积电接受的最后一笔订单是在 2020 年 5 月 15 日。目前，华为正尝试向中芯国际（SMIC）寻求芯片制造方面的支持。
 

NeurIPS 和 ICLR 都提出了新的伦理规范，但并未强制代码和数据共享。以人工智能领域最顶级会议 NeurIPS 为例：

• NeurIPS 将创建一个专门的子团队，由机器学习和伦理学交叉领域的专家组成。
• NeurIPS 现在要求论文作者提交关于「该工作可能产生的更广泛的影响，包括道德方面以及未来的社会影响」。
• 鉴于 Facebook 和谷歌等公司在 NeurIPS 中的影响力日益增强，因此「作者必须提供明确披露资金来源以及竞争利益点」。
• NeurIPS「强烈鼓励」共享数据和模型，但没有强制性规定。
• 在这方面，机器学习领域落后于生命科学领域，例如在 Nature 期刊上发表论文的条件之一是，作者必须「及时向读者提供材料、数据、代码和相关协议」。

华为在智能手机领域的主导性增强，并在机器学习技术上大量投资
 

美国国防部高级研究计划局（DARPA）组织了一场虚拟空战大赛，一众 AI 系统相互竞争，最终胜出的「选手」、苍鹭系统公司开发的顶级 AI 以 5:0 的成绩击败了人类飞行员。

从 AlphaGo、AlphaStar 到 AlphaDogfight，借助深度强化学习技术，人工智能正在更多的领域击败顶尖人类选手。这也充分说明，在游戏对战环境中所训练的取胜技术，可以迅速迁移到军事环境中。被击败的飞行员表示：「作为战斗机飞行员，我们往常的标准操作方法已经不起作用了。」

美国国防部长 Mark T. Esper 表示，这些在模拟战斗环境中训练的算法，将在 2024 年应用于真实世界的战争中，包括全尺寸战术飞机。机器学习将对未来世界的战争产生结构性影响，他指出：「那些率先利用最新迭代技术的人，往往会在未来战场上占据决定性优势。」

两大 AI 顶会采用全新的道德规范
 

首先，在高严重性IoC中，根本看不到其中两种策略(初始访问和提取)，而另外两种策略(发现和提权)则不足1%，相当于消除了三分之一的高占比策略。

有趣的是排名发生的变化。前三名保持不变，但在关键严重性IoC中执行(Execution)比防御规避更常见。按严重性过滤时，其他重要动作包括：

• 驻留出现在38%的关键IoC中，但在关键IoC中的出现率高达38%;
• 横向运动从IoC的4%跃升至22%;
• 凭据访问权限上升了三名，从4%增加到21%;
• “影响”和“收集”策略都看到了适度的增长;
• 特权升级从8%下降到0.3%;
• 初始访问完全从列表中消失，以前出现在第四位。

如何防御关键端点威胁

以上是IoC数据的简要分析。有了这些常见威胁类别和策略的信息，我们如何保护端点?以下是一些建议：

1. 限制执行未知文件

如果恶意文件无法执行，将无法进行恶意活动。对允许在您环境中的端点上运行的应用程序使用组策略和/或“白名单”。这并不是说应该利用每个可用的控件来完全锁定端点——过于严格地限制最终用户权限可能会产生可用性问题。

如果您的企业将双重用途安全工具用于远程管理等活动，请严格限制允许运行该工具的账户数量，仅在需要该工具时才授予临时访问权限。

2. 监控进程和注册表

注册表修改和进程注入是无文件恶意软件用来隐藏其活动的两种主要技术。监视注册表中的异常更改并查找奇怪的进程注入尝试将大大有助于防止此类威胁站稳脚跟。

3. 监视端点之间的连接

密切注意不同端点之间的连接以及与环境中服务器的连接。研究是否有两台计算机不应该连接，或者端点是否以不正常的方式与服务器通信。这可能表明不良行为者试图在网络上横向移动。

研究者指出：“尽管上述(关键问题)在总体IoC警报中只占很小的一部分，但它们无疑是最具破坏性的。一旦发现，需要立即予以关注。此外，绝大多数警报属于中低类别，且种类繁多。”

（编辑：威海站长网）

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