20年前是互联网的发展和崛起，网络还没有完全覆盖到每家每户，而如今我们已经完全离不开互联网了，微信、支付宝、百度、电子支付等等，都让我们与互联网的联系更加密切，5G时代的来临、人工智能硬件设备的发展都让网络安全不再是一个小众的需求，它会切实的关系到我们每一个人的利益！所以，有信息的存在，就必须有网络安全的存在！网络安全是一个大方向，包含了攻防渗透、数据安全、内容安全、流量安全、安全运营、安全合规等

Transformer 通过其捕捉上下文和理解语言的能力，彻底改变了自然语言处理（NLP）领域。通过注意力机制、编码器-解码器架构和多头注意力，它们使得诸如机器翻译和情感分析等任务得以在前所未有的规模上实现。随着我们继续探索诸如 BERT 和 GPT 等模型，很明显，Transformer 处于语言理解和生成的前沿。它们对 NLP 的影响深远，而与 Transformer 一起的发现之旅将揭示出该

* 1.攻击手段复杂且多样化DeepSeek遭受的网络攻击呈现出复杂化和多样化的特征。攻击者不仅采用了传统的分布式拒绝服务攻击（DDoS），还结合了HTTP代理攻击、僵尸网络攻击以及密码爆破攻击等多种手段。这些攻击手段的组合使得防御难度大幅增加，尤其是僵尸网络的参与，使得攻击流量来自多个分散的源头，难以通过简单的IP封锁等方式进行有效防御。** 2.攻击的跨境特征明显此次攻击具有明显的跨境特征，攻

随着人工智能（AI）的快速发展，深度学习技术正渗透到多个领域，从医疗诊断到自动驾驶，再到金融风险控制，AI 以其强大的计算能力和数据分析能力改变着传统行业。而在网络安全领域，面对日益复杂和高频率的网络攻击，传统的防御体系正遭遇前所未有的挑战。攻击者利用自动化工具、社会工程学和新型攻击策略，使得传统基于规则和特征匹配的安全手段逐渐失效。在这样的背景下，AI 赋能网络安全成为一种趋势，而 DeepSe

基座模型通常指的是一个通用的、预先训练好的语言模型，如GPT-3.5。是一个轻量级知识图谱表示学习框架，其通过知识图谱蒸馏等方法，实现快速、高效的实体向量学习，可支持知识图谱模型的快速部署，以及在移动、边缘设备应用部署。在商业知识图谱数据开放基础之上，我们还开放了部分知识图谱技术平台能力，开源了若干知识图谱构建、融合、推理和应用工具，以促进知识图谱技术社区的发展。对话模型通常已经在对话数据上进行了

预训练）是语言模型学习的初始阶段。在预训练期间，模型会接触到大量未标记的文本数据，例如书籍、文章和网站。在大量未标记文本数据上训练语言模型。比如说在包含数百万本书、文章和网站的数据集上预训练像GPT-3 这样的语言模型。预训练目标是捕获文本语料库中存在的底层模式、结构和语义知识。预训练（Pre-training）是指在目标任务之前，使用大规模数据集和无监督学习的方法对模型进行初始训练。在预训练阶段

这是某乎平台网友分享的网工找工作难的真实案例这两年，IT行业面临经济周期波动与AI产业结构调整的双重压力，确实有很多运维与网络工程师因企业缩编或技术迭代而暂时失业。很多人都在提运维网工失业后就只能去跑滴滴送外卖了，但我想分享的是，对于运维人员来说，即便失业以后仍然有很多副业可以尝试。

矛盾是事物的对立面，也是事物的统一面。网络安全缺口大，但网安行业却难以招聘到合适的人才，甚至在部分情况下需要裁员，这是当前网络安全行业面临一个复杂现象（在甲方爸爸那边做安全的除外，但是甲方爸爸也缺人）。网络安全人才缺口的确是巨大的，因为，网络安全只能由人来保障。随着人工智能和机器学习技术的兴起，黑客能够利用这些工具发动更复杂的攻击。他们可以使用自动化脚本和算法来扫描网络漏洞，发起分布式拒绝服务（D

想入门先练“实战”：别买贵的培训班，先去“攻防世界”“CTFtime”这些免费平台练手，哪怕每天只做1道题，半年后比只看理论的人强；找“愿意教的公司”：投简历时重点看“岗位描述里有没有‘接受无经验、提供培训’”，中小公司、中西部公司这类岗位更多；别怕“不懂AI”：先从“AI安全基础”学起，比如看《AI安全入门》这类通俗书，现在行业缺的是“懂点AI的安全人”，不是“AI专家”。其实480万缺口背后，

想入门先练“实战”：别买贵的培训班，先去“攻防世界”“CTFtime”这些免费平台练手，哪怕每天只做1道题，半年后比只看理论的人强；找“愿意教的公司”：投简历时重点看“岗位描述里有没有‘接受无经验、提供培训’”，中小公司、中西部公司这类岗位更多；别怕“不懂AI”：先从“AI安全基础”学起，比如看《AI安全入门》这类通俗书，现在行业缺的是“懂点AI的安全人”，不是“AI专家”。其实480万缺口背后，