저자
Chris Ford의 기사
합성 데이터로 ML 모델 교육을 가속화하여 데이터 부족을 극복하고, 개인 정보 보호를 강화하고, 비용을 절감하고, 엣지 케이스를 테스트하여 견고하고 안전한 AI 모델을 보장합니다.
F5에서는 AI를 쉽고 안전하게 소비하고 사용할 수 있도록 하는 핵심을 짚어내는 방식으로 혁신하고 있습니다.
Linux 커널에서 발생하는 취약점인 Dirty Pipe는 임의의 읽기 전용 파일에 데이터를 덮어쓸 수 있게 하며, 이는 루트 프로세스에 코드를 주입하여 권한 상승으로 이어질 수 있습니다. 즉, Dirty Pipe는 인프라 수준에 집중할 수 있지만 전체 환경에 대한 포괄적인 관점을 통해 이러한 취약성이 나타나면 적절하게 관리할 수 있습니다.