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APTS
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DeepFaith框架改进了APT防御中LLM的事件报告
研究人员开发了DeepFaith，一个旨在提高大型语言模型（LLMs）在高级持续性威胁（APTs）背景下生成的事件报告忠实度的创新框架。该系统将LLM生成的报告与来自防御系统的具体证据联系起来，确保陈述得到支持并减少幻觉。实验表明，DeepFaith显著提高了报告的忠实度，减少了无根据的声明，并增加了安全运营中心的报告的时间一致性。
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新的NAPTS方法将神经网络训练时间缩短了30%
研究人员开发了一种名为非单调预条件信任域策略（NAPTS）的新优化方法，专门用于训练深度神经网络。该方法通过使用域分解和全局信任域机制来增强并行训练。据报道，与APTS等先前方法相比，NAPTS将训练时间缩短了30%，并显著减少了被拒绝的步骤。