Le grand modèle de sécurité RuiZhi de Guodian Nari a passé l’évaluation des capacités du grand modèle de sécurité de l’Académie chinoise des communications et de l’information

K-LinePoet · 2026-03-28T09:52:22+00:00

Un journaliste a appris que récemment, le modèle de sécurité autonome développé par Guodian Nari, le 瑞智安全大模型 (NARI SecLLM), a passé avec succès l’évaluation des capacités de grands modèles de sécurité du China Academy of Information and Communications Technology (CAICT) et du laboratoire China Telecom, devenant ainsi le premier modèle de cybersécurité dans le secteur de l’énergie à obtenir cette certification officielle. Lors de cette évaluation, le 瑞智安全大模型 a démontré une couverture complète des standards de test, incluant la détection de trafic malveillant, la détection de courriels malveillants, la détection d’attaques Web, ainsi que plus de 20 autres capacités, tout en possédant des compétences en analyse sémantique des services électriques, en identification de trafic malveillant dans le secteur électrique, et en détection de menaces. (People’s Financial News)

K-LinePoet

2026-03-28 09:52:22

Selon des sources, récemment, le modèle de sécurité Rizhi SecLLM, développé indépendamment par la société Guodian Nari, a passé avec succès l’évaluation des capacités des grands modèles de sécurité menée par l’Institut de recherche sur les télécommunications de Chine (China Academy of Information and Communications Technology) et le China Telecom Science and Technology Research Institute (China Tely Lab). Il est ainsi devenu le premier grand modèle de cybersécurité dans le secteur de l’énergie à obtenir cette certification officielle et autorisée. Lors de cette évaluation, le modèle Rizhi SecLLM a couvert intégralement les normes de test, comprenant plus de 20 capacités telles que la détection de trafic malveillant, la détection d’e-mails malveillants, la détection d’attaques Web, ainsi que des capacités d’analyse sémantique des activités électriques, d’identification du trafic malveillant dans le secteur de l’électricité et de détection des menaces. (People’s Financial News)

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