卡巴斯基和俄罗斯政府的关系究竟如何?FBI很感兴趣

FBI调查卡巴斯基
FBI正在调查卡巴斯基与俄罗斯之间的潜在关联,并尝试推动私有企业放弃使用卡巴斯基的产品。美国政府已将卡巴斯基从其批准供应商名单中移除。专家们对于FBI调查方式的意见不一。

目前FBI正在调查卡巴斯基与俄罗斯的潜在关联,并推动私有企业放弃卡巴斯基实验室产品,而有些专家认为,在鼓励企业放弃卡巴斯基产品之前,FBI应该更加透明地处理这一调查中的证据。

对卡巴斯基和俄罗斯潜在关联的担忧已经导致卡巴斯基实验室从美国政府批准供应商名单中除名。根据一份新的报道,美国官员对FBI调查卡巴斯基实验室的方式表示不满,他们认为FBI太过公开地试图让私营企业停止使用卡巴斯基产品。

卡巴斯基发言人否认卡巴斯基与俄罗斯的关系,并表示如果FBI和私营企业对卡巴斯基的指控属实,那会“非常令人失望”。

“卡巴斯基没有与任何政府有不妥当的关系,目前没有任何人或者任何组织可公开展示可靠证据来支撑对卡巴斯基的虚假指控,”该发言人表示,“唯一的结论似乎是,卡巴斯基实验室陷入地缘政治斗争中,并得到不公平的对待,尽管该公司从未帮助过也不会帮助世界任何政府进行网络间谍或侵略性网络活动。”

根据CyberScoop的报道称,前美国官员声称FBI故意泄露信息,并在机密国会通报中夸张化,以作为对卡巴斯基和俄罗斯关系指控的支撑。

卡巴斯基实验室表示他们曾试图配合FBI的调查。

“首席执行官Eugene Kaspersky曾多次会见政府官员,并在美国国会作证,还提供该公司的源代码接受正式审核,以帮助解答美国政府对该公司的任何问题,但卡巴斯基实验室仅收到模板式回复,”该发言人称,“卡巴斯基只是想有机会回答任何问题,并协助所有相关政府机构进行调查,因为卡巴斯基坚信,对其公司的深入检查将证实这些指控完全没有根据。”

截至发稿时,FBI并没有对此作出回应。

咨询公司Rendition InfoSec LLC创始人Jake Williams称,开放代码库可能无法消除对卡巴斯基和俄罗斯关系的担忧。

“对于外国公司来说,这里的教训是,FBI公开举证的责任很轻,”Williams称,“这无疑会给其他国家经营的美国公司带来伤害。”

对于FBI针对卡巴斯基和俄罗斯关联的案件,专家们各持一词

Williams补充说,如果FBI有证据证明卡巴斯基和俄罗斯的关系,那应该更加透明公开。

“到目前为止,我们根本没有看到任何证据,所以我不知道我们可以对这个案件说什么,目前发布的内容不太有说服力,”Williams称,“整个案件的证据似乎只是卡巴斯基的高管在职业生涯早期与俄罗斯情报局有关系,但这种‘与情报局的关系’似乎适用于大量美国公司。”

Strategic Cyber Ventures公司首席执行官Tom Kellermann称,FBI考虑到公众的最大利益,可能无法发布更多信息。

Kellermann称:“如果FBI披露所有证据,他们将违反法律,这将会损害美国政府对俄罗斯采取反情报活动的能力。”

Strategic Cyber Ventures公司合伙人兼首席营运官Hank Thomas称,剖析联邦调查可能会“影响极其复杂且昂贵的情报工作及反情报行动”。

Thomas称:“如果卡巴斯基希望扭转局面,卡巴斯基应该进一步远离俄罗斯,更加透明化,并引入可信赖的领导来运营公司。但我不确定这是否会有帮助。”

Virsec公司市场营销副总裁Willy Leichter称,鉴于对卡巴斯基和俄罗斯关系调查的高代价,如果有明确的证据,FBI应该更加谨慎和透明。

“很多美国公司都与政府机构有关联,这非常令人震惊,例如RSA被指控在广泛使用的加密算法中为NSA提供后门程序,”Leichter称,“不幸的是,复杂的网络技术问题导致其沦为政治作秀的工具,毕竟很少人了解底层技术。如果得到证实,对卡巴斯基的指控显然非常严重。但如果没有明确证据,这可能会损害依靠全球合作的更广泛的安全行业。”

Williams称FBI应该公开其发现的证据。

“我毫不怀疑FBI正在向某些美国公司提供更多信息说明卡巴斯基产品如何危险。但如果卡巴斯基正在协助俄罗斯政府进行间谍活动,那么他们(和俄罗斯政府)已经知道哪些被发现,”Williams称,“只有公众缺乏数据来作出明智的决定,但FBI在封闭圈子中分享数据可保护资源和方法的说法似乎很无力。”
本文转自d1net(转载)

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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