


Kennen Sie KI-Anwendungen in der Netzwerksicherheit von Unternehmen?
Da sich das Tempo der Entwicklung von Sicherheitssystemen für Unternehmen beschleunigt, entstehen neue und ausgefeiltere Arten von Cyberangriffen. Nach Angaben des Weltwirtschaftsforums sind die Schutzmaßnahmen der Unternehmen sofort überholt. Die Zahl der Angriffe ist im Vergleich zum Vorjahr um 30 % gestiegen, und dieser alarmierende Trend hält an.
Dem Markt fehlen etwa 2,72 Millionen Cybersicherheitsexperten, um mit den zunehmenden Bedrohungen umzugehen. Hier kann künstliche Intelligenz Unternehmen helfen. Lassen Sie uns über sechs KI-Anwendungsfälle in der Cybersicherheit sprechen.
Erkennen Sie bösartigen Code und bösartige Aktivitäten in Unternehmensnetzwerken.
KI klassifiziert Domänen automatisch durch Analyse des DNS-Verkehrs, um C&C-, Schad-, Spam-, Phishing- und geklonte Domänen usw. zu identifizieren. Um diese Umgebung zu verwalten, reichte bisher eine gute Blacklist aus. Sie bewältigen ihre Aufgaben trotz regelmäßiger Updates und zwar vieler davon.
Heutzutage werden Domainnamen innerhalb von 1-2 Minuten erstellt, innerhalb einer halben Stunde höchstens 2-3 Mal verwendet und dann wechseln die Kriminellen zu anderen Domainnamen. Um sie zu verfolgen, reichen Blacklists nicht aus: Sie müssen KI-Technologie einsetzen. Intelligente Algorithmen lernen, diese Domains zu erkennen und sofort zu blockieren.
Verschlüsselte Verkehrsanalyse
Laut Cisco-Daten sind mehr als 80 % des Internetverkehrs verschlüsselt. Es muss analysiert werden. Sie können ein „Government Man in the Middle“-Szenario anwenden oder KI-Technologie verwenden, die die folgenden Probleme anhand von Metadaten und Netzwerkpaketen ohne Verschlüsselung und Entschlüsselung identifizieren kann, ohne die Nutzlast zu analysieren:
- Bösartiger Code
- Bösartig Eine Softwarefamilie;
- verwendete Anwendungen;
- Geräte, die innerhalb der einen oder anderen Version der verschlüsselten TLS-Sitzung oder des SSL-Frameworks arbeiten.
Diese Techniken funktionieren in der Praxis und ermöglichen es Ihnen zu verstehen, was im verschlüsselten Datenverkehr passiert, und ihre Zahl nimmt zu. Und Sie müssen nicht zu viel darin investieren.
Erkennen Sie gefälschte Fotos und Ersatzbilder
Der Algorithmus erkennt, ob das Gesicht einer Person auf einem Foto durch das Foto einer anderen Person ersetzt wurde. Diese Funktion ist besonders nützlich für die biometrische Fernauthentifizierung bei Finanzdienstleistungen. Es verhindert, dass Betrüger gefälschte Fotos oder Videos erstellen und sich als legitime Bürger ausgeben, die Kredite erhalten können. Deshalb stehlen sie nicht das Geld anderer Leute.
Sprache, Sprache und Stimme erkennen
Diese KI-Funktion wird verwendet, um Informationslecks zu erkennen und unstrukturierte Informationen in einem nicht maschinenlesbaren Format zu lesen. Diese Informationen bereichern Daten von Firewalls, Gateways, Proxy-Systemen und anderen Technologielösungen, die strukturierte Daten bereitstellen.
So wissen Sie, wer wann auf das Internet zugegriffen hat und ob ein Firmen- oder Abteilungsnetzwerk genutzt wurde. KI hilft dabei, diese Informationen mit Daten aus Nachrichten, Unternehmensnewslettern und mehr anzureichern.
Empfehlungen geben
Basierend auf Statistiken gibt die KI Empfehlungen, welche Schutztools Sie verwenden oder welche Einstellungen geändert werden müssen, um die Sicherheit Ihres Unternehmensnetzwerks automatisch zu verbessern. Beispielsweise hat das Massachusetts Institute of Technology AI2 entwickelt, ein System, das unbekannte Bedrohungen mit einer Wahrscheinlichkeit von bis zu 85 % erkennen kann.
Je mehr Analysen das System durchführt, desto genauer ist die nächste Schätzung, die es aufgrund des Feedback-Mechanismus abgibt. Darüber hinaus erledigen intelligente Algorithmen dies in einem Ausmaß und einer Geschwindigkeit, die menschliche Verteidiger nicht bewältigen können.
Software-Schwachstellen-Suchautomatisierung
Eine Schwachstelle ist ein Fehler in einem Programm, der es jemandem ermöglicht, davon zu profitieren (z. B. Daten zum Verkauf zu extrahieren, Geld zu überweisen, private Daten von einem Telefon zu stehlen usw.). Dank KI ist es bereits heute möglich, automatisch nach solchen Fehlern zu suchen.
KI findet Schwachstellen in Programmen und überprüft Anwendungsschnittstellen. Wenn es Ransomware auf einem Computer erkennt, trennt es seine Benutzer sofort vom Netzwerk und bewahrt so den Rest des Unternehmens vor gefährlichen Infektionen.
Künstliche Intelligenz hat große Perspektiven im Bereich der Netzwerksicherheit. Aber es muss wie jede andere Technologie angemessen gehandhabt werden. Es ist kein Allheilmittel, und selbst die fortschrittlichste Technologie bedeutet keinen 100-prozentigen Schutz. Künstliche Intelligenz schützt Sie nicht vor schwerwiegenden Angriffen, die durch die Missachtung grundlegender Cybersicherheitsregeln verursacht werden. Wenn ein klares Ökosystem etabliert ist, das sich an das sich verändernde Unternehmensnetzwerk anpassen kann, sollten intelligente Algorithmen implementiert werden.
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Diese Seite berichtete am 27. Juni, dass Jianying eine von FaceMeng Technology, einer Tochtergesellschaft von ByteDance, entwickelte Videobearbeitungssoftware ist, die auf der Douyin-Plattform basiert und grundsätzlich kurze Videoinhalte für Benutzer der Plattform produziert Windows, MacOS und andere Betriebssysteme. Jianying kündigte offiziell die Aktualisierung seines Mitgliedschaftssystems an und führte ein neues SVIP ein, das eine Vielzahl von KI-Schwarztechnologien umfasst, wie z. B. intelligente Übersetzung, intelligente Hervorhebung, intelligente Verpackung, digitale menschliche Synthese usw. Preislich beträgt die monatliche Gebühr für das Clipping von SVIP 79 Yuan, die Jahresgebühr 599 Yuan (Hinweis auf dieser Website: entspricht 49,9 Yuan pro Monat), das fortlaufende Monatsabonnement beträgt 59 Yuan pro Monat und das fortlaufende Jahresabonnement beträgt 499 Yuan pro Jahr (entspricht 41,6 Yuan pro Monat). Darüber hinaus erklärte der Cut-Beamte auch, dass diejenigen, die den ursprünglichen VIP abonniert haben, das Benutzererlebnis verbessern sollen

Verbessern Sie die Produktivität, Effizienz und Genauigkeit der Entwickler, indem Sie eine abrufgestützte Generierung und ein semantisches Gedächtnis in KI-Codierungsassistenten integrieren. Übersetzt aus EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, Autor JanakiramMSV. Obwohl grundlegende KI-Programmierassistenten natürlich hilfreich sind, können sie oft nicht die relevantesten und korrektesten Codevorschläge liefern, da sie auf einem allgemeinen Verständnis der Softwaresprache und den gängigsten Mustern beim Schreiben von Software basieren. Der von diesen Coding-Assistenten generierte Code eignet sich zur Lösung der von ihnen zu lösenden Probleme, entspricht jedoch häufig nicht den Coding-Standards, -Konventionen und -Stilen der einzelnen Teams. Dabei entstehen häufig Vorschläge, die geändert oder verfeinert werden müssen, damit der Code in die Anwendung übernommen wird

Large Language Models (LLMs) werden auf riesigen Textdatenbanken trainiert und erwerben dort große Mengen an realem Wissen. Dieses Wissen wird in ihre Parameter eingebettet und kann dann bei Bedarf genutzt werden. Das Wissen über diese Modelle wird am Ende der Ausbildung „verdinglicht“. Am Ende des Vortrainings hört das Modell tatsächlich auf zu lernen. Richten Sie das Modell aus oder verfeinern Sie es, um zu erfahren, wie Sie dieses Wissen nutzen und natürlicher auf Benutzerfragen reagieren können. Aber manchmal reicht Modellwissen nicht aus, und obwohl das Modell über RAG auf externe Inhalte zugreifen kann, wird es als vorteilhaft angesehen, das Modell durch Feinabstimmung an neue Domänen anzupassen. Diese Feinabstimmung erfolgt mithilfe von Eingaben menschlicher Annotatoren oder anderer LLM-Kreationen, wobei das Modell auf zusätzliches Wissen aus der realen Welt trifft und dieses integriert

Um mehr über AIGC zu erfahren, besuchen Sie bitte: 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou unterscheidet sich von der traditionellen Fragendatenbank, die überall im Internet zu sehen ist erfordert einen Blick über den Tellerrand hinaus. Large Language Models (LLMs) gewinnen in den Bereichen Datenwissenschaft, generative künstliche Intelligenz (GenAI) und künstliche Intelligenz zunehmend an Bedeutung. Diese komplexen Algorithmen verbessern die menschlichen Fähigkeiten, treiben Effizienz und Innovation in vielen Branchen voran und werden zum Schlüssel für Unternehmen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. LLM hat ein breites Anwendungsspektrum und kann in Bereichen wie der Verarbeitung natürlicher Sprache, der Textgenerierung, der Spracherkennung und Empfehlungssystemen eingesetzt werden. Durch das Lernen aus großen Datenmengen ist LLM in der Lage, Text zu generieren

Maschinelles Lernen ist ein wichtiger Zweig der künstlichen Intelligenz, der Computern die Möglichkeit gibt, aus Daten zu lernen und ihre Fähigkeiten zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen hat ein breites Anwendungsspektrum in verschiedenen Bereichen, von der Bilderkennung und der Verarbeitung natürlicher Sprache bis hin zu Empfehlungssystemen und Betrugserkennung, und es verändert unsere Lebensweise. Im Bereich des maschinellen Lernens gibt es viele verschiedene Methoden und Theorien, von denen die fünf einflussreichsten Methoden als „Fünf Schulen des maschinellen Lernens“ bezeichnet werden. Die fünf Hauptschulen sind die symbolische Schule, die konnektionistische Schule, die evolutionäre Schule, die Bayes'sche Schule und die Analogieschule. 1. Der Symbolismus, auch Symbolismus genannt, betont die Verwendung von Symbolen zum logischen Denken und zum Ausdruck von Wissen. Diese Denkrichtung glaubt, dass Lernen ein Prozess der umgekehrten Schlussfolgerung durch das Vorhandene ist

Herausgeber | Der Frage-Antwort-Datensatz (QA) von ScienceAI spielt eine entscheidende Rolle bei der Förderung der Forschung zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Hochwertige QS-Datensätze können nicht nur zur Feinabstimmung von Modellen verwendet werden, sondern auch effektiv die Fähigkeiten großer Sprachmodelle (LLMs) bewerten, insbesondere die Fähigkeit, wissenschaftliche Erkenntnisse zu verstehen und zu begründen. Obwohl es derzeit viele wissenschaftliche QS-Datensätze aus den Bereichen Medizin, Chemie, Biologie und anderen Bereichen gibt, weisen diese Datensätze immer noch einige Mängel auf. Erstens ist das Datenformular relativ einfach, die meisten davon sind Multiple-Choice-Fragen. Sie sind leicht auszuwerten, schränken jedoch den Antwortauswahlbereich des Modells ein und können die Fähigkeit des Modells zur Beantwortung wissenschaftlicher Fragen nicht vollständig testen. Im Gegensatz dazu offene Fragen und Antworten

Herausgeber |. KX Im Bereich der Arzneimittelforschung und -entwicklung ist die genaue und effektive Vorhersage der Bindungsaffinität von Proteinen und Liganden für das Arzneimittelscreening und die Arzneimitteloptimierung von entscheidender Bedeutung. Aktuelle Studien berücksichtigen jedoch nicht die wichtige Rolle molekularer Oberflächeninformationen bei Protein-Ligand-Wechselwirkungen. Auf dieser Grundlage schlugen Forscher der Universität Xiamen ein neuartiges Framework zur multimodalen Merkmalsextraktion (MFE) vor, das erstmals Informationen über Proteinoberfläche, 3D-Struktur und -Sequenz kombiniert und einen Kreuzaufmerksamkeitsmechanismus verwendet, um verschiedene Modalitäten zu vergleichen Ausrichtung. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass diese Methode bei der Vorhersage von Protein-Ligand-Bindungsaffinitäten Spitzenleistungen erbringt. Darüber hinaus belegen Ablationsstudien die Wirksamkeit und Notwendigkeit der Proteinoberflächeninformation und der multimodalen Merkmalsausrichtung innerhalb dieses Rahmens. Verwandte Forschungen beginnen mit „S

Laut Nachrichten dieser Website vom 1. August hat SK Hynix heute (1. August) einen Blogbeitrag veröffentlicht, in dem es ankündigt, dass es am Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 teilnehmen wird, der vom 6. bis 8. August in Santa Clara, Kalifornien, USA, stattfindet viele neue Technologien Generation Produkt. Einführung des Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage), früher Flash Memory Summit (FlashMemorySummit), hauptsächlich für NAND-Anbieter, im Zusammenhang mit der zunehmenden Aufmerksamkeit für die Technologie der künstlichen Intelligenz wurde dieses Jahr in Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage) umbenannt Laden Sie DRAM- und Speicheranbieter und viele weitere Akteure ein. Neues Produkt SK Hynix wurde letztes Jahr auf den Markt gebracht
