


Drei Möglichkeiten, wie künstliche Intelligenz die Cybersicherheit und das Benutzererlebnis verändert
Derzeit befinden wir uns in einem kritischen Moment großer Veränderungen. Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) revolutionieren die Art und Weise, wie Menschen arbeiten, kommunizieren und Geschäfte erledigen. Diese Innovationen werden Unternehmen dabei helfen, agiler zu werden, ihre Kunden besser zu bedienen und auf beispiellose Bedrohungen zu reagieren.
Künstliche Intelligenz nimmt in unserer Branche weiter zu – laut Statista wird der weltweite Markt für KI in der Cybersicherheit bis 2027 voraussichtlich fast 47 Milliarden US-Dollar erreichen. Das Interesse an dieser Technologie wird mit der Entwicklung neuer Innovationen weiter zunehmen.
Während Organisationen auf der ganzen Welt Lösungen einführen, die KI am besten nutzen, und damit ihre Herangehensweise an die Sicherheit grundlegend verändern, stellt sich die entscheidende Frage, wie dieser Zustand des KI-gesteuerten Nirvana erreicht werden kann. Dies erfordert eine zunehmende Abkehr von fragmentierten und isolierten Tools, um das wahre Potenzial der Daten auszuschöpfen.
Die „3cs“ der Daten bilden die Grundlage für leistungsstarke künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen.
Neben den offensichtlichen Vorteilen einer vereinfachten Verwaltung ist ein weiteres Merkmal integrierter Tools die Möglichkeit, KI im Sicherheits-, Netzwerk- und User Experience-Management zu nutzen und ML, alle aus demselben Datensee. Damit ein Unternehmen jedoch sein volles Potenzial ausschöpfen kann, muss es sich an drei Datenprinzipien halten:
• Vollständige Daten. Alle Daten, die Sie zur Lösung des Problems benötigen. Datenelemente aus Sicherheit, Netzwerk und Betrieb müssen an einem zentralen Ort gesammelt werden.
• Konsistente Daten. Format, Struktur und Beschriftung der Daten sollten über alle erfassten Elemente hinweg konstant bleiben. Etwaige Abweichungen können sich negativ auf die Datenqualität und die Ergebnisse auswirken.
•Korrekte Daten. Sie sollten uneingeschränktes Vertrauen in die Daten haben, damit auch die Ergebnisse vertrauenswürdig sind. Die Art und Weise, wie Daten erfasst und aggregiert werden, muss für alle Datenquellen, die einen Data Lake bereitstellen, gleich sein.
Die solide Grundlage dafür, dass künstliche Intelligenz die Cybersicherheit grundlegend verändern kann, sind diese wichtigen Datenprinzipien. Unternehmen können diese Auswirkungen auf drei verschiedene Arten erkennen:
1) Neuerfindung des IT-Betriebs
Wie wir alle wissen, sind die Kernteams des IT-Betriebs von heute, darunter Security Operations Center (SOCs) und Network Operations Centers (NOCs), überarbeitet und unterbesetzt. Täglich erhalten Betriebsteams Zehntausende Warnungen und Ereignisse, von denen nur wenige von Bedeutung sind und die meisten davon nur Rauschen darstellen. Bei der überwiegenden Mehrheit der Unternehmen müssen Betriebsanalysten diese Warnungen derzeit jedoch manuell überprüfen, um sicherzustellen, dass keine echten Bedrohungen übersehen werden. Obwohl diese Aktivität zeitaufwändig ist und von Sicherheits- und Netzwerkexperten einen erheblichen Zeitaufwand erfordert, sind die Ergebnisse selten.
Durch die Einführung von AIOps kann eine umfassende Transparenz und Automatisierung im gesamten Netzwerk automatisiert werden, die alle Benutzer, Zweige und Anwendungen abdeckt. Mit dieser neuen KI-gesteuerten Umgebung können Warnungen oder Ereignisse innerhalb von Minuten mit größeren Datenpunkten verknüpft werden, um effektivere Lösungen zu erzielen. Dies bedeutet, dass AIOps dabei helfen kann, die relevantesten Warnungen zu extrahieren, sodass sich Teams auf die Lösung echter Probleme konzentrieren können, anstatt dass jemand Tausende bedeutungsloser Warnungen durchforstet.
2) Unbekannte Bedrohungen aufdecken
Mit fortschreitender Technologie entwickeln sich Cybersicherheitstools parallel zu den Tools, die Bedrohungsakteuren zur Verfügung stehen. Die Leistungsfähigkeit der künstlichen Intelligenz kann dabei helfen, Anzeichen von bösartigem Verhalten oder Vorgängen zu erkennen, die durch „unbekannte“ oder unsichtbare Varianten hervorgerufen werden, anders als alles, was Menschen tun. Maschinen sind sehr gut darin, große Mengen an Warnungen zu sichten, indem sie Tausende von Datenpunkten scannen, um Anomalien zu lokalisieren, und ständig hyperspezifische Details über eine Organisation lernen, um die Technologie besser in die Lage zu versetzen, neue Anomalien zu erkennen, sobald sie auftreten. Sobald Bedrohungen erkannt werden, können Unternehmen diese proaktiv klassifizieren und eindämmen, bevor sie zu einem echten Problem werden.
3) Verbessern Sie die Benutzererfahrung
Der Einsatz künstlicher Intelligenz kann den Druck auf Sicherheits- und Netzwerkteams verringern und Endbenutzern helfen, frustrierende Probleme leicht zu überwinden. Die Behebung von Zugriffs- und Leistungsproblemen war schon immer eine mühsame und zeitaufwändige Aufgabe. Wenn die Benutzererfahrung durch diesen Sicherheitsprozess beeinträchtigt wird, führt dies oft dazu, dass sie frustriert sind und sich dafür entscheiden, die Sicherheit zu umgehen, um das Problem schnell zu lösen. In diesem Fall sind Organisationen anfällig für Angriffe, da die Akteure Benutzerfehler ausnutzen können, um Sicherheitsmaßnahmen zu umgehen. Durch die proaktive Lösung von Problemen, mit denen Benutzer konfrontiert sind, ist KI in der Lage, das digitale Erlebnis des Endbenutzers autonom zu verwalten. Letztendlich bietet dies den Benutzern ein sauberes und positives Erlebnis, während die Sicherheit gewahrt bleibt.
Künstliche Intelligenz hat die Fähigkeit, jeden Aspekt unseres Lebens zu beeinflussen, z. B. bei der Entstehung zu helfen, Krankheitsrisiken voranzutreiben und vorherzusagen. Und während wir beginnen, diese neue Innovation in unseren Organisationen zu implementieren, beginnen wir zu erkennen, dass KI einen ebenso tiefgreifenden Einfluss auf die Sicherheit und den Netzwerkbetrieb haben wird und letztendlich darauf, wie eine Einzelperson oder ein Geschäftsteam die Technologie erlebt.
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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

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

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

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

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

Beim Modell 70B können 1000 Token in Sekunden generiert werden, was fast 4000 Zeichen entspricht! Die Forscher haben Llama3 verfeinert und einen Beschleunigungsalgorithmus eingeführt. Im Vergleich zur nativen Version ist die Geschwindigkeit 13-mal höher! Es ist nicht nur schnell, seine Leistung bei Code-Rewriting-Aufgaben übertrifft sogar GPT-4o. Diese Errungenschaft stammt von anysphere, dem Team hinter dem beliebten KI-Programmierartefakt Cursor, und auch OpenAI beteiligte sich an der Investition. Sie müssen wissen, dass bei Groq, einem bekannten Framework zur schnellen Inferenzbeschleunigung, die Inferenzgeschwindigkeit von 70BLlama3 nur mehr als 300 Token pro Sekunde beträgt. Aufgrund der Geschwindigkeit von Cursor kann man sagen, dass eine nahezu sofortige vollständige Bearbeitung der Codedatei möglich ist. Manche Leute nennen es einen guten Kerl, wenn man Curs sagt
