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Der digitale Schutzschild der künstlichen Intelligenz: Verbesserung der Cybersicherheitsstrategien für die Infrastruktur
Der digitale Schutzschild der künstlichen Intelligenz: Verbesserung der Cybersicherheitsstrategien für die Infrastruktur
Im Zeitalter der technologischen Innovation zeichnet sich künstliche Intelligenz (KI) als transformative Kraft aus. Von personalisierten Empfehlungen bis hin zu selbstfahrenden Autos – das Potenzial künstlicher Intelligenz scheint grenzenlos. Da Unternehmen zunehmend auf künstliche Intelligenz angewiesen sind, um ihre Abläufe zu verbessern, müssen sie sich auch mit einem kritischen Thema befassen: der Cybersicherheit. Dieser Artikel untersucht die Schnittstelle zwischen künstlicher Intelligenz und Cybersicherheit und bietet Einblicke in den Schutz der KI-Infrastruktur in einer sich schnell entwickelnden digitalen Umgebung.
Künstliche Intelligenz hat in verschiedenen Branchen erhebliche Fortschritte gebracht, aber auch neue Herausforderungen für die Cybersicherheit mit sich gebracht. Algorithmen für maschinelles Lernen sind zwar leistungsstark, aber auch anfällig für Angriffe. Cyberkriminelle können Daten manipulieren oder bösartigen Code einschleusen und so möglicherweise die Integrität und Vertraulichkeit von KI-Systemen gefährden.
1. Legen Sie ein solides Fundament
Cybersicherheit beginnt mit einem soliden Fundament. Stellen Sie sicher, dass die KI-Infrastruktur von Grund auf auf Sicherheitsprinzipien basiert. Arbeiten Sie mit Cybersicherheitsexperten zusammen, um Bedrohungsbewertungen durchzuführen, potenzielle Schwachstellen zu identifizieren und strenge Sicherheitsmaßnahmen umzusetzen.
2. Datensicherheit ist entscheidend
Daten sind das Lebenselixier der künstlichen Intelligenz, und der Schutz von Daten ist entscheidend für die Sicherheit künstlicher Intelligenz. Verwenden Sie Verschlüsselungs-, Zugriffskontroll- und Datenanonymisierungstechniken, um vertrauliche Informationen zu schützen. Die Datenverarbeitungspraktiken werden regelmäßig überprüft, um die Einhaltung der Datenschutzbestimmungen sicherzustellen.
3. Setzen Sie auf eine Zero-Trust-Architektur
Herkömmliche Netzwerksicherheitsmodelle reichen möglicherweise nicht aus, um sich an Umgebungen mit künstlicher Intelligenz anzupassen. Übernehmen Sie einen Zero-Trust-Architektur-Ansatz (ZTA), der eine Authentifizierung von jedem erfordert, der versucht, auf Ressourcen zuzugreifen, selbst wenn er sich innerhalb des Unternehmensnetzwerks befindet. ZTA minimiert das Risiko eines unbefugten Zugriffs auf Systeme der künstlichen Intelligenz.
4. Kontinuierliche Überwachung und Anomalieerkennung
Setzen Sie fortschrittliche Überwachungs- und Anomalieerkennungstools ein, um abnormales Verhalten in Systemen der künstlichen Intelligenz zu identifizieren. KI-gesteuerte Cybersicherheitslösungen können riesige Datenmengen in Echtzeit analysieren und Abweichungen vom Normalbetrieb schnell erkennen.
5. Sorgen Sie für regelmäßige Updates und Patch-Management.
Cybersicherheitsbedrohungen entwickeln sich ständig weiter. Halten Sie KI-Frameworks, Bibliotheken und Software mit den neuesten Sicherheitspatches auf dem neuesten Stand. Ein automatisiertes Patch-Management-System kann dazu beitragen, zeitnahe Updates in der gesamten KI-Infrastruktur sicherzustellen.
6. Informieren Sie das Team
Menschliches Versagen bleibt ein erhebliches Risiko für die Cybersicherheit. Informieren Sie das Team über Best Practices für die KI-Sicherheit und potenzielle Risiken im Zusammenhang mit KI-Systemen. Fördern Sie eine Kultur des Bewusstseins und der Wachsamkeit im Bereich Cybersicherheit.
7. Verwenden Sie die Multi-Faktor-Authentifizierung (MFA).
Implementieren Sie MFA, um auf Systeme der künstlichen Intelligenz und sensible Daten zuzugreifen. Diese zusätzliche Sicherheitsebene stellt sicher, dass sich Cyberkriminelle selbst bei Kompromittierung der Anmeldedaten keinen unbefugten Zugriff verschaffen können.
8. Bedrohungserkennung durch künstliche Intelligenz
Nutzen Sie die Fähigkeiten der künstlichen Intelligenz zur Bedrohungserkennung. Durch künstliche Intelligenz gesteuerte Cybersicherheitslösungen, die Muster und Anomalien erkennen können, die auf einen Cyberangriff hinweisen können, können diese Systeme schnell reagieren, um das Risiko zu reduzieren.
9. Führen Sie regelmäßige Sicherheitsaudits und Penetrationstests durch.
Führen Sie regelmäßige Sicherheitsaudits und Penetrationstests durch, um die Widerstandsfähigkeit der Infrastruktur für künstliche Intelligenz zu bewerten. Diese Tests simulieren reale Angriffe, um Schwachstellen zu erkennen und die Abwehr zu verbessern.
10. Fokus auf Zusammenarbeit und Informationsaustausch
Cybersicherheit ist eine gemeinsame Anstrengung. Dieser kollaborative Ansatz stärkt das Cybersicherheits-Ökosystem, indem er mit Branchenkollegen zusammenarbeitet, um Bedrohungsinformationen auszutauschen und über neu auftretende Bedrohungen und Schwachstellen auf dem Laufenden zu bleiben.
11. Entwickeln Sie einen Vorfall-Reaktionsplan
Seien Sie auf mögliche Cybersicherheitsvorfälle vorbereitet. Entwickeln Sie einen umfassenden Plan zur Reaktion auf Vorfälle, in dem die Rollen, Verantwortlichkeiten und Verfahren zur Behebung von Verstößen dargelegt werden. Der Plan wird regelmäßig getestet und aktualisiert, um seine Wirksamkeit sicherzustellen.
12. Halten Sie die Vorschriften ein
Halten Sie sich über relevante Datenschutz- und Cybersicherheitsvorschriften in Ihrer Branche und Region auf dem Laufenden. Die Einhaltung dieser Vorschriften ist nicht nur eine gesetzliche Verpflichtung, sondern auch ein wichtiger Bestandteil der KI-Sicherheit.
Da künstliche Intelligenz weiterhin revolutionäre Veränderungen in der Branche mit sich bringt, kann die Bedeutung der Cybersicherheit nicht genug betont werden. Die Sicherung der KI-Infrastruktur ist nicht nur eine Frage der Compliance, sondern eine grundlegende Notwendigkeit, um das Vertrauen aufrechtzuerhalten und die Zuverlässigkeit von KI-Systemen sicherzustellen. Durch die Einführung einer proaktiven, umfassenden Cybersicherheitsstrategie können Unternehmen das volle Potenzial der künstlichen Intelligenz nutzen und sich gleichzeitig vor sich ständig ändernden Cyberbedrohungen schützen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDer digitale Schutzschild der künstlichen Intelligenz: Verbesserung der Cybersicherheitsstrategien für die Infrastruktur. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
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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
Kontexterweiterter KI-Codierungsassistent mit Rag und Sem-Rag
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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
Sieben coole technische Interviewfragen für GenAI und LLM
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
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
Kann LLM durch Feinabstimmung wirklich neue Dinge lernen: Die Einführung neuen Wissens kann dazu führen, dass das Modell mehr Halluzinationen hervorruft
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
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 ein neues wissenschaftliches und komplexes Frage-Antwort-Benchmark- und Bewertungssystem für große Modelle bereitzustellen, haben UNSW, Argonne, die University of Chicago und andere Institutionen gemeinsam das SciQAG-Framework eingeführt
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
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
Fünf Schulen des maschinellen Lernens, die Sie nicht kennen
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
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
SOTA Performance, eine multimodale KI-Methode zur Vorhersage der Protein-Ligand-Affinität in Xiamen, kombiniert erstmals molekulare Oberflächeninformationen
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
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
GlobalFoundries erschließt Märkte wie KI und erwirbt die Galliumnitrid-Technologie von Tagore Technology und zugehörige Teams
Jul 15, 2024 pm 12:21 PM
Laut Nachrichten dieser Website vom 5. Juli veröffentlichte GlobalFoundries am 1. Juli dieses Jahres eine Pressemitteilung, in der die Übernahme der Power-Galliumnitrid (GaN)-Technologie und des Portfolios an geistigem Eigentum von Tagore Technology angekündigt wurde, in der Hoffnung, seinen Marktanteil in den Bereichen Automobile und Internet auszubauen Anwendungsbereiche für Rechenzentren mit künstlicher Intelligenz, um höhere Effizienz und bessere Leistung zu erforschen. Da sich Technologien wie generative künstliche Intelligenz (GenerativeAI) in der digitalen Welt weiterentwickeln, ist Galliumnitrid (GaN) zu einer Schlüssellösung für nachhaltiges und effizientes Energiemanagement, insbesondere in Rechenzentren, geworden. Auf dieser Website wurde die offizielle Ankündigung zitiert, dass sich das Ingenieurteam von Tagore Technology im Rahmen dieser Übernahme mit GF zusammenschließen wird, um die Galliumnitrid-Technologie weiterzuentwickeln. G
