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KI
Umfassender Ansatz mit künstlicher Intelligenz zur Verbesserung der IoT-Sicherheit
Umfassender Ansatz mit künstlicher Intelligenz zur Verbesserung der IoT-Sicherheit
In der heutigen vernetzten Gesellschaft ist das Internet der Dinge (IoT) nahtlos in unser tägliches Leben integriert. Von Smart Homes bis hin zu industrieller Automatisierung wächst die Zahl der IoT-Geräte weiterhin exponentiell. Mit diesen Fortschritten geht jedoch die Notwendigkeit strenger Sicherheitsmaßnahmen einher, um die sensiblen Daten zu schützen, die über diese angeschlossenen Geräte fließen.
Prognosen zufolge wird der globale IoT-Sicherheitsmarkt voraussichtlich ein deutliches Wachstum verzeichnen. Dieses Wachstum wird vor allem durch den weit verbreiteten Einsatz von IoT-Geräten und die zunehmende Komplexität von Cyberangriffen vorangetrieben. Laut MarketsandMarkets wird der globale IoT-Sicherheitsmarkt von 20,9 Milliarden US-Dollar im Jahr 2023 auf 59,2 Milliarden US-Dollar im Jahr 2028 wachsen, mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 23,1 %. In diesem Artikel werden die Herausforderungen untersucht, denen sich die IoT-Sicherheit gegenübersieht, und künstliche Intelligenz als Möglichkeit zur effektiven Bewältigung dieser Herausforderungen vorgestellt.
Künstliche Intelligenz (KI) kann potenzielle Bedrohungen wie Malware oder unbefugten Zugriff durch die Analyse großer Datenmengen lokalisieren Identifizieren Sie Anomalien im Geräteverhalten, die auf einen Verstoß hinweisen können, und verbessern Sie so die IoT-Sicherheit erheblich. Die Integration von KI- und IoT-Sicherheitsstrategien ist eine wirkungsvolle Antwort auf diese Herausforderungen. IoT-Sicherheit umfasst den Schutz von Geräten, Netzwerken und Daten vor unbefugtem Zugriff, Manipulation und böswilligen Aktivitäten. Angesichts der zunehmenden Verbreitung von IoT-Geräten und der kritischen Frage des Schutzes der von ihnen generierten Daten sind verschiedene Maßnahmen von entscheidender Bedeutung, darunter Datenverschlüsselung, Authentifizierung, Zugriffskontrolle, Bedrohungserkennung und die Sicherstellung der neuesten Firmware und Software.
IoT-Sicherheitsherausforderungen
Das Internet der Dinge bringt verschiedene Fortschritte und Annehmlichkeiten durch miteinander verbundene Geräte mit sich. Allerdings birgt diese Verbindung auch erhebliche Sicherheitsherausforderungen. Werfen wir einen Blick auf diese Herausforderungen.
Ferngefährdung und Schwachstellen
Die Grundarchitektur von IoT-Geräten ist auf nahtlose Internetkonnektivität ausgelegt, was eine erhebliche Herausforderung für die Ferngefährdung darstellt. Daher ist dies anfällig für Datenschutzverletzungen, die von Dritten initiiert werden. Aufgrund der inhärenten Zugänglichkeit können Angreifer Systeme infiltrieren, Geräte aus der Ferne manipulieren und böswillige Aktivitäten ausführen. Diese Schwachstellen ermöglichen die Wirksamkeit von Taktiken wie Phishing-Angriffen. Um dieser Herausforderung zu begegnen, müssen IoT-Sicherheitsstrategien strenge Systeme zur Erkennung von Eindringlingen umfassen, um Netzwerkverkehrsmuster, Geräteinteraktionen und Anomalien zu analysieren. Durch den Einsatz von Technologien wie künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen sowie Verhaltensanalysen können Anomalien bei unbefugtem Zugriff erkannt werden, was eine Reaktion und Schadensbegrenzung in Echtzeit ermöglicht. Um die Sicherheit von IoT-Geräten zu erhöhen, müssen darüber hinaus an jedem Einstiegspunkt, einschließlich der Cloud-Sicherheit, Asset-Schutz, sichere Boot-Prozesse, Verschlüsselung und strenge Zugriffskontrollen implementiert werden.
Branchentransformation und Vorbereitung auf Cybersicherheit
In digital transformierten Branchen wie der Automobilindustrie und dem Gesundheitswesen stellt die nahtlose Integration von IoT-Geräten wichtige Herausforderungen für die Cybersicherheit dar. Während diese Geräte die Effizienz steigern, erhöhen sie auch die Abhängigkeit von vernetzten Technologien und erhöhen so die Auswirkungen einer erfolgreichen Datenschutzverletzung. Aufgrund des komplexen Zusammenspiels zwischen IoT-Geräten, Altsystemen und Datenflüssen ist ein umfassendes Cybersicherheits-Framework erforderlich. Um dieses Problem anzugehen, müssen Unternehmen proaktive Methoden zur Bedrohungsmodellierung und Risikobewertung implementieren. Penetrationstests, kontinuierliche Überwachung und Bedrohungsinformationen können dazu beitragen, Schwachstellen frühzeitig zu erkennen und geeignete Lösungen bereitzustellen. Die Entwicklung branchenspezifischer Sicherheitsstandards, die Förderung der branchenübergreifenden Zusammenarbeit und die Priorisierung von Sicherheitsinvestitionen sind entscheidende Schritte, um die Vorbereitung auf sich entwickelnde Cyber-Bedrohungen zu verbessern stellt erhebliche technische Herausforderungen dar. Geräte im Automobilbereich, wie beispielsweise Bluetooth-Geräte, unterliegen Ressourcenbeschränkungen, die den Einsatz herkömmlicher Sicherheitsmechanismen, wie leistungsstarke Firewalls oder ressourcenintensive Antivirensoftware, einschränken. Um dieser Herausforderung zu begegnen, müssen sich Sicherheitsansätze auf ressourceneffiziente Verschlüsselungsprotokolle und einfache Verschlüsselungsalgorithmen konzentrieren, um die Datenintegrität und -vertraulichkeit zu wahren und gleichzeitig keine Geräteressourcen zu binden. Implementieren Sie gerätespezifische Sicherheitsrichtlinien und Laufzeitschutzmechanismen, die sich dynamisch an Ressourcenbeschränkungen anpassen und gleichzeitig einen kontinuierlichen Schutz vor Cyber-Bedrohungen bieten. Der Ausgleich von Sicherheitsanforderungen und Ressourcenbeschränkungen bleibt die oberste Priorität der Sicherheitsstrategien für IoT-Geräte.
Eine wirksame Möglichkeit für künstliche Intelligenz, mit IoT-Sicherheitsherausforderungen umzugehen.
Der Einsatz künstlicher Intelligenz kann die Sicherheit des IoT erheblich verbessern. Durch die Nutzung der fortschrittlichen Fähigkeiten der KI bei der Datenanalyse und Mustererkennung können IoT-Sicherheitssysteme intelligenter und anpassungsfähiger werden. Zu den KI-Methoden zur Verbesserung der IoT-Sicherheit gehören:
Bedrohungserkennung und Authentifizierung/Zugriffskontrolle: Die Integration künstlicher Intelligenz in IoT-Geräte verbessert die Bedrohungserkennung und Authentifizierungs-/Zugriffskontrollmechanismen. Künstliche Intelligenz verfügt über die bemerkenswerte Fähigkeit, Anomalien und Muster in Echtzeit zu erkennen und so eine proaktive Bedrohungserkennung zu ermöglichen, um das Risiko von Datenschutzverletzungen oder unbefugtem Zugriff zu verringern. Durch den Einsatz fortschrittlicher künstlicher Intelligenz und maschineller Lernalgorithmen können Netzwerkverkehrsmuster und Geräteverhalten fachmännisch bewertet werden, um legitime Aktivitäten von potenziellen Bedrohungen zu unterscheiden. Darüber hinaus nutzen KI-gesteuerte Identitätsauthentifizierungs- und Zugangskontrollsysteme Techniken des maschinellen Lernens, um komplexe Benutzerverhaltensmuster zu erkennen und potenzielle unbefugte Zugriffsversuche zu identifizieren. Die Kombination aus KI-Algorithmen und Identitätsauthentifizierung erhöht die Sicherheitsstandards und stellt sicher, dass nur autorisierte Benutzer mit IoT-Geräten interagieren können, während gleichzeitig unbefugter Zugriff verhindert wird. Insgesamt verbessert die Integration von KI die Gerätesicherheit durch eine verfeinerte Bedrohungserkennung und adaptive Authentifizierungsmechanismen.
Datenverschlüsselung: Künstliche Intelligenz kann den Datenschutz in IoT-Netzwerken revolutionieren, indem sie leistungsstarke Verschlüsselungsalgorithmen entwickelt. Dank der Vorhersagekraft der KI können diese Algorithmen Verschlüsselungsprotokolle basierend auf Verkehrsmustern und Datensensibilität dynamisch anpassen. Darüber hinaus erleichtert die KI-gesteuerte Verwaltung von Verschlüsselungsschlüsseln den sicheren Schlüsselaustausch und die sichere Speicherung. Die Rolle künstlicher Intelligenz bei der Verschlüsselung geht über Algorithmen hinaus und umfasst auch die effektive Verwaltung von Passwörtern, die die Grundlage des Datenschutzes bilden. Die Kombination aus künstlicher Intelligenz und Verschlüsselung verbessert die Datensicherheit auf mehreren Ebenen, von der Algorithmusverbesserung bis zur Schlüsselverwaltungsoptimierung.
Firmware- und Software-Updates: KI-gesteuerte Systeme zeichnen sich dadurch aus, dass sie IoT-Geräte vor sich ständig ändernden Bedrohungen schützen. Durch die Nutzung der Mustererkennung und der Vorhersagefähigkeiten künstlicher Intelligenz können diese Systeme automatisch Schwachstellen identifizieren, die Firmware- und Software-Updates erfordern. Die KI-gesteuerte Automatisierung rationalisiert den Update-Prozess und gewährleistet eine minimale Verzögerung zwischen der Erkennung von Schwachstellen und der Implementierung notwendiger Patches. Dies verbessert nicht nur die Sicherheitslage von IoT-Geräten, sondern reduziert auch die Belastung arbeitsintensiver Update-Management-Prozesse. Die Synergie von künstlicher Intelligenz und Update-Management bildet eine proaktive Haltung gegenüber potenziellen Bedrohungen.
Die Zukunft der KI- und IoT-Sicherheit
Die Schnittstelle zwischen KI und IoT ist ein schnell wachsendes und innovatives Feld. Mit der Weiterentwicklung der Technologie der künstlichen Intelligenz sind weitere Entwicklungen in der IoT-Sicherheit zu erwarten. KI-Systeme werden intelligenter, können sich an neue Bedrohungen anpassen und raffinierte Angriffe abwehren. Darüber hinaus werden Entwicklungen in den Bereichen künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen die Entwicklung fortschrittlicherer und professionellerer IoT-Sicherheitslösungen vorantreiben.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass in unserer zunehmend vernetzten Welt die Sicherheit von IoT-Geräten und -Netzwerken von entscheidender Bedeutung ist. Ein umfassender Ansatz, der künstliche Intelligenz und maschinelle Lerndienste integriert, kann die IoT-Sicherheit erheblich verbessern, indem Bedrohungen erkannt, Daten verschlüsselt, Authentifizierungs- und Zugriffskontrollen implementiert und Firmware- und Software-Updates automatisiert werden. Mit der Weiterentwicklung des Bereichs werden KI-Lösungen zu einem integralen Bestandteil der Sicherung des IoT-Ökosystems und des Schutzes der Privatsphäre und Integrität der generierten Daten.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonUmfassender Ansatz mit künstlicher Intelligenz zur Verbesserung der IoT-Sicherheit. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
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Bytedance Cutting führt SVIP-Supermitgliedschaft ein: 499 Yuan für ein fortlaufendes Jahresabonnement, das eine Vielzahl von KI-Funktionen bietet
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
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
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
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
