Künstliche Intelligenz und Sicherheit: Eng verbundene Partner
Künstliche Intelligenz und Sicherheit sind zwei sehr wichtige und interessante Bereiche. Obwohl es in jedem Bereich umfangreiche Arbeiten gibt, wurde ihrer Integration wenig Aufmerksamkeit geschenkt. Besonders wenn es um künstliche Intelligenz geht, sind wir in einer Phase angekommen, in der die „schönen Worte“ nicht mehr interessant sind; wir müssen künstliche Intelligenz auf bestimmte Branchen und Disziplinen anwenden, um von den klaren Fortschritten zu profitieren
Dutzende Sicherheitsmaßnahmen wurden in Betracht gezogen seit Jahren sehr wichtig, aber immer noch nicht vollständig in die sogenannten „Kerngeschäfts“-Funktionen integriert. Mit der Digitalisierung von Unternehmen hat sich Cloud Computing in jüngster Zeit jedoch als zentraler Vermittler zwischen Kunden, Partnern, Mitarbeitern und verschiedenen Prozessen und Erfahrungen zwischen diesen Organisationen erwiesen, und der Sicherheit wird die gebührende Aufmerksamkeit geschenkt. Fast jedes Unternehmen beginnt zu erkennen, dass ein echter Erfolg der digitalen Transformation nur dann erreicht werden kann, wenn die Sicherheit gewährleistet ist
Viele Unternehmen zögern immer noch, inwieweit sie weiterhin in Sicherheit investieren müssen. Mit dem Aufkommen der KI und ihrer Operationalisierung wird sich dies ändern – nicht nur, weil KI der ultimative Ausdruck der digitalen Transformation ist (was Sicherheit bedeutet), sondern auch, weil sich Angriffsvektoren vervielfachen und durch KI an Stärke gewinnen werden. Wir befinden uns im Zeitalter der „Warp-Geschwindigkeit“
Daher kann die Konvergenz von KI und Sicherheit auf zwei Arten betrachtet werden – aktivierte Sicherheit und deaktivierte Sicherheit, wobei erstere Unternehmen einen Vorteil verschafft und letztere Angreifern erhebliche Vorteile verschafft.
Wählen wir jeweils drei interessante Bereiche aus –
Implementierung von Sicherheit – Unternehmensvorteil
1. Zugriffskontrolle – Vor der KI war UBA (User Behavior Analysis) nur Zukunftsmusik. Nun ist dies Realität geworden. Unternehmen können schließlich intelligente Zugangskontrollsysteme implementieren, die den Zugang basierend auf dem Benutzerverhalten dynamisch gewähren und entziehen.
Violation Awareness – Künstliche Intelligenz verwandelt groben Mustervergleich in eine intelligente Analyse bisher unvorstellbarer Datenmengen. Umgeschriebener Inhalt: 2. Bewusstsein für Verstöße – Künstliche Intelligenz verwandelt einen groben Mustervergleich in eine intelligente Analyse bisher unvorstellbarer Datenmengen.
Internes Fehlverhalten bezieht sich auf das Verhalten von Mitarbeitern, das gegen die Berufsethik sowie gegen Gesetze und Vorschriften am Arbeitsplatz verstößt. Durch die Kombination des Wissens eines LLM mit No-Code-/Low-Code-Tools können Sicherheitsanalysten Bedrohungsmodelle effizienter erstellen. Dieser Ansatz kann Unternehmen dabei helfen, internes Fehlverhalten besser zu erkennen und darauf zu reagieren und so die Interessen und den Ruf des Unternehmens zu schützen
Sicherheit deaktivieren – Angriffsprämie
1 Ransomware-fokussierte Angreifer erhöhen ihre Täuschungsziele Fähigkeit, LLM-Informationen preiszugeben
2. Spear-Phishing – Angreifer können künstliche Intelligenz nutzen, um Nachrichten zu lokalisieren, die zu Kultur, Geschlecht, Region und Person passen und sogar Ton und Stil imitieren.
3. Ausgeklügelte Angriffsmuster – Künstliche Intelligenz ermöglicht es Angreifern, die gleichen Verbesserungen bei der Datenanalyse vorzunehmen wie Unternehmen. Dadurch sind Angriffsmuster effizienter geworden und Angriffsvektoren haben exponentiell zugenommen
Tatsächlich sind die Welten der künstlichen Intelligenz und der Cybersicherheit miteinander verflochten und verbunden. Beide Bereiche müssen als wichtige Teile des betrieblichen „Betriebssystems“ verstanden werden. Da IT und Business verschmelzen, werden Sicherheit und künstliche Intelligenz zu Schlagworten.
Was die Sicherheit jedoch von anderen Bereichen unterscheidet, ist, dass künstliche Intelligenz nicht nur Unternehmen dabei helfen kann, sichere Abläufe zu gewährleisten, sondern auch böswilligen Akteuren dabei helfen kann, zu zerstören oder Chaos zu schaffen
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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

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

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 |. 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
