Top 5 Cybersicherheitstrends im Jahr 2024
Cybersicherheit ist ein komplexes und nie endendes Schlachtfeld. Technologien wie generative künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen stärken die Sicherheitsstrategien von Unternehmen, aber Cyberangreifer nutzen dieselben Tools, um neue Bedrohungen zu entwickeln. Und während künstliche Intelligenz ein heißes Thema ist, besteht ein weiteres Problem darin, die verschiedenen Teile Ihrer Sicherheitsstrategie beim Umzug in die Cloud zu integrieren, um einen umfassenden Schutz zu gewährleisten.
Sicherheit & Cloud
Für den bevorstehenden „Aktualisierungszyklus“, der in den Jahren 2024 und 2025 erwartet wird, bereiten sich viele große Unternehmen auf eine organisations- und architekturweite Überarbeitung des Sicherheitsstatus vor, von Rechenzentren bis hin zur IT-Infrastruktur. Das Update wird sich in erster Linie auf die Sicherheit konzentrieren, da der Anstieg der Cloud-Einführung in den letzten Jahren einen besonderen Bedarf für die Integration der Cloud-Sicherheit in das gesamte Sicherheitsrahmenwerk mit sich bringt. Unternehmen möchten nun ihre Cloud-Sicherheitsmaßnahmen konsolidieren und diese nahtlos in lokale Sicherheitsmaßnahmen integrieren.
Die Bedeutung der Anwendungssicherheit
Während natürliche Netzwerke Aufmerksamkeit verdienen, geben Identitätsprobleme, Ransomware-Angriffe und Endpunktkompromittierungen ebenfalls Anlass zur Sorge – Anwendungsschwachstellen stellen ebenfalls eine ernsthafte Bedrohung dar. Der Wandel von monolithischen Anwendungen hin zu Mikroapps und Mikrodiensten hat die Anwendungslandschaft verändert, und der bevorstehende Update-Zyklus wird Unternehmen dazu veranlassen, ihre Anwendungssicherheit zu überdenken. Die Herausforderung besteht darin, die wachsende Zahl von API-Integrationen (Application Programming Interface, Anwendungsprogrammierschnittstelle) zu verstehen und zu verwalten, die sich mit der zunehmenden Verteilung von Anwendungen vermehren, die viele Unternehmen jedoch noch nicht im Blick haben, was zu Sicherheitsrisiken führt.
Ein zentraler Aspekt ist die Integration der Anwendungssicherheit in die DevSecOps-Umgebung. Der Schwerpunkt liegt auf Echtzeit-Anwendungsschutz, dynamischen Ansätzen zur Absicherung von Anwendungen und der Einbettung von Sicherheitslogik in die Anwendungen selbst. Organisationen ergreifen auch proaktive Maßnahmen wie Angriffsflächenmanagement und interne Verstoß- und Angriffssimulationen, die auch von Managed Service Providern (MSPs) bereitgestellt werden. Sie verlassen sich außerdem zunehmend auf Zero-Trust-Sicherheit, um den individuellen Zugriff auf Anwendungen und Dienste kontinuierlich zu authentifizieren.
Verbesserte Sichtbarkeit und vorausschauende Sicherheitsmaßnahmen
Echtzeitüberwachung mit der Möglichkeit, proaktiv gegen Bedrohungen vorzugehen, ist eine Schlüsselkomponente der Cybersicherheit. Unternehmen investieren in Projekte, um die Durchführbarkeit zu verbessern, die Diagnosezeit zu verkürzen und Sicherheitsreaktionen zu automatisieren.
Die Entwicklung von SOC2.0 zu SOC3.0 und sogar SOC4.0 aufgrund von maschinellem Lernen, künstlicher Intelligenz und der Erkennung externer Bedrohungen deutet auch auf eine Verlagerung hin zu ausgefeilteren Sicherheitsbetriebszentren mit einem Schwerpunkt auf automatisierter Berichterstattung und, sobald, einer Sicherheitswarnung hin Automatisierte Sicherheitsreaktionen können die Abhängigkeit einer Organisation von bestimmten Technologien und Change-Management-Fähigkeiten verringern. Dies ist eine häufige Herausforderung bei SOC-Projekten.
Der Aufstieg der Managed Services
Die Herausforderung bei den Qualifikationen hat den nächsten Trend herbeigeführt: einen großen Wandel hin zu Managed Services, bei dem Unternehmen ihre Cybersicherheitsfunktionen an professionelle Anbieter auslagern. Sie haben nicht nur Zugriff auf die neueste Sicherheitsexpertise sowie Überwachung und Support rund um die Uhr, sondern MSPs können auch immer bessere Sicherheit auf der Grundlage globaler Informationen bieten: Wenn beispielsweise in einer Region eine Bedrohung auftritt, sind Kunden in einer anderen Region schnell betroffen geschützt.
Bei der Durchführung von MSP müssen Unternehmen auch die Bedeutung von Tools, wettbewerbsfähigen Preisen, der Erzielung von Kosteneffizienz über die Dauer des Auftrags und der Einhaltung branchenspezifischer Outsourcing-Vorschriften durch MSP genau abstimmen. MSPs sollten auch Metriken bereitstellen, um jederzeit und überall zu verfolgen, wie die Sicherheitsabläufe der Kunden optimiert werden. Darüber hinaus veranlassen das Gesetz zum Schutz personenbezogener Daten (Digital Personal Data Protection Act) und die Meldepflichten staatlicher Behörden, die sich mit Cybersicherheitsvorfällen befassen, Unternehmen dazu, sich stärker auf den Schutz der Sicherheit personenbezogener Daten (PII) zu konzentrieren. Dies ist ein weiterer Bereich, in dem das Fachwissen eines MSP wertvoll sein kann.
Das Dilemma der künstlichen Intelligenz
Aufgrund des rasanten Tempos der technologischen Innovation ist der volle Einfluss künstlicher Intelligenz auf die Cybersicherheit schwer zu quantifizieren. Unternehmen ziehen es oft vor, Produkte vor dem Kauf zu bewerten und zu vergleichen, aber auf dem schnell wachsenden Markt der künstlichen Intelligenz ist dies nicht immer möglich.
Künstliche Intelligenz ist Segen und Herausforderung zugleich. Während es beispielsweise dabei hilft, die Qualifikationsanforderungen zu erfüllen, stellt es auch besondere Herausforderungen bei der Kompetenzentwicklung dar. Einfachere menschliche Rollen werden zunehmend durch Automatisierung und künstliche Intelligenz gehandhabt, wodurch eine Qualifikationslücke entsteht, die Fragen darüber aufwirft, wie Mitarbeiter Erfahrungen sammeln, wenn die Einstiegsrollen schrumpfen.
Im neuen Jahr dürfte die Rolle der KI also klarer und gefestigter werden, und Organisationen müssen sich entsprechend anpassen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonTop 5 Cybersicherheitstrends im Jahr 2024. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
Heiße KI -Werkzeuge
Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos
AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.
Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos
Clothoff.io
KI-Kleiderentferner
AI Hentai Generator
Erstellen Sie kostenlos Ai Hentai.
Heißer Artikel
Heiße Werkzeuge
Notepad++7.3.1
Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor
SublimeText3 chinesische Version
Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen
Senden Sie Studio 13.0.1
Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung
Dreamweaver CS6
Visuelle Webentwicklungstools
SublimeText3 Mac-Version
Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)
Heiße Themen
1377
52
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
