KI-Waffen werden in Untergrundforen zu einem heißen Thema
Nach traditioneller Meinung ist ein Drive-by-Angriff das automatische Herunterladen schädlicher Dateien von einer kompromittierten Website ohne Benutzerinteraktion. In den meisten Fällen, die im Berichtszeitraum überprüft wurden, waren jedoch Benutzeraktionen beteiligt, die in mehr als 30 % der Vorfälle den Erstzugriff erleichterten.
Bedrohungsakteure automatisieren Angriffe mit KI
Der Einsatz künstlicher Intelligenz zur Beschleunigung dieser Angriffe erhält in großen Cyberkriminalitätsforen zunehmend Aufmerksamkeit und das Interesse daran, diese Technologie als Waffe einzusetzen, wächst.
Forscher haben in den speziellen KI- und maschinellen Lernbereichen dieser Websites kriminelle Alternativen zu Mainstream-Chatbots wie FraudGPT und WormGPT entdeckt und Hinweise auf die Verwendung dieser Optionen zur Entwicklung einfacher Malware und verteilter Denial-of-Service-Anfragen (DDoS) gegeben .
KI-Systeme können jetzt Stimmen mithilfe von Samples reproduzieren, während Videoanruf-Deepfakes Bedrohungsakteuren helfen. Darüber hinaus haben Forscher festgestellt, dass immer mehr Bedrohungsakteure verschiedene Phasen ihrer Angriffe oder die gesamte Angriffskette automatisieren – und dabei insbesondere Citrix Bleed-Exploits ins Visier nehmen.
Während Angreifer die KI-gesteuerte Automatisierung nutzen, bedeutet dies auch einen Quantensprung für die Verteidigungsfähigkeiten von Unternehmen.
Kriminelle priorisieren Finanzdiebstahl im Jahr 2023
Finanzdiebstahl ist im Jahr 2023 das Hauptziel von Kriminellen und ist für 88 % der Kundenvorfälle verantwortlich. Die Ransomware-Aktivität stieg um 74 %, wobei Ransomware-Unternehmen eine Rekordzahl von 4.819 Opfern auf Websites mit Datenschutzverletzungen nannten, wobei allein LockBit mehr als 1.000 Unternehmen zählte.
ReliaQuest konzentriert sich auf erhebliche Bedrohungen durch mutmaßliche staatlich geförderte Akteure, die sogenannte „Parasite on the Land (LotL)“-Technologie nutzen. Bei solchen Vorfällen versuchen Bedrohungsakteure, ihre Aktivitäten durch Umgehungstechniken der Verteidigung zu verbergen, wie etwa das Bereinigen und Löschen von PowerShell. Bis im April 2023 ein Einbruch beobachtet wurde, konzentrierte sich ein staatlich unterstütztes chinesisches Bedrohungsunternehmen hauptsächlich auf die Verwendung von LotL-Befehlen zur Integration in die Unternehmensumgebung. Die verdeckten LotL-Aktivitäten des Unternehmens ermöglichten den Zugriff für mehr als einen Monat.
„Während sich die Bedrohungen weiterentwickeln, müssen Verteidiger agil bleiben und mithilfe von KI und Automatisierung mit den neuesten Angriffstechniken Schritt halten. Zeit ist der Feind der Cybersicherheit. Um sich proaktiv vor diesen Risiken zu schützen, sollten Unternehmen die Auswirkungen über Netzwerke hinweg maximieren.“ Endpunkttransparenz, Nutzung von KI und Automatisierung, um ihre eigenen Daten besser zu verstehen und zu nutzen und ihre Teams mit den neuesten Bedrohungsinformationen auszustatten. Wir gehen davon aus, dass Kunden im Laufe des nächsten Jahres die Vorteile unserer KI und Automatisierung voll ausschöpfen werden „Fähigkeit, Bedrohungen in 5 Minuten oder weniger einzudämmen“, sagte Michael McPherson, Senior Vice President of Technology Operations bei ReliaQuest.
Die Cybersicherheit im Jahr 2024 wird erheblich durch die Entwicklung von GenAI und bösartigen KI-Modellen sowie die weit verbreitete Automatisierung von Cyberangriffen beeinflusst, die die Fähigkeiten von Bedrohungsakteuren verbessern. Automatisierte, dynamische Playbooks bieten selbst weniger erfahrenen Angreifern ausgefeilte Möglichkeiten, Vorgänge zu beschleunigen und die Zeit vom Angriff bis zum Angriff zu verkürzen.
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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

Laut Nachrichten dieser Website vom 5. Juli gab die Japan Aerospace Exploration Agency (JAXA) heute eine Ankündigung heraus, in der sie bestätigte, dass der Cyberangriff im letzten Jahr zu einem Informationsleck geführt habe, und entschuldigte sich dafür bei den zuständigen Einheiten. JAXA gab an, dass die durchgesickerten Informationen dieses Mal nicht nur interne Informationen der Agentur umfassen, sondern auch Informationen im Zusammenhang mit gemeinsamen Operationen mit externen Organisationen und persönliche Informationen. JAXA ist der Ansicht, dass „diese Angelegenheit das Vertrauensverhältnis schädigen könnte“, wird dies jedoch nicht tun es aufgrund der Beziehung mit der anderen Partei Details. In diesem Zusammenhang hat sich JAXA bei den Personen und verbundenen Parteien entschuldigt, die die Informationen weitergegeben haben, und sie nacheinander benachrichtigt. Bislang hat JAXA keine Berichte über wesentliche Auswirkungen auf die Geschäftsaktivitäten des relevanten Personals erhalten, sie entschuldigen sich jedoch zutiefst für die entstandenen Unannehmlichkeiten und entschuldigen sich noch einmal. Dieser Seite ist aufgefallen, dass JA
