Warum KI-Forensik im Jahr 2024 wichtig sein wird
2024 ist entscheidend für die Aufrechterhaltung der Integrität, Sicherheit und Vertrauenswürdigkeit von Systemen der künstlichen Intelligenz. Im sich schnell entwickelnden Technologiebereich ist künstliche Intelligenz zum Eckpfeiler der Innovation in verschiedenen Bereichen geworden. Da KI jedoch in kritische Infrastrukturen und Arbeitsabläufe integriert wird, ist der Bedarf an KI-Forensik offensichtlicher denn je. Daher ist die Forensik mit künstlicher Intelligenz zu einer der innovativen Infrastrukturen in verschiedenen Bereichen geworden. Im sich schnell entwickelnden Technologiebereich ist künstliche Intelligenz zum Eckpfeiler der Innovation in verschiedenen Bereichen geworden. Da KI jedoch in kritische Infrastrukturen und Arbeitsabläufe integriert wird, ist der Bedarf an KI-Forensik offensichtlicher denn je. Daher ist die Forensik mit künstlicher Intelligenz zu einer der innovativen Infrastrukturen in verschiedenen Bereichen geworden. Um die Integrität, Sicherheit und Glaubwürdigkeit künstlicher Intelligenzsysteme zu gewährleisten, wird die Bedeutung der Forensik künstlicher Intelligenz im Jahr 2024 noch stärker in den Vordergrund rücken.
Der Aufstieg der künstlichen Intelligenz und die damit verbundenen Risiken
Die Technologie der künstlichen Intelligenz hat jeden Aspekt unseres Lebens durchdrungen, von persönlichen Assistenten bis hin zu komplexen Entscheidungssystemen im Gesundheitswesen, im Finanzwesen und in der nationalen Sicherheit. Mit dieser weit verbreiteten Einführung geht das Risiko von Missbrauch, Fehlern und böswilligen Aktivitäten einher, die weitreichende Folgen haben können. KI-Forensik ist von entscheidender Bedeutung, um mutmaßliche Vorfälle mit KI-Systemen zu untersuchen, die Grundursache des Problems zu ermitteln und zukünftige Wiederholungen zu verhindern.
Cybersicherheit und KI-Forensik
Da KI-Systeme immer ausgefeilter werden, werden auch die Cyberbedrohungen, die auf sie abzielen, immer ausgefeilter. Künstliche Intelligenz kann forensisch eingesetzt werden, um Unternehmen in die Lage zu versetzen, das „Wer, Was, Wo, Wann und Warum“ eines Verstoßes oder Vorfalls zu analysieren und zu verstehen. Dieses Verständnis ist entscheidend für die Umsetzung besserer Richtlinien und Praktiken zur Risikominderung und zum Schutz vor zukünftigen Cyberangriffen.
Rechenschaftspflicht und Transparenz
Da KI in der Lage ist, Entscheidungen zu treffen, die sich auf das Leben von Menschen auswirken, sind Richtlinien, die Rechenschaftspflicht und Transparenz bei KI-Operationen gewährleisten, ein Muss. KI-Forensik bietet Werkzeuge und Methoden, um die Ursprünge von Entscheidungen zu verfolgen und sicherzustellen, dass KI-Ersteller und -Benutzer für das Verhalten des Systems zur Verantwortung gezogen werden.
Geistiges Eigentum und künstliche Intelligenz
Die Fähigkeit der KI, Inhalte zu generieren, verwischt die Grenzen zwischen Erstellern und Verbrauchern. KI-Forensik spielt eine wichtige Rolle bei der Rückverfolgung der Herkunft von KI-generierten Inhalten, dem Schutz geistigen Eigentums und der Bewältigung der Herausforderungen, die KI in der Kreativbranche mit sich bringt. Als wichtiger Akteur in der Kreativbranche bringt künstliche Intelligenz den Menschen Herausforderungen und Chancen mit sich. Schöpfer müssen die Möglichkeiten der künstlichen Intelligenz für Innovationen nutzen und ihre geistigen Eigentumsrechte im Wettbewerb schützen. Gleichzeitig müssen Verbraucher auch eine rationale Analyse und Beurteilung der durch künstliche Intelligenz generierten Inhalte durchführen Priorität der Organisation Ein wichtiger Punkt, der Anlass zur Sorge gibt. KI-Forensik trägt dazu bei, sicherzustellen, dass KI-Systeme innerhalb rechtlicher Rahmenbedingungen funktionieren und ethische Richtlinien einhalten, um so potenzielle rechtliche Konsequenzen zu vermeiden.
Erhöhen Sie die Glaubwürdigkeit künstlicher Intelligenz
Damit künstliche Intelligenz effektiv in die Gesellschaft integriert werden kann, muss sie das Vertrauen der Benutzer gewinnen. KI-Forensik hilft dabei, dieses Vertrauen aufzubauen, indem sie KI-Systeme nutzt, um erklärbarer und transparenter zu sein. Durch das Verständnis, wie Lösungsentscheidungen getroffen werden, können Benutzer mehr Vertrauen in die KI-Technologie haben.
Künstliche Intelligenz in der digitalen Forensik
Die Technologie der künstlichen Intelligenz hat sich zu einem wertvollen Werkzeug im Bereich der digitalen Forensik entwickelt. Entwicklungen in der KI-Technologie haben die Genauigkeit der Datenanalyse, Mustererkennung, Anomalieerkennung und forensischen Untersuchung verbessert, wodurch das Fachgebiet neu definiert und Herausforderungen wie Datenschutz, Voreingenommenheit und Genauigkeit gelöst werden.
Pädagogische Bedeutung
Das Vorhandensein einer umfassenden Aus- und Weiterbildung in der Forensik künstlicher Intelligenz stellt eine erhebliche Bedrohung für Organisationsstrukturen dar. Investitionen in die Ausbildung in KI-Forensik sind von entscheidender Bedeutung, um die nächste Generation von Cybersicherheitsexperten auf den Umgang mit der Komplexität von KI-bezogenen Angelegenheiten vorzubereiten.
Die Forensik der künstlichen Intelligenz ist nicht nur ein Nischengebiet; sie ist eine unvermeidliche Entwicklung im Zeitalter der künstlichen Intelligenz. Da wir KI weiterhin in unsere Infrastruktur und Arbeitsabläufe integrieren, wächst die Bedeutung der KI-Forensik. Dies ist der Schlüssel zur Erschließung einer Zukunft mit sicherer, ethischer und effektiver Nutzung künstlicher Intelligenz. Unternehmen, die in forensische KI-Funktionen investieren, können das volle Potenzial der KI besser ausschöpfen und gleichzeitig die mit dieser leistungsstarken Technologie verbundenen Risiken reduzieren. Im Jahr 2024 ist die KI-Forensik wichtig, weil sie an der Schnittstelle zwischen Technologie und Gerechtigkeit steht und sicherstellt, dass wir auf dem Weg in eine KI-gesteuerte Zukunft mit offenen Augen und den entsprechenden Werkzeugen für die Herausforderungen gerüstet sind Treffen Sie sie.
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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
