


Gartner enthüllt die wichtigsten GenAI-Cybersicherheitstrends im Jahr 2024
Organisationen, Regierungen, Wissenschaftler und viele andere suchen nach Möglichkeiten, die transformative Kraft der GenAI-Technologie zu nutzen. Die Mehrheit der IT-Führungskräfte (67 %) wird GenAI in den nächsten 18 Monaten Priorität einräumen. Während die Aussichten von GenAI große Aufregung hervorrufen, gibt es auch Bedenken, einschließlich der Unsicherheit über die Auswirkungen von GenAI auf die Cybersicherheit an mehreren Fronten.
Um uns zu helfen, die wichtigsten Trends in der Cybersicherheit besser zu verstehen und fundierte Entscheidungen zur Reduzierung von Cybersicherheitsrisiken zu treffen, hat das Marktforschungsunternehmen Gartner auf dem jüngsten Gartner Security and Risk Management Summit seine Prognosen und Empfehlungen zur Cybersicherheit veröffentlicht.
2024 dürfte ein weiteres großartiges Jahr für GenAI werden, daher ist es keine Überraschung, dass sich viele der Prognosen von Gartner auf die GenAI-Technologie beziehen.
Gartner weist darauf hin, dass der Einsatz von GenAI die Qualifikationslücke vergrößern und das Auftreten menschenähnlicher kognitiver Sicherheitsvorfälle bis 2028 minimieren wird. Dies hat das Potenzial, die Art und Weise zu verändern, wie Unternehmen organisiert sind und wie Cybersicherheitsfachkräfte ausgebildet werden. Gartner empfiehlt, dass sich Cybersicherheitsteams bei der Suche nach den richtigen Talenten für wichtigere Cybersicherheitsfunktionen auf interne Anwendungen konzentrieren sollten, um die Mitarbeiter zu unterstützen.
Laut Deepti Gopal, Principal Analyst bei Gartner, gehen wir allmählich über das Potenzial von GenAI hinaus und es ergeben sich praktische Möglichkeiten, um zur Lösung einiger langfristiger Probleme der Cybersicherheit beizutragen, insbesondere Fachkräftemangel und unsicheres menschliches Verhalten. Die wichtigsten Vorhersagen in diesem Jahr haben nichts mit Technologie zu tun, da der menschliche Faktor immer mehr an Bedeutung gewinnt.
Gartner-Prognosen zufolge können Unternehmen, die GenAI und Security Behavior and Culture Programs (SBCP) in eine Plattformarchitektur integrieren, bis 2026 die von Mitarbeitern verursachten Sicherheitsvorfälle um bis zu 40 % reduzieren.
GenAI ist eine personalisierte Mitarbeitereinbindung und oft ein wichtiger Bestandteil eines effektiven SBCP. Es kann personalisierte Inhalte und Schulungsmaterialien basierend auf den einzigartigen Eigenschaften der Mitarbeiter generieren.
Laut Gartner können Cybersicherheitsverantwortliche aufgrund neuer Gesetze und Vorschriften mit persönlichen rechtlichen Risiken konfrontiert sein. Schätzungen zufolge werden bis 2027 zwei Drittel der Global-100-Unternehmen D&O-Versicherungen für Führungskräfte im Bereich Cybersicherheit anbieten.
Gartner unterstreicht die Möglichkeit für Führungskräfte im Bereich Sicherheits- und Risikomanagement (SRM), GenAI zu nutzen, um proaktiv mit anderen Geschäftsinteressenten zusammenzuarbeiten, um die Cybersicherheitsleistung des Unternehmens insgesamt zu verbessern. Dazu sollte ein menschenzentrierter Ansatz gehören, bei dem GenAI genutzt wird, um vorhandene Sicherheitstalente so umzuschulen, dass sie den Menschen ergänzen, statt ihn zu ersetzen.
Viele Berichte haben die enormen Kosten einer Datenschutzverletzung hervorgehoben, darunter eine IBM-Studie, die ergab, dass die durchschnittlichen globalen Kosten einer Datenschutzverletzung im Jahr 2023 4,45 Millionen US-Dollar betragen werden, ein Anstieg von 15 % gegenüber vor drei Jahren.
Gartner teilt seine Prognosen zu den enormen Kosten der Bekämpfung von Desinformation. Laut Gartner werden Unternehmen mehr als 500 Milliarden US-Dollar für die Bekämpfung von Desinformation ausgeben, was mehr als 50 % der Budgets für Cybersicherheit und Marketing ausmacht.
Während Unternehmen GenAI nutzen, um ihre Cybersicherheitsleistung zu verbessern, wird dieselbe Technologie auch von böswilligen Akteuren genutzt, um hochwirksame Schadnachrichten zu erstellen und zu verbreiten. Um diese Bedrohung zu mindern, empfiehlt Gartner, dass Chief Information Security Officers (CISOs) die Verantwortlichkeiten des Anti-Malware-Programms des Unternehmens klar definieren und in Tools und Technologien investieren, die dieses Problem angehen.
Da große Sprachmodelle (LLMs) große Datenmengen verwenden und mehr neue Daten erzeugen, können GenAI-Anwendungen die Sicherheits- und Datenschutzrisiken erhöhen. Organisationen müssen einen vielschichtigen Ansatz verfolgen, um ein verantwortungsvolles KI-Framework zu schaffen. Darüber hinaus müssen Interessenvertreter zusammenkommen, um die Auswirkungen von GenAI auf die Cybersicherheit von Unternehmen umfassend zu bewerten und Lösungen zur Lösung des Problems zu finden.
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Mit der Entwicklung des Internets ist die Netzwerksicherheit zu einem dringenden Thema geworden. Für Techniker, die sich mit der Netzwerksicherheit befassen, ist es zweifellos notwendig, eine effiziente, stabile und sichere Programmiersprache zu beherrschen. Unter anderem ist die Go-Sprache für viele Netzwerksicherheitsexperten zur ersten Wahl geworden. Die Go-Sprache, auch Golang genannt, ist eine von Google entwickelte Open-Source-Programmiersprache. Die Sprache zeichnet sich durch herausragende Eigenschaften wie hohe Effizienz, hohe Parallelität, hohe Zuverlässigkeit und hohe Sicherheit aus und wird daher häufig in der Netzwerksicherheit und bei Penetrationstests eingesetzt.

Künstliche Intelligenz (KI) hat jeden Bereich revolutioniert, und die Cybersicherheit bildet da keine Ausnahme. Da unsere Abhängigkeit von Technologie immer weiter zunimmt, nehmen auch die Bedrohungen für unsere digitale Infrastruktur zu. Künstliche Intelligenz (KI) hat den Bereich der Cybersicherheit revolutioniert und fortschrittliche Funktionen für die Erkennung von Bedrohungen, die Reaktion auf Vorfälle und die Risikobewertung bereitgestellt. Allerdings gibt es einige Schwierigkeiten beim Einsatz künstlicher Intelligenz in der Cybersicherheit. Dieser Artikel befasst sich mit dem aktuellen Stand der künstlichen Intelligenz in der Cybersicherheit und erkundet zukünftige Richtungen. Die Rolle künstlicher Intelligenz bei der Cybersicherheit Regierungen, Unternehmen und Einzelpersonen stehen vor immer größeren Herausforderungen im Bereich der Cybersicherheit. Da Cyber-Bedrohungen immer ausgefeilter werden, steigt der Bedarf an fortschrittlichen Sicherheitsmaßnahmen weiter. Künstliche Intelligenz (KI) setzt auf ihre einzigartige Methode zur Erkennung und Vorbeugung

C++-Funktionen können Netzwerksicherheit bei der Netzwerkprogrammierung erreichen: 1. Verwendung von Verschlüsselungsalgorithmen (openssl) zur Verschlüsselung der Kommunikation; 2. Verwendung digitaler Signaturen (cryptopp) zur Überprüfung der Datenintegrität und Absenderidentität; ( htmlcxx) zum Filtern und Bereinigen von Benutzereingaben.

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Über Chatbots oder personalisierte Empfehlungen hinaus gewinnt die leistungsstarke Fähigkeit der KI, Risiken vorherzusagen und zu beseitigen, in Unternehmen immer mehr an Bedeutung. Da sich riesige Datenmengen vermehren und die Vorschriften strenger werden, geraten herkömmliche Risikobewertungstools zunehmend unter Druck. Die Technologie der künstlichen Intelligenz kann die Erfassung großer Datenmengen schnell analysieren und überwachen, wodurch Risikobewertungstools unter Komprimierung verbessert werden können. Durch den Einsatz von Technologien wie maschinellem Lernen und Deep Learning kann KI potenzielle Risiken erkennen, vorhersagen und zeitnah Empfehlungen geben. Vor diesem Hintergrund kann die Nutzung der Risikomanagementfunktionen von KI die Einhaltung sich ändernder Vorschriften sicherstellen und proaktiv auf unvorhergesehene Bedrohungen reagieren. Der Einsatz von KI zur Bewältigung der Komplexität des Risikomanagements mag alarmierend erscheinen, aber für diejenigen, die leidenschaftlich daran interessiert sind, im digitalen Wettlauf an der Spitze zu bleiben

Um die Effizienz zu steigern, griffen Unternehmen zunächst auf leichter zugängliche Arbeitskräfte zurück – denken Sie an John in Mumbai und Rosie in Manila –, dann erkannten sie, dass der prozessbasierte Ansatz der Back-Office-Abläufe in Mumbai gut für die Automatisierung geeignet war, und Robotic Process Automation (RPA) schon geboren, dringen jetzt digitale Agenten in die Backoffices ein und Chatbots beobachten Rosie in Manila bei der Arbeit, und als Ergebnis ist alles besser, schneller und bequemer, und dann kommt GenAI. UiPath, RPA und GenAI geben ihnen nicht nur einen Daumen nach oben, weil unsere Sponsoren dafür bezahlen, sie sehen auch gut aus, sie stellen auch einige tolle Fragen. Beispielsweise stellen viele Leute GenAI, wenn es veraltet ist für die Lösung

Kürzlich hat der TÜV Rheinland Greater China („TUV Rheinland“), eine international renommierte unabhängige Test-, Inspektions- und Zertifizierungsstelle, wichtige Netzwerksicherheits- und Datenschutzzertifizierungen für drei Kehrroboter P10Pro, P10S und P10SPro im Besitz von Roborock Technology ausgestellt. sowie die China-Marken-Zertifizierung „Effiziente Eckenreinigung“. Gleichzeitig veröffentlichte die Agentur auch Testberichte zur Selbstreinigungs- und Sterilisationsleistung für die Kehrroboter und Bodenwaschmaschinen A20 und A20Pro, die den Verbrauchern auf dem Markt eine maßgebliche Kaufreferenz bieten. Da Netzwerksicherheit immer mehr an Bedeutung gewinnt, hat TÜV Rheinland strenge Netzwerksicherheit und Datenschutz für Roborock-Kehrroboter gemäß den ETSIEN303645-Standards implementiert.

Hallo Leute, mein Name ist Luga, und heute werden wir über Technologien im Zusammenhang mit dem ökologischen Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) sprechen – GenAI. Angesichts der Herausforderungen schneller technologischer Innovationen und differenzierter Geschäftsszenarien haben sich traditionelle Codierungsmethoden allmählich eingewöhnt und können den wachsenden Anforderungen nicht mehr vollständig gerecht werden. Gleichzeitig hat die aufkommende GenAI (Technologie der künstlichen Intelligenz) für allgemeine Zwecke ein großes Potenzial, diesen Bedarf zu decken. Als Vertreter der Technologie der künstlichen Intelligenz hat GenAI mit seinem starken Potenzial und seinen Fähigkeiten begonnen, in allen Lebensbereichen weit verbreitet zu sein. Es kann automatisch lernen und sich an die Codierungsanforderungen in verschiedenen Szenarien anpassen, wodurch die Effizienz und Qualität der Codierung erheblich verbessert wird. Durch Deep Learning und Modelloptimierung ist GenAI in der Lage, unterschiedliche Aspekte genau zu verstehen
