Qu'est-ce que la cybersécurité de l'IA ?
L'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique (ML) sont des outils précieux avec un large éventail d'applications. À mesure que l’intelligence artificielle progresse, elle deviendra de plus en plus un élément essentiel du paysage de la sécurité. L’intelligence artificielle a des applications à la fois offensives et défensives, utilisées pour développer de nouveaux types d’attaques et s’en défendre.
Avantages de l'intelligence artificielle dans la sécurité
L'intelligence artificielle est déjà appliquée dans le domaine de la sécurité, et son rôle continuera de croître au fil du temps. Certains des avantages de l'IA en matière de sécurité incluent :
Automatisation des tâches répétitives : la cybersécurité nécessite une collecte de données approfondie, une analyse, une gestion du système et d'autres tâches répétitives qui consomment du temps et des ressources des analystes. L’intelligence artificielle a le potentiel d’automatiser ces tâches, permettant ainsi au personnel de sécurité de concentrer ses efforts là où ils sont le plus nécessaires.
Détection et réponse améliorées aux menaces : l'intelligence artificielle est idéale pour collecter de grandes quantités de données, les analyser et répondre en fonction des informations extraites. Ces capacités peuvent améliorer la détection et la réponse aux menaces d'une organisation en accélérant et en étendant la détection et la réponse aux cyberattaques, réduisant ainsi les dommages que les attaquants peuvent causer à l'organisation.
Améliorez la connaissance de la situation et les capacités de prise de décision : souvent, le personnel de sécurité est confronté à une surcharge de données, avec trop d'informations à traiter et à utiliser efficacement. L’intelligence artificielle excelle dans la collecte et le traitement des données, fournissant des informations qui peuvent améliorer la connaissance de la situation du personnel de sécurité et sa capacité à prendre des décisions fondées sur les données.
Défis de la mise en œuvre de l'intelligence artificielle dans la sécurité
L'intelligence artificielle est un outil utile, mais elle n'est pas parfaite. Certains des défis liés à la mise en œuvre de l'IA dans la sécurité incluent :
Manque de transparence et d'explicabilité : les systèmes d'IA sont souvent des « boîtes noires » qui sont formées en leur fournissant des données et en leur permettant de construire leurs propres modèles. Le manque de transparence qui en résulte rend difficile l’extraction d’informations sur la manière dont les systèmes d’IA prennent des décisions, de sorte que le personnel de sécurité ne peut pas facilement tirer des leçons du modèle ou le corriger.
Problèmes de biais et d’équité : la qualité du modèle interne d’un système d’IA dépend des données utilisées pour l’entraîner. Si ces données contiennent des biais, alors le système d’IA le sera également – une préoccupation courante.
Intégrer les systèmes de sécurité existants : les systèmes d'IA ont la capacité d'améliorer les opérations de sécurité, mais sont plus efficaces lorsqu'ils deviennent une partie intégrée de l'architecture de sécurité d'une organisation. Les solutions basées sur l’IA auront une valeur limitée pour l’organisation si elles ne fonctionnent pas bien avec les autres outils de l’organisation.
Cas d'utilisation de l'intelligence artificielle en sécurité
L'intelligence artificielle a de nombreuses applications potentielles en matière de sécurité. Voici quelques exemples de cas d'utilisation :
Endpoint Security : Les solutions d'intelligence artificielle peuvent analyser le comportement des utilisateurs et des applications pour identifier les indicateurs de comptes compromis ou de logiciels malveillants sur les systèmes protégés.
Cybersécurité : Les systèmes d'intelligence artificielle peuvent analyser des paquets ou des tendances du trafic réseau qui peuvent indiquer divers types d'attaques.
Sécurité du cloud : Les solutions d'intelligence artificielle peuvent aider à résoudre les défis courants en matière de sécurité du cloud, tels que garantir que les autorisations du cloud, les contrôles d'accès et les paramètres de sécurité sont correctement configurés.
Détection de fraude : Les systèmes d'intelligence artificielle peuvent analyser les utilisateurs à la recherche de comportements inhabituels ou malveillants pouvant indiquer une fraude potentielle.
Bonnes pratiques pour la mise en œuvre de l'intelligence artificielle en matière de sécurité
L'intelligence artificielle est un outil puissant, mais elle peut aussi s'avérer dangereuse si elle est mal utilisée. Lors de la conception et de la mise en œuvre de solutions de sécurité basées sur l'IA, il est important de prendre en compte les bonnes pratiques suivantes.
Développer une stratégie d'intelligence artificielle
L'intelligence artificielle est un outil de sécurité prometteur. Il est parfaitement adapté pour relever bon nombre des principaux défis auxquels les équipes de sécurité sont confrontées, notamment les volumes de données importants, les ressources limitées et la nécessité de réagir rapidement aux cyberattaques.
Cependant, l’IA n’est pas une panacée et doit être stratégiquement intégrée à l’architecture de sécurité d’une organisation pour être efficace. Un élément clé de l’utilisation de l’IA pour la sécurité consiste à déterminer la meilleure façon de déployer l’IA pour résoudre les défis de sécurité de l’organisation et à développer une stratégie pour intégrer l’IA dans l’architecture et les processus de sécurité de l’organisation.
Garantir la qualité et la confidentialité des données
La qualité de l'IA dépend des données utilisées pour l'entraîner et l'exploiter. Les organisations peuvent améliorer l’efficacité des systèmes d’IA en leur fournissant davantage de données de meilleure qualité, offrant ainsi une vue plus complète et plus complète de la posture de sécurité de l’organisation.
Cependant, l’utilisation des données par l’IA peut susciter des inquiétudes. Si les données sont corrompues ou incorrectes, le système d'IA prendra des décisions incorrectes. Les données sensibles fournies aux systèmes d’IA peuvent être exposées. Lors de l’élaboration d’une stratégie d’IA, les organisations doivent réfléchir à la manière de garantir la qualité et la confidentialité des données lors de l’exécution de systèmes d’IA.
Établir un cadre éthique pour l'utilisation de l'intelligence artificielle
L'intelligence artificielle est une « boîte noire » et la qualité des modèles qu'elle utilise dépend de la qualité des données utilisées pour l'entraîner. Si les données sont biaisées ou injustes, le modèle d’IA le sera également.
Les systèmes d’intelligence artificielle peuvent améliorer les opérations de sécurité, mais il est important de considérer et d’aborder les implications éthiques de leur utilisation. Par exemple, si les préjugés d'un système d'IA peuvent avoir un impact négatif sur les employés, les clients, les fournisseurs, etc. d'une organisation, alors le système d'IA ne doit pas être considéré comme l'autorité finale lors de la prise de ces décisions.
Testez et mettez à jour régulièrement les modèles d'IA
La qualité d'un modèle de système d'IA dépend des données utilisées pour l'entraîner. Si les données sont incomplètes, biaisées ou obsolètes, le système d’IA risque de ne pas être en mesure de prendre les meilleures décisions.
Les organisations utilisant des systèmes d'IA doivent régulièrement tester et mettre à jour les modèles pour s'assurer qu'ils sont à jour et corrects. Cela est particulièrement vrai lors de l’utilisation de l’IA à des fins de sécurité, car l’évolution rapide du paysage de la sécurité signifie que les anciens modèles d’IA risquent de ne pas être en mesure de détecter de nouvelles attaques.
L'avenir de l'intelligence artificielle dans la sécurité
Il ne fait aucun doute que le rôle de l'intelligence artificielle dans la cybersécurité ne fera que croître avec le temps. Voici trois prédictions sur l'évolution du rôle de l'intelligence artificielle dans la sécurité :
Progrès de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique
L'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique ont reçu une attention considérable ces dernières années, mais la technologie en est encore à ses balbutiements. À mesure que les technologies d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique s’améliorent et progressent, leur utilité et leurs applications potentielles en matière de sécurité ne feront qu’augmenter.
Intégration avec d'autres technologies émergentes
L'intelligence artificielle émerge et se développe simultanément avec d'autres technologies telles que les réseaux mobiles 5G et l'Internet des objets. L'intégration de ces technologies émergentes a des implications importantes pour la sécurité, combinant les capacités de collecte de données et de gestion à distance de l'IoT avec les capacités de prise de décision de l'intelligence artificielle.
Impact sur le secteur de la sécurité et le marché du travail
Comme beaucoup d'autres industries, l'intelligence artificielle aura un impact sur le secteur de la sécurité et le marché du travail. Alors que l’IA est utilisée pour effectuer des tâches répétitives et améliorer les opérations de sécurité, les rôles des opérateurs humains se concentreront de plus en plus sur l’utilisation de ces systèmes pour améliorer la sécurité à grande échelle.
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Bytedance Cutting lance le super abonnement SVIP : 499 yuans pour un abonnement annuel continu, offrant une variété de fonctions d'IA
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
Ce site a rapporté le 27 juin que Jianying est un logiciel de montage vidéo développé par FaceMeng Technology, une filiale de ByteDance. Il s'appuie sur la plateforme Douyin et produit essentiellement du contenu vidéo court pour les utilisateurs de la plateforme. Il est compatible avec iOS, Android et. Windows, MacOS et autres systèmes d'exploitation. Jianying a officiellement annoncé la mise à niveau de son système d'adhésion et a lancé un nouveau SVIP, qui comprend une variété de technologies noires d'IA, telles que la traduction intelligente, la mise en évidence intelligente, l'emballage intelligent, la synthèse humaine numérique, etc. En termes de prix, les frais mensuels pour le clipping SVIP sont de 79 yuans, les frais annuels sont de 599 yuans (attention sur ce site : équivalent à 49,9 yuans par mois), l'abonnement mensuel continu est de 59 yuans par mois et l'abonnement annuel continu est de 59 yuans par mois. est de 499 yuans par an (équivalent à 41,6 yuans par mois) . En outre, le responsable de Cut a également déclaré que afin d'améliorer l'expérience utilisateur, ceux qui se sont abonnés au VIP d'origine
Assistant de codage d'IA augmenté par le contexte utilisant Rag et Sem-Rag
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
Améliorez la productivité, l’efficacité et la précision des développeurs en intégrant une génération et une mémoire sémantique améliorées par la récupération dans les assistants de codage IA. Traduit de EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, auteur JanakiramMSV. Bien que les assistants de programmation d'IA de base soient naturellement utiles, ils ne parviennent souvent pas à fournir les suggestions de code les plus pertinentes et les plus correctes, car ils s'appuient sur une compréhension générale du langage logiciel et des modèles d'écriture de logiciels les plus courants. Le code généré par ces assistants de codage est adapté à la résolution des problèmes qu’ils sont chargés de résoudre, mais n’est souvent pas conforme aux normes, conventions et styles de codage des équipes individuelles. Cela aboutit souvent à des suggestions qui doivent être modifiées ou affinées pour que le code soit accepté dans l'application.
Sept questions d'entretien technique Cool GenAI et LLM
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
Pour en savoir plus sur l'AIGC, veuillez visiter : 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou est différent de la banque de questions traditionnelle que l'on peut voir partout sur Internet. nécessite de sortir des sentiers battus. Les grands modèles linguistiques (LLM) sont de plus en plus importants dans les domaines de la science des données, de l'intelligence artificielle générative (GenAI) et de l'intelligence artificielle. Ces algorithmes complexes améliorent les compétences humaines et stimulent l’efficacité et l’innovation dans de nombreux secteurs, devenant ainsi la clé permettant aux entreprises de rester compétitives. LLM a un large éventail d'applications. Il peut être utilisé dans des domaines tels que le traitement du langage naturel, la génération de texte, la reconnaissance vocale et les systèmes de recommandation. En apprenant de grandes quantités de données, LLM est capable de générer du texte
Le réglage fin peut-il vraiment permettre au LLM d'apprendre de nouvelles choses : l'introduction de nouvelles connaissances peut amener le modèle à produire davantage d'hallucinations
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
Les grands modèles linguistiques (LLM) sont formés sur d'énormes bases de données textuelles, où ils acquièrent de grandes quantités de connaissances du monde réel. Ces connaissances sont intégrées à leurs paramètres et peuvent ensuite être utilisées en cas de besoin. La connaissance de ces modèles est « réifiée » en fin de formation. À la fin de la pré-formation, le modèle arrête effectivement d’apprendre. Alignez ou affinez le modèle pour apprendre à exploiter ces connaissances et répondre plus naturellement aux questions des utilisateurs. Mais parfois, la connaissance du modèle ne suffit pas, et bien que le modèle puisse accéder à du contenu externe via RAG, il est considéré comme bénéfique de l'adapter à de nouveaux domaines grâce à un réglage fin. Ce réglage fin est effectué à l'aide de la contribution d'annotateurs humains ou d'autres créations LLM, où le modèle rencontre des connaissances supplémentaires du monde réel et les intègre.
Afin de fournir un nouveau système de référence et d'évaluation de questions-réponses scientifiques et complexes pour les grands modèles, l'UNSW, Argonne, l'Université de Chicago et d'autres institutions ont lancé conjointement le cadre SciQAG.
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
L'ensemble de données ScienceAI Question Answering (QA) joue un rôle essentiel dans la promotion de la recherche sur le traitement du langage naturel (NLP). Des ensembles de données d'assurance qualité de haute qualité peuvent non seulement être utilisés pour affiner les modèles, mais également évaluer efficacement les capacités des grands modèles linguistiques (LLM), en particulier la capacité à comprendre et à raisonner sur les connaissances scientifiques. Bien qu’il existe actuellement de nombreux ensembles de données scientifiques d’assurance qualité couvrant la médecine, la chimie, la biologie et d’autres domaines, ces ensembles de données présentent encore certaines lacunes. Premièrement, le formulaire de données est relativement simple, et la plupart sont des questions à choix multiples. Elles sont faciles à évaluer, mais limitent la plage de sélection des réponses du modèle et ne peuvent pas tester pleinement la capacité du modèle à répondre aux questions scientifiques. En revanche, les questions et réponses ouvertes
Cinq écoles d'apprentissage automatique que vous ne connaissez pas
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
L'apprentissage automatique est une branche importante de l'intelligence artificielle qui donne aux ordinateurs la possibilité d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs capacités sans être explicitement programmés. L'apprentissage automatique a un large éventail d'applications dans divers domaines, de la reconnaissance d'images et du traitement du langage naturel aux systèmes de recommandation et à la détection des fraudes, et il change notre façon de vivre. Il existe de nombreuses méthodes et théories différentes dans le domaine de l'apprentissage automatique, parmi lesquelles les cinq méthodes les plus influentes sont appelées les « Cinq écoles d'apprentissage automatique ». Les cinq grandes écoles sont l’école symbolique, l’école connexionniste, l’école évolutionniste, l’école bayésienne et l’école analogique. 1. Le symbolisme, également connu sous le nom de symbolisme, met l'accent sur l'utilisation de symboles pour le raisonnement logique et l'expression des connaissances. Cette école de pensée estime que l'apprentissage est un processus de déduction inversée, à travers les connaissances existantes.
Les performances de SOTA, la méthode d'IA de prédiction d'affinité protéine-ligand multimodale de Xiamen, combinent pour la première fois des informations sur la surface moléculaire
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
Editeur | KX Dans le domaine de la recherche et du développement de médicaments, il est crucial de prédire avec précision et efficacité l'affinité de liaison des protéines et des ligands pour le criblage et l'optimisation des médicaments. Cependant, les études actuelles ne prennent pas en compte le rôle important des informations sur la surface moléculaire dans les interactions protéine-ligand. Sur cette base, des chercheurs de l'Université de Xiamen ont proposé un nouveau cadre d'extraction de caractéristiques multimodales (MFE), qui combine pour la première fois des informations sur la surface des protéines, la structure et la séquence 3D, et utilise un mécanisme d'attention croisée pour comparer différentes modalités. alignement. Les résultats expérimentaux démontrent que cette méthode atteint des performances de pointe dans la prédiction des affinités de liaison protéine-ligand. De plus, les études d’ablation démontrent l’efficacité et la nécessité des informations sur la surface des protéines et de l’alignement des caractéristiques multimodales dans ce cadre. Les recherches connexes commencent par "S
Préparant des marchés tels que l'IA, GlobalFoundries acquiert la technologie du nitrure de gallium de Tagore Technology et les équipes associées
Jul 15, 2024 pm 12:21 PM
Selon les informations de ce site Web du 5 juillet, GlobalFoundries a publié un communiqué de presse le 1er juillet de cette année, annonçant l'acquisition de la technologie de nitrure de gallium (GaN) et du portefeuille de propriété intellectuelle de Tagore Technology, dans l'espoir d'élargir sa part de marché dans l'automobile et Internet. des objets et des domaines d'application des centres de données d'intelligence artificielle pour explorer une efficacité plus élevée et de meilleures performances. Alors que des technologies telles que l’intelligence artificielle générative (GenerativeAI) continuent de se développer dans le monde numérique, le nitrure de gallium (GaN) est devenu une solution clé pour une gestion durable et efficace de l’énergie, notamment dans les centres de données. Ce site Web citait l'annonce officielle selon laquelle, lors de cette acquisition, l'équipe d'ingénierie de Tagore Technology rejoindrait GF pour développer davantage la technologie du nitrure de gallium. g
