Comment utiliser l'IA en cybersécurité
Le rapport de Cybersecurity Ventures montre que les pertes mondiales liées à la cybercriminalité s'élèveront à 6 000 milliards de dollars américains en 2021, et que les dépenses mondiales consacrées à la lutte contre la cybercriminalité devraient atteindre 10 500 milliards de dollars américains en 2025, soit trois fois le montant de 2015. Cela représente jusqu'à 3 000 milliards de dollars. .
L'intelligence artificielle est presque la seule solution.
Statista, un autre institut de recherche, estime que la valeur de l'intelligence artificielle dans la cybersécurité a dépassé les 10 milliards de dollars américains en 2020 et devrait atteindre 45 milliards de dollars américains d'ici 2027. IBM estime que les entreprises qui ne disposent pas de la sécurité de l'intelligence artificielle doivent supporter trois fois plus de coûts pour résister aux cyberattaques que les entreprises qui ont déployé des systèmes de défense automatisés par l'IA.
Les données de recherche de Meticulous montrent que les applications de l'intelligence artificielle dans la cybersécurité connaîtront une croissance annuelle de 24 %, pour atteindre 46 milliards de dollars d'ici 2027.
Cinq applications typiques de l'IA dans la sécurité des réseaux
1. Détection de codes malveillants et d'activités malveillantes
En analysant le trafic DNS, l'intelligence artificielle peut classer automatiquement les noms de domaine pour identifier les noms de domaine C2, malveillants, tels que comme le spam, le phishing et les domaines clonés. Avant l’application de l’IA, la direction s’appuyait principalement sur des listes noires, mais un grand nombre de mises à jour étaient ardues. En particulier, les produits noirs utilisent la technologie de génération automatique de noms de domaine pour créer un grand nombre de noms de domaine et changer constamment de nom de domaine. À l'heure actuelle, des algorithmes intelligents doivent être utilisés pour apprendre, détecter et bloquer ces noms de domaine noirs.
2. Analyse du trafic crypté
Actuellement, plus de 80% du trafic Internet est crypté Hormis le décryptage, les moyens traditionnels sont inefficaces. Avec l'aide de la technologie de l'intelligence artificielle, il n'est pas nécessaire de décrypter et d'analyser la charge utile, mais de l'identifier via des métadonnées et des paquets réseau, notamment :
- Code malveillant
- Familles de logiciels malveillants
- Applications utilisées
- Dans cryptage de sessions TLS ou d'appareils fonctionnant dans une certaine version du framework SSL
L'analyse du trafic crypté joue déjà un rôle dans la pratique, au moins pour aider les utilisateurs à ne pas être complètement aveuglés par la quantité croissante de trafic crypté. Cependant, comme cette technologie est encore au stade de développement émergent, il n’est pas nécessaire d’investir trop de coûts et d’énergie pour le moment.
3. Détecter les fausses images
Un algorithme d'IA qui utilise des réseaux neuronaux récurrents et des filtres d'encodage peut identifier les « deepfakes » et découvrir si les visages des photos ont été remplacés. Cette fonctionnalité est particulièrement utile pour la biométrie à distance dans les services financiers, empêchant les fraudeurs de falsifier des photos ou des vidéos pour se faire passer pour des citoyens légitimes pouvant obtenir des prêts.
4. Reconnaissance vocale, linguistique et vocale
Cette technologie d'IA peut lire des informations non structurées dans des formats non lisibles par machine, les combiner avec des données structurées provenant de divers appareils réseau et enrichir les données. Faire des jugements avec précision.
5. Détecter les menaces inconnues
Sur la base de données statistiques, l'IA peut recommander les outils de protection à utiliser ou les paramètres à modifier pour améliorer automatiquement la sécurité du réseau. De plus, grâce au mécanisme de rétroaction, plus l'IA traite de données, plus les recommandations qu'elle donnera seront précises. Par exemple, l'IA2 du MIT détecte les menaces inconnues avec une précision allant jusqu'à 85 %. De plus, l’ampleur et la vitesse des algorithmes intelligents sont inégalées par les humains.
Conclusion
L'intelligence artificielle a de larges perspectives dans le domaine de la sécurité des réseaux, mais seulement si elle est utilisée de manière raisonnable. Comme toutes les autres technologies, l’IA n’est certainement pas une solution miracle. Même disposer de la technologie la plus avancée ne signifie pas une protection à 100 %. L’intelligence artificielle ne vous sauvera pas des attaques graves causées par le non-respect des règles élémentaires de cybersécurité.
La bonne approche consiste à construire un écosystème capable de s'adapter aux changements constants et d'apporter continuellement des corrections ou des ajustements tout en développant et en mettant en œuvre des algorithmes intelligents pour générer de réels avantages. Comme vous pouvez l’imaginer, il s’agit d’une tâche longue et ardue, mais étant donné que nous n’utilisons pas l’IA à des fins de battage médiatique ou de mode, la sécurité des réseaux basée sur la technologie de l’IA produira et finira par produire une valeur énorme.
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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
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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.
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.
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
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.
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Aug 01, 2024 pm 09:40 PM
Selon les informations de ce site le 1er août, SK Hynix a publié un article de blog aujourd'hui (1er août), annonçant sa participation au Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 qui se tiendra à Santa Clara, Californie, États-Unis, du 6 au 8 août, présentant de nombreuses nouvelles technologies de produit. Introduction au Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage), anciennement Flash Memory Summit (FlashMemorySummit) principalement destiné aux fournisseurs de NAND, dans le contexte de l'attention croissante portée à la technologie de l'intelligence artificielle, cette année a été rebaptisée Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage) pour invitez les fournisseurs de DRAM et de stockage et bien d’autres joueurs. Nouveau produit SK hynix lancé l'année dernière
