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Trois façons dont l'intelligence artificielle change la cybersécurité et l'expérience utilisateur
Trois façons dont l'intelligence artificielle change la cybersécurité et l'expérience utilisateur
Actuellement, nous sommes à un moment critique de changement majeur. L'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique (ML) révolutionnent la façon dont les gens travaillent, communiquent et mènent leurs activités. Ces innovations aideront les organisations à devenir plus agiles, à mieux servir leurs clients et à répondre à des menaces sans précédent.
L'intelligence artificielle continue de proliférer dans notre secteur : le marché mondial de l'IA dans la cybersécurité devrait atteindre près de 47 milliards de dollars d'ici 2027, selon Statista. L’intérêt pour cette technologie ne fera que croître à mesure que de nouvelles innovations émergeront.
Alors que les organisations du monde entier adoptent des solutions qui exploitent au mieux l’IA, modifiant fondamentalement leur façon d’aborder la sécurité, la question clé qui se pose est de savoir comment atteindre cet état de nirvana piloté par l’IA. Cela signifie s’éloigner de plus en plus des outils fragmentés et cloisonnés pour libérer le véritable potentiel des données.
Les « 3c » des données sous-tendent la puissante intelligence artificielle et l'apprentissage automatique
En plus des avantages évidents d'une gestion simplifiée, une autre caractéristique des outils intégrés est la capacité de tirer parti de l'IA dans la gestion de la sécurité, des réseaux et de l'expérience utilisateur. et ML, tous issus du même lac de données. Cependant, pour qu'une organisation atteigne son plein potentiel, elle doit adhérer à trois principes en matière de données :
• Données complètes. Toutes les données dont vous avez besoin pour résoudre le problème. Les éléments de données relatifs à la sécurité, au réseau et aux opérations doivent être collectés dans un emplacement central.
• Données cohérentes. Le format, la structure et l'étiquetage des données doivent rester constants dans tous les éléments collectés. Toute divergence peut avoir un impact négatif sur la qualité des données et les résultats.
•Données correctes. Vous devez avoir une confiance inébranlable dans les données afin que tout résultat soit également digne de confiance. La manière dont les données sont collectées et agrégées doit être la même dans toutes les sources de données qui fournissent un lac de données.
La base solide pour que l’intelligence artificielle change fondamentalement la cybersécurité réside dans ces principes clés en matière de données. Les organisations peuvent voir cet impact de trois manières différentes :
1) Réinventer les opérations informatiques
Comme nous le savons tous, les principales équipes d'opérations informatiques d'aujourd'hui, y compris les centres d'opérations de sécurité (SOC) et les centres d'opérations réseau (NOC) ), surmené et en sous-effectif. Chaque jour, les équipes opérationnelles reçoivent des dizaines de milliers d’alertes et d’événements, dont seuls quelques-uns sont significatifs et la plupart des autres ne sont que du bruit. Cependant, pour la grande majorité des entreprises, les analystes opérationnels doivent actuellement examiner manuellement ces alertes pour s'assurer qu'aucune menace réelle ne passe inaperçue. Bien que cette activité soit chronophage et nécessite un investissement de temps important de la part des professionnels de la sécurité et des réseaux, les résultats sont rares.
En introduisant l'AIOps, une visibilité et une automatisation approfondies sur l'ensemble du réseau peuvent être automatisées, couvrant tous les utilisateurs, branches et applications. Grâce à ce nouvel environnement basé sur l'IA, les alertes ou les événements peuvent être connectés à des points de données plus volumineux pour des solutions plus efficaces, le tout en quelques minutes. Cela signifie qu'au lieu que quelqu'un passe au crible des milliers d'alertes dénuées de sens, l'AIOps peut aider à extraire les alertes les plus pertinentes afin que les équipes puissent se concentrer sur la résolution de problèmes réels.
2) Découvrez les menaces inconnues
À mesure que la technologie progresse, les outils de cybersécurité évoluent parallèlement à l'évolution des outils disponibles pour les acteurs de la menace. La puissance de l’intelligence artificielle peut aider à identifier les signes de comportements ou d’opérations malveillants introduits par des variantes « inconnues » ou invisibles, contrairement à ce que font les humains. Les machines sont très efficaces pour passer au crible de grands volumes d’alertes en analysant des milliers de points de données pour identifier les anomalies, en apprenant constamment des détails hyper-spécifiques sur une organisation afin de mieux positionner la technologie pour signaler les nouvelles anomalies dès qu’elles surviennent. Une fois les menaces identifiées, les organisations peuvent les classer et les contenir de manière proactive avant qu’elles ne deviennent un réel problème.
3) Améliorer l'expérience utilisateur
L'application de l'intelligence artificielle peut soulager la pression sur les équipes de sécurité et de réseau et aider les utilisateurs finaux à surmonter facilement des problèmes frustrants. Le dépannage des problèmes d’accès et de performances a toujours été une tâche fastidieuse et chronophage. Lorsque l’expérience utilisateur est entravée par ce processus de sécurité, cela aboutit souvent à une frustration et à un choix de contourner la sécurité afin de résoudre rapidement le problème. Dans ce cas, les organisations sont vulnérables aux attaques car les acteurs peuvent exploiter les erreurs des utilisateurs pour contourner les mesures de sécurité. En résolvant de manière proactive les problèmes rencontrés par les utilisateurs, l’IA a la capacité de gérer de manière autonome l’expérience numérique de l’utilisateur final. En fin de compte, cela offre aux utilisateurs une expérience propre et positive tout en préservant la sécurité.
L'intelligence artificielle a la capacité d'avoir un impact sur tous les aspects de nos vies, comme l'aide à la création, la conduite et la prévision des risques de maladie. Et, à mesure que nous commençons à mettre en œuvre cette nouvelle innovation dans nos organisations, nous commençons à constater que l’IA aura un impact tout aussi profond sur la sécurité et les opérations réseau, et, à terme, sur la façon dont un individu ou une équipe d’entreprise expérimente la technologie.
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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.
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
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
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Les startups d'IA ont collectivement transféré leurs emplois vers OpenAI, et l'équipe de sécurité s'est regroupée après le départ d'Ilya !
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" sept péchés capitaux" » Dissiper les rumeurs : selon des informations divulguées et des documents obtenus par Vox, la haute direction d'OpenAI, y compris Altman, était bien au courant de ces dispositions de récupération de capitaux propres et les a approuvées. De plus, OpenAI est confronté à un problème grave et urgent : la sécurité de l’IA. Les récents départs de cinq employés liés à la sécurité, dont deux de ses employés les plus en vue, et la dissolution de l'équipe « Super Alignment » ont une nouvelle fois mis les enjeux de sécurité d'OpenAI sur le devant de la scène. Le magazine Fortune a rapporté qu'OpenA
