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Bouclier numérique de l'intelligence artificielle : renforcer les stratégies de cybersécurité des infrastructures
Bouclier numérique de l'intelligence artificielle : renforcer les stratégies de cybersécurité des infrastructures
À l'ère de l'innovation technologique, l'intelligence artificielle (IA) s'impose comme une force de transformation. Des recommandations personnalisées aux voitures autonomes, le potentiel de l’intelligence artificielle semble illimité. Alors que les entreprises s’appuient de plus en plus sur l’intelligence artificielle pour améliorer leurs opérations, elles doivent également s’attaquer à un problème crucial : la cybersécurité. Cet article explore l’intersection de l’intelligence artificielle et de la cybersécurité et fournit des informations sur la protection de l’infrastructure d’IA dans un environnement numérique en évolution rapide.
L'intelligence artificielle a apporté des progrès significatifs à diverses industries, mais elle a également apporté de nouveaux défis en matière de cybersécurité. Les algorithmes d’apprentissage automatique, bien que puissants, sont également vulnérables aux attaques. Les cybercriminels peuvent manipuler des données ou injecter du code malveillant, compromettant potentiellement l'intégrité et la confidentialité des systèmes d'IA.
1. Poser des bases solides
La cybersécurité commence par des bases solides. Assurez-vous que l’infrastructure d’IA repose dès le départ sur des principes de sécurité. Travaillez avec des experts en cybersécurité pour effectuer des évaluations des menaces, identifier les vulnérabilités potentielles et mettre en œuvre des mesures de sécurité strictes.
2. La sécurité des données est cruciale
Les données sont l'élément vital de l'intelligence artificielle, et la protection des données est cruciale pour la sécurité de l'intelligence artificielle. Utilisez des techniques de cryptage, de contrôle d’accès et d’anonymisation des données pour protéger les informations sensibles. Les pratiques de traitement des données sont régulièrement revues pour garantir le respect des réglementations en matière de protection des données.
3. Adoptez une architecture Zero Trust
Les modèles traditionnels de sécurité des réseaux ne suffisent peut-être pas à s'adapter aux environnements d'intelligence artificielle. Adoptez une approche Zero Trust Architecture (ZTA) qui nécessite l'authentification de toute personne tentant d'accéder aux ressources, même si elles se trouvent à l'intérieur du réseau de l'entreprise. ZTA minimise le risque d’accès non autorisé aux systèmes d’intelligence artificielle.
4. Surveillance continue et détection des anomalies
Déployez des outils avancés de surveillance et de détection des anomalies pour identifier les comportements anormaux dans les systèmes d'intelligence artificielle. Les solutions de cybersécurité basées sur l'IA peuvent analyser des ensembles de données massifs en temps réel, signalant rapidement tout écart par rapport aux opérations normales.
5. Maintenir des mises à jour régulières et une gestion des correctifs
Les menaces de cybersécurité évoluent constamment. Maintenez les frameworks, bibliothèques et logiciels d'IA à jour avec les derniers correctifs de sécurité. Un système automatisé de gestion des correctifs peut contribuer à garantir des mises à jour en temps opportun sur l’ensemble de l’infrastructure d’IA.
6. Éduquer l'équipe
L'erreur humaine reste un risque important en matière de cybersécurité. Éduquer l'équipe sur les meilleures pratiques de sécurité de l'IA et les risques potentiels associés aux systèmes d'IA. Promouvoir une culture de sensibilisation et de vigilance à la cybersécurité.
7. Utilisez l'authentification multifacteur (MFA)
Mettez en œuvre la MFA pour accéder aux systèmes d'intelligence artificielle et aux données sensibles. Cette couche de sécurité supplémentaire garantit que même si les informations de connexion sont compromises, les cybercriminels ne peuvent pas accéder sans autorisation.
8. Détection des menaces pilotée par l'intelligence artificielle
Utilisez les propres capacités de l'intelligence artificielle pour la détection des menaces. Solutions de cybersécurité basées sur l'intelligence artificielle, capables d'identifier des modèles et des anomalies pouvant indiquer une cyberattaque, ces systèmes peuvent réagir rapidement pour réduire les risques.
9. Réaliser régulièrement des audits de sécurité et des tests d'intrusion
Réaliser régulièrement des audits de sécurité et des tests d'intrusion pour évaluer la résilience de l'infrastructure d'intelligence artificielle. Ces tests simulent des attaques réelles pour aider à identifier les faiblesses et à améliorer les défenses.
10. Focus sur la collaboration et le partage d'informations
La cybersécurité est un effort collectif. Cette approche collaborative renforce l'écosystème de la cybersécurité en travaillant avec des pairs du secteur pour partager des renseignements sur les menaces et rester informé des menaces et vulnérabilités émergentes.
11. Élaborez un plan de réponse aux incidents
Soyez prêt à d'éventuels incidents de cybersécurité. Élaborer un plan complet de réponse aux incidents décrivant les rôles, les responsabilités et les procédures de résolution des violations. Le plan est régulièrement testé et mis à jour pour garantir son efficacité.
12. Respectez la réglementation
Restez informé des réglementations pertinentes en matière de protection des données et de cybersécurité dans votre secteur et votre région. Le respect de ces réglementations n’est pas seulement une obligation légale, mais aussi un élément important de la sécurité de l’IA.
Alors que l’intelligence artificielle continue d’apporter des changements révolutionnaires au secteur, l’importance de la cybersécurité ne peut être surestimée. Sécuriser l’infrastructure d’IA n’est pas seulement une question de conformité, c’est une nécessité fondamentale pour maintenir la confiance et garantir la fiabilité des systèmes d’IA. En adoptant une stratégie de cybersécurité proactive et complète, les entreprises peuvent exploiter tout le potentiel de l’intelligence artificielle tout en se protégeant contre les cybermenaces en constante évolution.
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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
