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Approche globale utilisant l'intelligence artificielle pour améliorer la sécurité de l'IoT
Approche globale utilisant l'intelligence artificielle pour améliorer la sécurité de l'IoT
Dans la société connectée d’aujourd’hui, l’Internet des objets (IoT) a été parfaitement intégré dans notre vie quotidienne. Des maisons intelligentes à l’automatisation industrielle, le nombre d’appareils IoT continue de croître de façon exponentielle. Cependant, ces avancées nécessitent des mesures de sécurité strictes pour protéger les données sensibles circulant via ces appareils connectés.
Selon les prévisions, le marché mondial de la sécurité IoT devrait connaître une croissance significative. Cette croissance est principalement due au déploiement généralisé des appareils IoT et à la sophistication croissante des cyberattaques. Selon MarketsandMarkets, le marché mondial de la sécurité de l'IoT passera de 20,9 milliards de dollars en 2023 à 59,2 milliards de dollars en 2028, avec un taux de croissance annuel composé de 23,1 %. Cet article explorera les défis auxquels est confrontée la sécurité de l'IoT et présentera l'intelligence artificielle comme moyen de relever efficacement ces défis.
L'intelligence artificielle (IA) peut identifier les menaces potentielles telles que les logiciels malveillants ou les accès non autorisés en analysant de grands volumes de données, ainsi que identifiez les anomalies dans le comportement des appareils qui peuvent indiquer une violation, améliorant ainsi considérablement la sécurité de l'IoT. L’intégration des stratégies de sécurité de l’IA et de l’IoT constitue une réponse puissante à ces défis. La sécurité de l'IoT comprend la protection des appareils, des réseaux et des données contre les accès non autorisés, la falsification et les activités malveillantes. Compte tenu de la prolifération des appareils IoT et de la question cruciale de la protection des données qu'ils génèrent, diverses mesures sont essentielles, notamment le cryptage des données, l'authentification, le contrôle d'accès, la détection des menaces et la garantie des derniers micrologiciels et logiciels.
Défis de sécurité de l'IoT
L'Internet des objets apporte plusieurs avancées et commodités grâce aux appareils interconnectés. Cependant, cette connexion pose également d’importants défis en matière de sécurité. Jetons un coup d’œil à ces défis.
Exposition à distance et vulnérabilités
L'architecture de base des appareils IoT est conçue pour une connectivité Internet transparente, ce qui présente un défi important en matière d'exposition à distance. Par conséquent, cela est vulnérable aux violations de données initiées par des tiers. En raison de l'accessibilité inhérente, les attaquants peuvent infiltrer les systèmes, manipuler les appareils à distance et mener des activités malveillantes. Ces vulnérabilités permettent à des tactiques telles que les attaques de phishing d'être efficaces. Pour atténuer ce défi, les stratégies de sécurité IoT doivent inclure des systèmes rigoureux de détection des intrusions pour analyser les modèles de trafic réseau, les interactions des appareils et les anomalies. L'utilisation de technologies telles que l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique, ainsi que l'analyse comportementale, peuvent identifier les anomalies d'accès non autorisé, permettant ainsi une réponse et une atténuation en temps réel. De plus, pour renforcer la sécurité des appareils IoT, la protection des actifs, les processus de démarrage sécurisés, le chiffrement et les contrôles d'accès stricts doivent être mis en œuvre à chaque point d'entrée, y compris la sécurité du cloud.
Transformation industrielle et préparation à la cybersécurité
Dans les secteurs transformés numériquement tels que l'automobile et la santé, l'intégration transparente des appareils IoT pose d'importants défis en matière de cybersécurité. Si ces appareils augmentent l’efficacité, ils accroissent également le recours aux technologies interconnectées, augmentant ainsi l’impact d’une violation de données réussie. En raison de l’interaction complexe entre les appareils IoT, les systèmes existants et les flux de données, un cadre de cybersécurité complet est nécessaire. Pour résoudre ce problème, les entreprises doivent mettre en œuvre des pratiques proactives de modélisation des menaces et d’évaluation des risques. Les tests d'intrusion, la surveillance continue et la veille sur les menaces peuvent aider à identifier les vulnérabilités à un stade précoce et à déployer des solutions appropriées. L'élaboration de normes de sécurité spécifiques au secteur, l'encouragement de la collaboration intersectorielle et la priorisation des investissements en matière de sécurité sont des étapes essentielles pour améliorer la préparation contre l'évolution des cybermenaces.
Sécurité des appareils aux ressources limitées
Les appareils IoT avec une puissance de traitement et une mémoire limitées sont essentiels pour parvenir à une sécurité efficace présente des défis techniques importants. Les appareils du domaine automobile, tels que les appareils Bluetooth, sont confrontés à des contraintes de ressources, ce qui limite le déploiement de mécanismes de sécurité traditionnels, tels que des pare-feu puissants ou des logiciels antivirus gourmands en ressources. Pour relever ce défi, les approches de sécurité doivent se concentrer sur des protocoles de chiffrement économes en ressources et des algorithmes de chiffrement légers pour maintenir l'intégrité et la confidentialité des données sans mobiliser les ressources des appareils. Mettez en œuvre des politiques de sécurité spécifiques aux appareils et des mécanismes de protection d'exécution qui s'adaptent de manière dynamique aux contraintes de ressources tout en offrant une défense continue contre les cybermenaces. L'équilibre entre les exigences de sécurité et les contraintes de ressources reste la priorité absolue des stratégies de sécurité des appareils IoT
Un moyen efficace pour l'intelligence artificielle de relever les défis de sécurité de l'IoT
L'application de l'intelligence artificielle peut améliorer considérablement la sécurité de l'IoT. En tirant parti des capacités avancées de l’IA en matière d’analyse de données et de reconnaissance de formes, les systèmes de sécurité IoT peuvent devenir plus intelligents et adaptatifs. Certaines méthodes d'IA pour améliorer la sécurité de l'IoT incluent :
Détection des menaces et authentification/contrôle d'accès : L'intégration de l'intelligence artificielle dans les appareils IoT améliore les mécanismes de détection des menaces et d'authentification/contrôle d'accès. L'intelligence artificielle a la capacité remarquable de détecter les anomalies et les modèles en temps réel, permettant une détection proactive des menaces afin de réduire le risque de violations de données ou d'accès non autorisé. En tirant parti des algorithmes avancés d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique, les modèles de trafic réseau et le comportement des appareils peuvent être évalués de manière experte pour distinguer les activités légitimes des menaces potentielles. De plus, les systèmes d'authentification et de contrôle d'accès basés sur l'IA exploitent les techniques d'apprentissage automatique pour détecter les modèles de comportement complexes des utilisateurs et identifier les tentatives d'accès non autorisées potentielles. La combinaison des algorithmes d'IA et de l'authentification d'identité élève les normes de sécurité, garantissant que seuls les utilisateurs autorisés peuvent interagir avec les appareils IoT tout en empêchant tout accès non autorisé. Dans l’ensemble, l’intégration de l’IA améliore la sécurité des appareils grâce à des mécanismes raffinés de détection des menaces et d’authentification adaptative.
Cryptage des données : L'intelligence artificielle peut révolutionner la protection des données dans les réseaux IoT en développant de puissants algorithmes de cryptage. Grâce au pouvoir prédictif de l’IA, ces algorithmes peuvent ajuster dynamiquement les protocoles de chiffrement en fonction des modèles de trafic et de la sensibilité des données. De plus, la gestion des clés de chiffrement basée sur l’IA facilite l’échange et le stockage sécurisés des clés. Le rôle de l’intelligence artificielle dans le chiffrement va au-delà des algorithmes pour inclure la gestion efficace des mots de passe, qui constitue le fondement de la confidentialité des données. La combinaison de l'intelligence artificielle et du chiffrement améliore la sécurité des données à plusieurs niveaux, de l'amélioration des algorithmes à l'optimisation de la gestion des clés.
Mises à jour du micrologiciel et du logiciel : Les systèmes basés sur l'IA excellent dans la maintenance des appareils IoT contre les menaces en constante évolution. En tirant parti de la reconnaissance des formes et des capacités prédictives de l’intelligence artificielle, ces systèmes peuvent identifier automatiquement les vulnérabilités qui nécessitent des mises à jour du micrologiciel et des logiciels. L'automatisation basée sur l'IA rationalise le processus de mise à jour, garantissant un délai minimal entre la découverte des vulnérabilités et la mise en œuvre des correctifs nécessaires. Cela améliore non seulement la sécurité des appareils IoT, mais réduit également la charge sur les processus de gestion des mises à jour à forte intensité de main-d'œuvre. La synergie de l’intelligence artificielle et de la gestion des mises à jour constitue une position proactive contre les menaces potentielles.
L'avenir de la sécurité de l'IA et de l'IoT
L'intersection de l'IA et de l'IoT est un domaine innovant et en croissance rapide. À mesure que la technologie de l’intelligence artificielle progresse, on peut s’attendre à de nouveaux développements en matière de sécurité de l’IoT. Les systèmes d’IA deviendront plus intelligents, capables de s’adapter aux menaces émergentes et de contrecarrer les attaques sophistiquées. En outre, les développements en matière d’ingénierie de l’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique favoriseront la création de solutions de sécurité IoT plus avancées et professionnelles.
En conclusion, dans notre monde de plus en plus connecté, la sécurité des appareils et des réseaux IoT est cruciale. Une approche globale intégrant l'intelligence artificielle et les services d'apprentissage automatique peut améliorer considérablement la sécurité de l'IoT en détectant les menaces, en chiffrant les données, en mettant en œuvre des contrôles d'authentification et d'accès et en automatisant les mises à jour des micrologiciels et des logiciels. À mesure que le domaine continue d’évoluer, les solutions d’IA deviendront partie intégrante de la sécurisation de l’écosystème IoT et de la protection de la confidentialité et de l’intégrité des données qu’il génère.
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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
