2022 年に人工知能は企業のランサムウェア防御をどのように強化できるでしょうか?
ランサムウェアは個人や企業にとって深刻な脅威となっていますが、人工知能はそれを軽減するのに役立ちます。
人間が操作するランサムウェア攻撃により、攻撃者は特定の方法を使用してデバイスに侵入することができます。彼らは、ネットワークに侵入するために、実際のキーボード操作に依存しています。
AI は、これらの攻撃やその他の攻撃が発生した場合にあなたを保護します。意思決定はデータに基づいて行われるため、攻撃の被害に遭う可能性は低くなります。これらの決定は、顧客エクスペリエンスを変えることなく効率を向上させるための広範な実験と研究に基づいています。
AI を使用すると、デバイスのリスク スコアは単一の指標に依存しません。むしろ、さまざまな特性やパターンの影響を受けます。攻撃が差し迫っている場合は警告を発します。
攻撃者が不明なファイルや無害なファイルを使用した場合でも、人工知能システムはプロセスやファイルが開始されないことを保証します。 2021 年に人工知能がランサムウェア防御を強化する方法をいくつか紹介します。
#1. デバイスが危険にさらされているかどうかを予測する
ランサムウェアを除去することは優れていますが、攻撃を防ぐことはさらに優れています。デバイスが攻撃を受けている場合は、注意すべき兆候がいくつかあります。それらは単独ではあまり意味がありませんが、時間が経つにつれて非常に意味のあるものになる可能性があります。
AI を活用した保護機能は、新しい信号が検出されたときにデバイスを評価します。したがって、リスクスコアは常にそれに応じて調整されます。注意すべき信号には、マルウェアの遭遇、動作の漏洩、脅威などがあります。
デバイスが実際には危険にさらされているにもかかわらず、誤って「危険ではない」とスコア付けされた場合、攻撃者は検出技術で捕捉するのが難しい活動に従事する可能性があります。一方、デバイスがリスクであると判断され、実際にはリスクがなかった場合、顧客体験は損なわれます。
人工知能テクノロジーは完璧なバランスを見つけました。カスタマー エクスペリエンスに影響を与えることなく、デバイスが危険にさらされているかどうかを判断できます。
2. 正規のファイルとプロセスの悪用を特定してブロックする
人間によるランサムウェア攻撃には、キーボードを使用する段階があります。この段階で、攻撃者は正規のファイルとプロセスを悪用します。
たとえば、ネットワーク列挙は本来、無害な動作です。ただし、感染したデバイス上でそれを観察すると、攻撃者が偵察活動を行っていることが証明される可能性があります。
適応型保護は、ネットワーク列挙動作を防止するように設計されています。攻撃の連鎖を遮断し、さらなる攻撃を防ぎます。
3. パーソナライゼーションとシナリオ保護
クラウド上のブロック メカニズムは、リアルタイムのリスク スコア計算に非常に敏感です。これは、システムが情報に基づいた決定を下せることを意味します。これらは、デバイスで状態またはシーンのブロックを引き起こす可能性があります。
人工知能独自の保護カスタマイズにより、各デバイスが独自の保護レベルを持つことが保証されます。たとえば、プロセス A は、あるデバイスでは許可されているものの、別のデバイスではブロックされている可能性があります。すべてはリスクスコアに依存します。
パーソナライゼーション機能は顧客にとって特に便利です。偽陰性や偽陽性が発生する可能性が低くなります。データセットでトレーニングされた ML モデルとは異なり、各デバイスは必要なレベルの保護を得ることができます。
4. ランサムウェア ペイロードを停止する
一部の攻撃は、中間段階を通過するまで検出またはブロックされません。 AI を活用した適応型保護を使用すると、最終的なランサムウェア ペイロードから多くの価値を引き出すことができます。
デバイスが侵害された場合、AI 主導の保護システムは自動的に攻撃モードを使用してランサムウェア ペイロードをブロックします。重要なデータやファイルが暗号化されるのを防ぎます。攻撃者が身代金を要求する可能性は低いです。
2022 年にランサムウェア防御を強化したいと考えていますか? 人工知能を使用して取り組みを強化することを検討してください。デバイスが危険にさらされているかどうかを予測し、ランサムウェアのペイロードを阻止し、パーソナライズされた保護を提供することで機能します。ビジネスにとって、これらの攻撃を防ぐことは、実際の攻撃に対処するよりもはるかに簡単です。ランサムウェア攻撃が成功すると、時間とデータが損失する可能性があります。
結論
ランサムウェアは、近年非常に深刻な問題となっています。良いニュースは、人工知能の進歩が企業の身を守るのに役立っているということです。 AI を防御の第一線として使用することの重要性を見落としてはなりません。
以上が2022 年に人工知能は企業のランサムウェア防御をどのように強化できるでしょうか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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AIGC について詳しくは、51CTOAI.x コミュニティ https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou を参照してください。これらの質問は、インターネット上のどこでも見られる従来の質問バンクとは異なります。既成概念にとらわれずに考える必要があります。大規模言語モデル (LLM) は、データ サイエンス、生成人工知能 (GenAI)、および人工知能の分野でますます重要になっています。これらの複雑なアルゴリズムは人間のスキルを向上させ、多くの業界で効率とイノベーションを推進し、企業が競争力を維持するための鍵となります。 LLM は、自然言語処理、テキスト生成、音声認識、推奨システムなどの分野で幅広い用途に使用できます。 LLM は大量のデータから学習することでテキストを生成できます。

大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。

編集者 |ScienceAI 質問応答 (QA) データセットは、自然言語処理 (NLP) 研究を促進する上で重要な役割を果たします。高品質の QA データ セットは、モデルの微調整に使用できるだけでなく、大規模言語モデル (LLM) の機能、特に科学的知識を理解し推論する能力を効果的に評価することもできます。現在、医学、化学、生物学、その他の分野をカバーする多くの科学 QA データ セットがありますが、これらのデータ セットにはまだいくつかの欠点があります。まず、データ形式は比較的単純で、そのほとんどが多肢選択式の質問であり、評価は簡単ですが、モデルの回答選択範囲が制限され、科学的な質問に回答するモデルの能力を完全にテストすることはできません。対照的に、自由回答型の Q&A

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