人工知能がサイバーセキュリティの悲惨な脅威を引き起こす 3 つの要因
人工知能テクノロジーは、デジタル テクノロジーに大きな変化をもたらしています。人工知能によってもたらされる多くの発展は有益です。
しかし、人工知能はいくつかの誤った命題ももたらします。人工知能によって引き起こされる最大の問題の 1 つは、サイバーセキュリティに対する脅威の増大です。ハッカーはサイバー犯罪を行うために人工知能を兵器化する革新的な方法をますます見つけています。
これらの脅威が悪化するにつれ、企業や企業が依存するサイバーセキュリティ専門家は、AI がハッカーの手中にもたらす脅威を認識し、AI を活用して自社の防御を強化する方法を見つける必要があります。
ハッカーにとって、人工知能を使用してターゲットを攻撃する最も重要な方法は何ですか?
ネットワークに強い影響力を持つ企業として、自社の Web サイトとシステムを確実に保護するために最善を尽くす必要があります。可能な限り安全を確保します。 安全。企業にとっての最大の懸念は、サイバー犯罪者による攻撃を受け、ビジネスデータや顧客データが悪者の手に渡ってしまうことです。これを防ぐには、現在のデジタル セキュリティの脅威を認識することが重要です。
残念ながら、人工知能テクノロジーはサイバーセキュリティの脅威をこれまで以上に悪化させるだけです。業界の専門家は、人工知能技術はサイバーセキュリティの専門家とブラックハットハッカーの両方によって使用されていると述べています。ただし、AI から最も恩恵を受けるのはサイバー犯罪者であると思われます。つまり、AI を効果的に使用するには、サイバーセキュリティの専門家がより熱心にイノベーションに取り組む必要があることを意味します。
これを念頭に置いて、人工知能テクノロジーの導入により悪化している上位 3 つのデジタル脅威と、それらを防ぐ方法を見てみましょう:
(1) ランサムウェア攻撃
「Forbes」によると、ランサムウェアは現在中小企業を脅かしている最大のサイバー脅威の 1 つです。名前が示すように、ハッカーは企業のネットワークに侵入し、データを引き換えるための身代金を要求します。ほとんどのランサムウェア攻撃は、フィッシングメールを介してコンピュータに感染するマルウェアから始まるため、これらのメールを特定して削除する方法について従業員を教育することが重要です。さらに、データを定期的にバックアップすると役立ちます。そうすることで、侵害が発生した場合でも、企業は最小限のダウンタイムでデータを迅速に回復できます。
業界専門家のカイル・アルスパック氏は、人工知能によるランサムウェア攻撃がもたらす脅威について 5 月に記事を書きました。著名なサイバーセキュリティ専門家ミッコ・ヒッポネン氏は、ハッカーが人工知能技術を利用して戦略の多くを自動化することに習熟するにつれて、こうしたランサムウェア攻撃はさらに恐ろしいものになるだろうと指摘した。
(2) 脆弱なネットワーク セキュリティ対策
サイバー犯罪者が企業の Web サイトやシステムにアクセスするもう 1 つの理由は、これらの企業とその従業員のネットワーク セキュリティが貧弱であることです。サイバーセキュリティとは、組織内のチームがテクノロジーをどのように使用するか、また機密データの保護において人々がどの程度慎重か不注意であるかに関係します。脆弱なサイバーセキュリティ対策の例としては、企業アカウントへのログインに 2 要素認証を使用しない、パスワードを付箋に書き留める、保護されていない Wi-Fi ネットワークを使用する、個人のデバイスから作業するなどがあります。
人工知能を利用して弱い標的を特定するハッカーが増えるにつれ、これも大きな脅威となるでしょう。ハッカーはセキュリティが最も弱い人々をターゲットにしようとすることが多いため、人工知能を使用して潜在的な被害者を見つけるプロセスを自動化します。
サイバーセキュリティ体制を改善するには、まず 2 要素認証を要求し、パスワード マネージャーを使用し、従業員に職場で個人のデバイスを使用しないよう依頼します。さらに、ハッカーが利用可能な情報にアクセスできないようにするには、企業の SSL 証明書が更新されていることを確認することが重要です。基本的に、SSL 証明書を購入すると、顧客と企業の Web サイト間で送信されるデータがハッカーによって読み取られることがなくなります。セキュリティ証明書を監視するプロセスをできるだけ簡単にするために、Sectigo などの会社が開発した SSL 証明書マネージャー プログラムを利用することをお勧めします。 SSL 認証局に加えて、PKI 管理、プライベート PKI、プライベート CA サービスなど、他の革新的なデジタル セキュリティ ソリューションも提供します。
(3) クレデンシャル スタッフィング
「クレデンシャル スタッフィング」とは、サイバー犯罪者が、ある企業から盗んだ認証情報を使用して別の企業にアクセスすることを指します。ハッカーは通常、ハッキングまたはダークウェブからの購入を通じてこのデータを入手します。
彼らは人工知能を使用して、これらのサイバー攻撃を悪化させる可能性があります。機械学習ツールは、さまざまな企業間のつながりを見つけて、Credential Stuffing をより効率的に使用できるようにするのに役立ちます。
残念ながら、この種のサイバー攻撃はますます一般的になり、追跡が難しくなってきています。主な理由は、サイバー犯罪者が有効なユーザー名とパスワードのリストを入手し、それらの資格情報を使用して被害者の Web サイトにログインするためです。幸いなことに、従業員が異なる Web サイトで同じパスワードを使用しないようにすることで、資格情報の不正行為を防ぐことができます。多要素認証を要求すると、認証情報のスタッフィングの成功を防ぐことにも役立ちます。
ハッカーが人工知能の使用においてますます厚かましくなっているため、積極的に行動することがデジタル脅威の防止に役立ちます
ハッカーは常に機密データにアクセスする新しい方法を探しています。人工知能技術により、これらの犯罪者はさらに恐ろしいものになります。良いニュースは、人工知能がこれまで以上に大きな脅威となっているため、サイバーセキュリティ専門家はセキュリティ防御を強化するためにより多くの予防措置を講じることができるということです。賢明なサイバーセキュリティ専門家は、ハッカーと戦うために AI テクノロジーを活用する方法も見つけるでしょう。
ハッカーの最新の戦術を理解し、事前に対策を講じることで、Web サイトへのセキュリティ侵害の影響を防ぐことができます。フィッシング詐欺を回避するようにチームを教育し、二要素認証を開発し、SSL 証明書と PKI 管理手順を使用し、健全なサイバーセキュリティ対策を採用することで、企業はデジタル セキュリティの向上に大きく前進します。
以上が人工知能がサイバーセキュリティの悲惨な脅威を引き起こす 3 つの要因の詳細内容です。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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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。

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。

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

機械学習は人工知能の重要な分野であり、明示的にプログラムしなくてもコンピューターにデータから学習して能力を向上させる機能を提供します。機械学習は、画像認識や自然言語処理から、レコメンデーションシステムや不正行為検出に至るまで、さまざまな分野で幅広く応用されており、私たちの生活様式を変えつつあります。機械学習の分野にはさまざまな手法や理論があり、その中で最も影響力のある 5 つの手法は「機械学習の 5 つの流派」と呼ばれています。 5 つの主要な学派は、象徴学派、コネクショニスト学派、進化学派、ベイジアン学派、およびアナロジー学派です。 1. 象徴主義は、象徴主義とも呼ばれ、論理的推論と知識の表現のためのシンボルの使用を強調します。この学派は、学習は既存の既存の要素を介した逆演繹のプロセスであると信じています。

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