人工知能とサイバーセキュリティで新たな脅威を防御
テクノロジーに対する脅威もテクノロジーとともに急激に増大しています。サイバー犯罪はビッグビジネスであり、ハッカーはますます洗練された方法を使用してシステムに侵入し、データを盗んでいます。人工知能は、これらの悪の勢力を倒すための答えとなるかもしれません。 AI は、出現する新しい脅威をリアルタイムで特定し、機械学習アルゴリズムと予測分析を採用することで将来の攻撃を予測するのに役立ちます。
サイバーセキュリティは、デジタル資産と消費者データを保護する上で組織の最優先事項である必要があります。セキュリティ チームにとって、AI はネットワークの可視化、異常検出、脅威の自動化のための強力なツールとなり得ます。
人工知能は新たなサイバー脅威を検出する鍵です
サイバー脅威が急速に進化し、高度化するにつれ、人工知能 (AI) がサイバー脅威を特定して阻止する鍵となっています。人工知能システムは、人間よりも速く大量のデータを分析し、サイバー攻撃を示す新しいパターンを見つけることができます。
AI ベースのサイバーセキュリティ システムは、ネットワークとユーザーのアクティビティを継続的に監視して、典型的な行動のベースラインを確立します。その後、攻撃を示す可能性のある異常を探すことができます。たとえば、ユーザーが突然異常に大量のデータをダウンロードしたり、見知らぬ場所からチェックインしたりした場合、AI システムは潜在的に危険な動作を検出できます。
人工知能は、巨大なデータセット間のリンクを発見することで、これまでに使用されたことのない新しい攻撃戦略を特定できます。このスキルは、詐欺師が新しい脆弱性を迅速に悪用しようとする場合に非常に重要です。 AI は、まだパッチが適用されていないまったく新しい脆弱性であるゼロデイ攻撃の検出にも役立ちます。
AI は、検出に加えて、特定の種類の攻撃の可能性を推定できる予測分析を可能にします。リソースに優先順位を付けると、サイバーセキュリティ チームは最も差し迫った脅威に対する防御を強化できます。 AI は一般的な攻撃に対して自動的に防御することもできるため、セキュリティ チームは最も高度な脅威に集中できるようになります。
全体として、人工知能はデータとアルゴリズムを活用して新たな脅威を検出し、情報セキュリティをサポートすることでサイバーセキュリティに革命を起こすと期待されています。 AI は人間の判断や監視と組み合わせると、AI システムを欺くことを目的とした敵対的攻撃などの新たなリスクを生み出しますが、今日のサイバー脅威を回避することがさらに必要です。人工知能がなければ、現代の攻撃の速度と範囲により、サイバー兵器競争の進歩が可能になる可能性があります。
機械学習アルゴリズムはマルウェアやフィッシングの試みを特定できます
サイバー脅威が進化するにつれて、人工知能と機械学習はサイバーセキュリティの基礎テクノロジーとなっています。機械学習アルゴリズムは、傾向と異常を特定することでマルウェアやフィッシングの試みを検出できます。
機械学習アルゴリズムのトレーニングには、良いコードと悪いコードを含む大規模なデータセットが使用されます。それぞれのタイプの特徴を学習した後、アルゴリズムは新しいファイルや電子メールを分析して、それらが危険であるかどうかを判断できます。
マルウェアの検出
ウイルス、ワーム、スパイウェアなどのマルウェアを識別するために、機械学習モデルはファイル構造、メタデータ、コード命令などの属性を検査します。従来のシグネチャベースの技術は、確立されたマルウェア ファミリの亜種を検出するアルゴリズムに比べてはるかに効果が低くなります。
フィッシング検出
機械学習は電子メールと Web ページを分析してフィッシング行為を特定します。アルゴリズムは、コンテンツが本物であるかどうか、またはデータの窃盗やマルウェアのインストールの試みであるかどうかを判断する際に、テキスト、書式設定、送信者情報、リンク、画像などの要素を考慮します。フィッシングメールがより巧妙になり、標的が絞られるようになるにつれて、機械学習が不可欠になります。
機械学習によりマルウェアとフィッシングの検出が大幅に強化されましたが、まだいくつかの欠点があります。時間の経過とともに、より多くのデータにさらされるようになり、アルゴリズムはより賢くなります。サイバー犯罪者も機械学習を利用してますます高度化する脅威を生成するため、サイバーセキュリティにおける人工知能の使用は、新たな危険に対応するために進化し続ける必要があります。一般に、機械学習は人間の専門知識と組み合わせることで、サイバー攻撃に対する重要な防御策の開発に役立つ効果的な手法です。
人工知能は脆弱性管理とパッチ適用に役立ちます
人工知能と機械学習は、セキュリティ チームが脆弱性の数を把握するのに役立ちます。 AI システムは大量のデータを分析して脆弱性を特定し、リスクに優先順位を付け、最適な修復戦略を決定できます。
AI による脆弱性発見の向上
脆弱性データベース、ベンダーの推奨事項、オープンソース プラットフォームからの膨大な量のデータが、自然言語処理などの高度なデータ分析技術を使用して AI によって徹底的に調査されます。潜在的なリスクをより迅速かつ正確に特定するために、AI は人間が見逃してしまう可能性のあるパターンやつながりを明らかにします。 AI によって調査が必要な誤検知の数が減るため、セキュリティ チームは時間を確保して最も重要なリスクに集中することができます。
AI はリスク レベルに応じて脆弱性に優先順位を付けます
各脆弱性は異なる危険度をもたらします。人工知能 (AI) は、共通脆弱性スコアリング システム (CVSS) スコア、悪用可能性、脆弱性を対象としたアクティブなマルウェア活動、問題の影響を受ける資産などの要素に基づいて脆弱性を評価します。その後、AI が脆弱性をランク付けして、セキュリティ チームが最初に最大の脅威に集中できるようにします。優先順位付けにより、セキュリティ チームは時間とリソースを効率的に使用できます。
AI 最適化パッチ計画
脆弱性へのパッチ適用にはバランスが必要です。停止を防ぐには、パッチを迅速に適用し、完全に評価する必要があります。 AI は大量のデータを分析し、リスク レベル、依存関係、運用への影響に基づいて最適なパッチ適用計画を決定できます。人工知能は、優先度の高いパッチ適用時間を短縮しながら、ビジネスの中断を軽減する戦略を見つける可能性があります。 AI はデータ駆動型の方法でパッチを適用し、安全性と生産性を向上させます。
AI による ID とアクセス管理の向上
人工知能と機械学習により、ID およびアクセス管理 (IAM) システムが強化されます。 IAM ソリューションは、ユーザーの ID を認証し、システム、アプリケーション、データへのアクセスを制御します。 AI はさまざまな方法で IAM の改善に役立ちます。
異常な動作の検出
AI システムは大量のデータを分析して、ユーザーの典型的な行動パターンを特定し、アカウント侵害や内部関係者の脅威の可能性を特定します。 異常な状況の兆候。 AI は、ログイン場所、アクセス要求、リソース消費などのメトリクスを追跡することで、異常なアクティビティを特定し、さらなる調査を行うことができます。
適応認証
AI はユーザー プロファイル、ログイン場所、アクセス行動を分析してリスクを評価し、最適な認証テクノロジーを選択します。トランザクションまたはアクセス要求のリスクによって、どの程度の認証が必要かが決まりますが、AI によってこれが可能になります。リスクの低いアクセスには、単純なパスワードで十分な場合があります。リスクの高いアクセスには、生体認証などの多要素認証が必要になる場合があります。
自動プロビジョニングとプロビジョニング解除
AI は、新しいユーザーにアクセスを許可し、退職者や転職者からそのユーザーを削除するプロセスを合理化するのに役立ちます。 AI システムは、職務責任、アクセス要件、終了チェックリストをチェックすることで、システムやデータへのアクセスを自動的にプロビジョニングおよびプロビジョニング解除できます。これにより、管理上の負担が軽減され、タイムリーかつ合法的な方法でアクセス権の付与と取り消しが確実に行われます。
継続的監視
IAM システムは、機械学習を利用してユーザーのアクセスと権限を継続的に監視し、不正アクセス、非アクティブなアカウント、不適切な役割の分離のインスタンスを特定できます。 AI ツールは、権限と役割のデータを調べて、アクセス権が多すぎる人や役割が矛盾しているなどの問題を特定して解決できます。組織は、継続的な監視を通じてコンプライアンスと最小限の権限を確保できます。
IAM システムは、人工知能と機械学習を通じて継続的に改善され、脅威の検出を強化し、手順を迅速化し、リスクベースの適応型アクセス制御を可能にします。 AI を活用することで、組織はリスクを軽減し、コンプライアンスを強化し、アクセス ガバナンスを向上させることができます。全体として、AI は、新たなサイバー脅威に対する包括的な保護を提供する IAM システムを支援する上で重要な役割を果たします。
人工知能によるネットワーク監視と脅威検出の強化
多くの重要な分野で、人工知能と機械学習によりネットワーク監視と脅威検出が向上しています。 AI システムは分析可能
Massive Amount of Data は、大量のデータを分析して、潜在的なリスクを示すパターンや異常を発見できます。人工知能 (AI) は、機械学習アルゴリズムをネットワーク データ、ログ、イベントに適用することで、DDoS 攻撃、マルウェア感染、不正アクセス、その他の問題の兆候を検出できます。 AI は、人間だけでは発見するのが難しいつながりや洞察を発見します。 AI は新たな脅威を検出しますサイバー犯罪者は常に新しい攻撃戦略を開発していますが、AI システムはこれらの新たな危険をリアルタイムで特定できます。 AI システムは、新しい攻撃手法に対応するために知識ベースを常に更新します。 AI はネットワークのアクティビティとトラフィックを分析し、確立されたパターンと比較して、新たに発見されたゼロデイ脆弱性やその他の新しい脅威を示す可能性のある異常を検出します。 人工知能による予測分析の実行AI の機能は、Web アクティビティの追跡をはるかに超えています。また、予測分析を実行して、将来の潜在的な危険を特定することもできます。ネットワークとデータをプロアクティブに保護するために、AI システムは、脅威アクターの戦術、手法、手順 (TTP) の傾向を特定することで、脅威アクターが次に仕掛ける可能性のある新しい攻撃を予測できます。予測 AI のおかげで、セキュリティ チームは危険が発生する前に先手を打つことができます。 AI 拡張人間セキュリティ アナリスト最も効果的なサイバー防御は、人工知能と人間の知識を組み合わせることで達成されます。 AI がネットワークの監視と脅威の特定を改善しても、依然として人間のアナリストが重要です。 AI システムは、データの関連付けや分析などの時間のかかる反復的なアクティビティを処理することで人間のアナリストをサポートし、人間のアナリストを解放して高次の思考に集中させることができます。さらに、AI はアナリストに追加の調査とアクションを促すアラートと推奨事項を提供します。 ###サイバー脅威の量と巧妙さが増加し続ける中、人工知能 (AI) と機械学習は、ネットワークの監視、攻撃の検出、システムとデータの保護に不可欠なテクノロジーになりつつあります。包括的かつプロアクティブなサイバー防御を可能にするために、AI は脅威の可視性を向上させ、新しい攻撃手法を特定し、差し迫った危険を予測し、人間のアナリストの作業を簡素化します。 AI の力を活用することで、組織はネットワークやデータに侵入しようとする攻撃者に対して大きな優位性を得ることができます。
AI 強化されたセキュリティ情報およびイベント管理 (SIEM) ソリューション
SIEM システムは、大量のデータを分析して不審なアクティビティを特定する人工知能のおかげで、危険と異常をリアルタイムで検出できます。 。 AI アルゴリズムは、典型的なネットワーク アクティビティとユーザーの行動のベースラインを確立し、サイバー脅威を示す可能性のある逸脱を特定できます。リアルタイムの脅威検出のおかげで、セキュリティ担当者は攻撃を封じ込め、軽減するために迅速に対応できます。
自動アラート分類
SIEM システムは多くのアラートを生成しますが、そのすべてが直ちに対処する必要があるわけではありません。セキュリティ アナリストが分析した最も優先度の高い脅威に優先順位を付けるために、AI は重大度とリスクに基づいて警告を自動的に分類するのに役立ちます。 AI は、実際の危険の可能性、検出された不審なアクティビティ、影響を受けるシステムの重大度に基づいてアラートを評価します。これによりアナリストはアラートによる疲労が軽減され、最も重要なリスクに集中できるようになります。
脅威調査の迅速化
脅威が発見された場合、AI によって調査プロセスが迅速化されます。これらのシステムは、複数のソースからの情報を組み合わせて、攻撃の全範囲をつなぎ合わせ、影響を受けるシステムを特定し、最初の攻撃ベクトルを特定できます。 AI は、より多くの妥協点を探し、関連する問題を特定するための領域を推奨することもできます。この迅速な脅威ハンティングのおかげで、セキュリティ チームは攻撃の影響全体を迅速に把握し、環境内の危険を排除するための断固とした行動を起こすことができます。
継続的チューニング
継続的チューニングにより、AI 対応 SIEM は時間の経過とともにより賢くなっていきます。 AI システムは、セキュリティ アナリストがアラートを確認して対応する際のコメントとアクティビティを監視します。システムはこの情報を使用して、脅威の理解を強化し、警告の精度と優先順位を向上させ、検出アルゴリズムを強化します。また、AI はアナリストのレビューを使用してデータ ソースを選択し、さまざまな危険に関する最も洞察力のある情報を提供します。この適応プロセスの結果、SIEM は時間の経過とともに脅威を特定し、対策を講じることがより上手になります。
AI で強化された SIEM システムを使用すると、組織は増大するデータ量と高度なサイバー脅威に対応できます。 AI は脅威の検出を改善し、応答時間を短縮し、アラート疲労を軽減し、セキュリティ運用の全体的な有効性と効率を高めます。したがって、組織は AI を導入することでセキュリティ体制を改善し、新たな脅威に先手を打つことができます。
人工知能はユーザーの行動を分析して侵害されたアカウントを検出できます
人工知能システムはユーザーの行動とアカウントアクティビティを分析して侵害されたアカウントを検出できます。ユーザーがアカウントやオンライン サービスに通常どのようにアクセスし、どのようにやり取りするかを綿密に監視することで、AI は、アカウントがハッキングされたり、不正なユーザーによってアクセスされたことを示す可能性のある異常を検出できます。
ログインパターンを分析
ログインに異常があった場合、頻繁にログインしている端末、場所、時間などをAIがチェックします。たとえば、未知のデバイスまたは予期しない場所からログインが行われた場合、AI はそれを潜在的に疑わしいものとして検出し、ログイン ID を確認するためにさらなる認証を要求する可能性があります。 AI は、ログインが詐欺やハッキングに関連する場所やデバイスからのものであるかどうかも判断できます。
使用パターンの変化の検出
アクセスする機能やデータ、ログインの長さと頻度、その他の要因。ログインすると、AI が通常のアカウントとオンライン サービスの使用状況に関する情報を追跡します。 AI がユーザーの使用状況や行動パターンの重大な変化を検出した場合、権限のない人物がアカウントにアクセスしたことを示している可能性があります。たとえば、アカウントが数か月間非アクティブだった後、突然多くのアクティビティが発生した場合や、アカウントでは通常とは異なる機密情報にアクセスできる場合などです。
生体認証要因と行動要因の分析
テクノロジーとのやり取りの認知的な「指紋」が行動要因です。一部のシステムでは、マウスの動きやキーストロークのダイナミクスなどの生体認証を使用して、タイピングやクリックの習慣のプロファイルを作成します。あなたの身元を確認する前に、他の誰かがあなたのアカウントに入力またはクリックしたことをシステムが検出した場合、アクセスがロックされることがあります。たとえば、画面上の項目を読んで応答する速度を AI が利用して、そのアカウントを使用している個人が異なる行動特性を示しているかどうかを判断できます。
人工知能 (AI) とサイバーセキュリティ システムは連携してユーザー アカウントを分析し、ログイン、使用状況、生体認証、および動作を注意深く監視することで侵害されたアクセスを探します。人工知能は、アカウントの乗っ取りや個人情報の盗難などのサイバー脅威を特定し、迅速に管理するのに役立ちます。 AI は、人間のセキュリティ チームや個々のユーザーが見逃す可能性のある危険信号を自動的に識別することにより、セキュリティ層をさらに追加します。
AI ベースのパスワード セキュリティ チェックで、脆弱なパスワードや侵害されたパスワードをチェックします
AI ベースのパスワード セキュリティ チェックは、ユーザーのパスワードを分析して、パスワードが脆弱であるか、データ侵害によって侵害されているかどうかを判断します。 AI システムは、機械学習と自然言語処理を活用することで、パスワードが以前の侵害で漏洩していないか、推測しやすい共通パターンが含まれているか、ユーザーの個人情報との類似性がないかを確認できます。
脆弱なパスワードまたは一般的に使用されるパスワードを検出する
AI システムは、「123456」、「password」、「qwerty」など、推測しやすい識別可能なパターンがパスワードに含まれている場合、パスワードを識別できます。さらに、パスワードがユーザーの名前、電子メール アドレス、誕生日、その他の個人情報と類似しているかどうかを判断できます。このテクノロジーは、何百万もの実際のパスワードでトレーニングされた後、機械学習手法を使用して、この種の脆弱なパスワードや頻繁に使用されるパスワードを識別します。
既知の侵害されたパスワードを確認する
過去のデータ侵害や漏洩で侵害された数十億のパスワードを含むデータベースは、AI を活用したパスワード スキャナーで利用できます。ユーザーのパスワードがこれらのハッキングされたリストのいずれかに記載されている場合、ユーザーはすぐにそれが存在するかどうかを確認できます。アカウントの乗っ取りを防止するために、システムはパスワードが一致すると侵害されたものとして識別し、ユーザーに新しい別のパスワードを選択するよう要求します。
強力でユニークなパスワードの提案
システムはユーザーにさまざまなパスワードの提案を提供する場合があります。 AI ベースのパスワード チェッカーは、侵害されたパスワードや脆弱なパスワードを強調表示するだけでなく、新しい強力なパスワードをユーザーに提案することもできます。これらは、少なくとも 8 ~ 16 文字の長さで、さまざまな文字、数字、記号を含み、既知のパターンを持たないランダムなパスワードを提供します。これらの AI 生成パスワードは、ユーザーが自分のアカウントに異なるパスワードを作成するのに役立ちますが、泥棒には解読が困難です。
人工知能と機械学習の助けを借りて、パスワードのセキュリティが大幅に向上する可能性があります。 AI と呼ばれる新興サイバーセキュリティ技術をパスワード ポリシーや認証ルーチンに組み込む組織が増えています。人工知能システムは、大量のデータセットとアルゴリズムを活用して脆弱なパスワード、一般的なパスワード、または侵害されたパスワードを検出することで、ユーザーが自分のアカウントや個人情報のセキュリティを強化するパスワードを選択できるように支援します。
FAQ: 人工知能はサイバーセキュリティの最大の課題をどのように解決できますか?
サイバーセキュリティの最大の問題の一部は、人工知能と機械学習テクノロジーの助けを借りて解決できます。人工知能 (AI) システムは、脆弱性を発見し、新たな脅威を特定し、大量のデータとコンピューター能力を活用して組織のセキュリティ体制を強化するのに役立ちます。
新たな脅威の検出
人工知能は、巨大なデータセットの中で、異常や新しいパターンを見つけるのが得意です。 AI システムは、大量のネットワーク トラフィック データを分析することで、新しいウイルス、フィッシングの試み、およびシグネチャ ベースのソリューションでは見逃してしまう可能性のあるその他の危険を検出できます。 AI は、多くのシステムからのデータを比較して、多段階の攻撃を検出することもできます。
脆弱性の特定
自然言語処理などの人工知能ツールは、コード リポジトリ、Web サイト、その他のデータ ソースを検索して、ハッカーが悪用する可能性のあるセキュリティの脆弱性を特定できます。ソフトウェアの不具合、誤った設定、その他の脆弱性の多くは、AI を使用して発見できます。さらに、リスクに応じて脆弱性をランク付けし、セキュリティ チームが修復作業に集中できるように支援します。
防御の強化
人工知能と機械学習は、次の機能によって組織のセキュリティ防御を強化します。
- 行動分析: ユーザーの行動の変化を監視して、アカウントの侵害や不正行為を検出します。内部関係者の脅威の兆候。
- 適応型認証: 場所、アクセス時間、以前の行動などのリスク要因に基づいて、アクセス制限と認証手順を変更します。
- 予測モデリング: 特定のリスク プロファイルに基づいて、企業を標的とする可能性が最も高いリスク、脆弱性、攻撃を予測します。
- 自動パッチ適用: ソフトウェア アップデートを検索してシステム全体に配布し、脆弱性をできるだけ早く修正します。
サイバーセキュリティの将来は人工知能に大きく依存することになりますが、依然として人間の専門知識が重要です。 AI システムが適切に機能するには大量のデータが必要であり、このバイアスがこれらのシステムに反映されたり、増幅されたりする可能性があります。サイバーセキュリティを担当するチームは、AI システムを注意深く監視し、その結果を確認し、正しい判断を下す必要があります。人工知能は人間の経験と組み合わせることで、新たなサイバー脅威に対する強力な武器となる可能性があります。ネットワーク セキュリティの分野では、人工知能が人間の判断や意思決定を完全に置き換えることはできません。
結論
人工知能などの新しいテクノロジーがデジタル世界を変革するにつれて、サイバーリスクが急速に増加しています。ただし、AI を使用して、これらの新たな危険を検出し、軽減することもできます。サイバー防御に AI を使用する組織は、脅威をより迅速に特定し、ハッカーの手法と目的を理解し、今後の攻撃を予測することもできます。サイバーセキュリティの専門家には、人工知能の助けを借りて、有害な攻撃者を出し抜き、より強力な防御を構築する機会があります。未来は依然として不透明ですが、グローバルに接続された社会を保護するには、AI と人間の専門家の協力が不可欠です。 AI サイバーセキュリティ ソリューションに投資して使用することで、組織や個人はデータとシステムが安全であることを知り、より安心感を得ることができます。
以上が人工知能とサイバーセキュリティで新たな脅威を防御の詳細内容です。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。

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。

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

8月1日の本サイトのニュースによると、SKハイニックスは本日(8月1日)ブログ投稿を発表し、8月6日から8日まで米国カリフォルニア州サンタクララで開催されるグローバル半導体メモリサミットFMS2024に参加すると発表し、多くの新世代の製品。フューチャー メモリおよびストレージ サミット (FutureMemoryandStorage) の紹介。以前は主に NAND サプライヤー向けのフラッシュ メモリ サミット (FlashMemorySummit) でしたが、人工知能技術への注目の高まりを背景に、今年はフューチャー メモリおよびストレージ サミット (FutureMemoryandStorage) に名前が変更されました。 DRAM およびストレージ ベンダー、さらに多くのプレーヤーを招待します。昨年発売された新製品SKハイニックス

編集者 | KX 医薬品の研究開発の分野では、タンパク質とリガンドの結合親和性を正確かつ効果的に予測することが、医薬品のスクリーニングと最適化にとって重要です。しかし、現在の研究では、タンパク質とリガンドの相互作用における分子表面情報の重要な役割が考慮されていません。これに基づいて、アモイ大学の研究者らは、初めてタンパク質の表面、3D 構造、配列に関する情報を組み合わせ、クロスアテンション メカニズムを使用して異なるモダリティの特徴を比較する、新しいマルチモーダル特徴抽出 (MFE) フレームワークを提案しました。アライメント。実験結果は、この方法がタンパク質-リガンド結合親和性の予測において最先端の性能を達成することを実証しています。さらに、アブレーション研究は、この枠組み内でのタンパク質表面情報と多峰性特徴の位置合わせの有効性と必要性を実証しています。 「S」で始まる関連研究
