人工知能のデジタル シールド: インフラストラクチャのサイバーセキュリティ戦略の強化
技術革新の時代において、人工知能 (AI) は変革の力として際立っています。パーソナライズされたレコメンデーションから自動運転車に至るまで、人工知能の可能性は無限であるように思えます。企業は業務を強化するために人工知能への依存を強めているため、サイバーセキュリティという重要な問題にも対処する必要があります。この記事では、人工知能とサイバーセキュリティの交差点を探り、急速に進化するデジタル環境における AI インフラストラクチャの保護についての洞察を提供します。
人工知能はさまざまな業界に大きな進歩をもたらしましたが、サイバーセキュリティに新たな課題ももたらしました。機械学習アルゴリズムは強力ですが、攻撃に対して脆弱でもあります。サイバー犯罪者はデータを操作したり、悪意のあるコードを挿入したりして、AI システムの完全性や機密性を損なう可能性があります。
1. 強固な基盤を築く
ネットワーク セキュリティは強固な基盤から始まります。 AI インフラストラクチャがセキュリティ原則に基づいてゼロから構築されていることを確認します。サイバーセキュリティの専門家と協力して脅威評価を実施し、潜在的な脆弱性を特定し、強力なセキュリティ対策を実装します。
2. データ セキュリティは非常に重要です
データは人工知能の生命線であり、データの保護は人工知能のセキュリティにとって極めて重要です。暗号化、アクセス制御、データ匿名化技術を使用して機密情報を保護します。データ保護規制への準拠を確保するために、データ処理慣行が定期的に見直されます。
3. ゼロトラスト アーキテクチャを採用する
従来のネットワーク セキュリティ モデルは、人工知能環境に適応するには十分ではない可能性があります。リソースにアクセスしようとする人が企業のネットワーク内にいる場合でも、認証を要求するゼロ トラスト アーキテクチャ (ZTA) アプローチを採用します。 ZTA は、人工知能システムへの不正アクセスのリスクを最小限に抑えます。
4. 継続的な監視と異常検出
高度な監視および異常検出ツールを導入して、人工知能システムの異常な動作を特定します。 AI を活用したサイバーセキュリティ ソリューションは、大量のデータ セットをリアルタイムで分析し、通常の運用からの逸脱をすぐに警告します。
5. 定期的なアップデートとパッチ管理を維持する
サイバーセキュリティの脅威は常に進化しています。最新のセキュリティ パッチを適用して、AI フレームワーク、ライブラリ、ソフトウェアを最新の状態に保ちます。自動パッチ管理システムは、AI インフラストラクチャ全体でタイムリーな更新を保証するのに役立ちます。
6. チームを教育する
人的エラーは依然として重大なサイバーセキュリティ リスクです。 AI セキュリティのベスト プラクティスと AI システムに関連する潜在的なリスクについてチームを教育します。サイバーセキュリティの意識と警戒の文化を促進します。
7.多要素認証 (MFA) を使用する
MFA を実装して、人工知能システムと機密データにアクセスします。この追加のセキュリティ層により、ログイン認証情報が侵害された場合でも、サイバー犯罪者が不正アクセスすることはできません。
8. 人工知能による脅威の検出
人工知能の機能を使用して脅威を検出します。人工知能を活用したサイバーセキュリティ ソリューションは、サイバー攻撃を示す可能性のあるパターンや異常を特定することができ、これらのシステムはリスクを軽減するために迅速に対応できます。
9. 定期的なセキュリティ監査と侵入テストの実施
定期的なセキュリティ監査と侵入テストを実施して、人工知能インフラストラクチャの回復力を評価します。これらのテストは現実世界の攻撃をシミュレートして、弱点を特定し、防御を強化します。
10. コラボレーションと情報共有に重点を置く
サイバーセキュリティは集団的な取り組みです。この協力的なアプローチは、同業他社と連携して脅威インテリジェンスを共有し、新たな脅威や脆弱性に関する最新情報を入手することで、サイバーセキュリティ エコシステムを強化します。
11. インシデント対応計画を策定する
起こり得るサイバーセキュリティ インシデントに備えてください。侵害を解決するための役割、責任、手順を概説した包括的なインシデント対応計画を作成します。計画は定期的にテストされ、有効性が確認されるように更新されます。
12. 規制の遵守
業界や地域の関連するデータ保護およびネットワーク セキュリティ規制を常に把握してください。これらの規制を遵守することは法的義務であるだけでなく、AI の安全性の重要な部分でもあります。
人工知能が業界に革命をもたらし続ける中、サイバーセキュリティの重要性はどれだけ強調してもしすぎることはありません。 AI インフラストラクチャの保護は、単なるコンプライアンスの問題ではなく、信頼を維持し、AI システムの信頼性を確保するために不可欠です。プロアクティブで包括的なサイバーセキュリティ戦略を採用することで、企業は人工知能の可能性を最大限に活用しながら、刻々と変化するサイバー脅威から保護することができます。
以上が人工知能のデジタル シールド: インフラストラクチャのサイバーセキュリティ戦略の強化の詳細内容です。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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Bytedance Cutting が SVIP スーパー メンバーシップを開始: 継続的な年間サブスクリプションは 499 元で、さまざまな AI 機能を提供
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このサイトは6月27日、JianyingはByteDanceの子会社であるFaceMeng Technologyによって開発されたビデオ編集ソフトウェアであり、Douyinプラットフォームに依存しており、基本的にプラットフォームのユーザー向けに短いビデオコンテンツを作成すると報告しました。 Windows、MacOS、その他のオペレーティング システム。 Jianyingは会員システムのアップグレードを正式に発表し、インテリジェント翻訳、インテリジェントハイライト、インテリジェントパッケージング、デジタルヒューマン合成などのさまざまなAIブラックテクノロジーを含む新しいSVIPを開始しました。価格的には、クリッピングSVIPの月額料金は79元、年会費は599元（当サイト注：月額49.9元に相当）、継続月額サブスクリプションは月額59元、継続年間サブスクリプションは、年間499元（月額41.6元に相当）です。さらに、カット担当者は、ユーザーエクスペリエンスを向上させるために、オリジナルのVIPに登録している人は、
Rag と Sem-Rag を使用したコンテキスト拡張 AI コーディング アシスタント
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
検索強化生成およびセマンティック メモリを AI コーディング アシスタントに組み込むことで、開発者の生産性、効率、精度を向上させます。 JanakiramMSV 著者の EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG から翻訳。基本的な AI プログラミング アシスタントは当然役に立ちますが、ソフトウェア言語とソフトウェア作成の最も一般的なパターンに関する一般的な理解に依存しているため、最も適切で正しいコードの提案を提供できないことがよくあります。これらのコーディング アシスタントによって生成されたコードは、彼らが解決する責任を負っている問題の解決には適していますが、多くの場合、個々のチームのコーディング標準、規約、スタイルには準拠していません。これにより、コードがアプリケーションに受け入れられるように修正または調整する必要がある提案が得られることがよくあります。
微調整によって本当に LLM が新しいことを学習できるようになるのでしょうか: 新しい知識を導入すると、モデルがより多くの幻覚を生成する可能性があります
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
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。
GenAI および LLM の技術面接に関する 7 つのクールな質問
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
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。
新しい科学的で複雑な質問応答ベンチマークと大規模モデルの評価システムを提供するために、UNSW、アルゴンヌ、シカゴ大学、およびその他の機関が共同で SciQAG フレームワークを立ち上げました。
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
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
あなたが知らない機械学習の 5 つの流派
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
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。
SOTA パフォーマンス、厦門マルチモーダルタンパク質-リガンド親和性予測 AI 手法、初めて分子表面情報を結合
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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
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7月5日のこのウェブサイトのニュースによると、グローバルファウンドリーズは今年7月1日にプレスリリースを発行し、自動車とインターネットでの市場シェア拡大を目指してタゴール・テクノロジーのパワー窒化ガリウム（GaN）技術と知的財産ポートフォリオを買収したことを発表した。モノと人工知能データセンターのアプリケーション分野で、より高い効率とより優れたパフォーマンスを探求します。生成 AI などのテクノロジーがデジタル世界で発展を続ける中、窒化ガリウム (GaN) は、特にデータセンターにおいて、持続可能で効率的な電力管理のための重要なソリューションとなっています。このウェブサイトは、この買収中にタゴール・テクノロジーのエンジニアリングチームがGLOBALFOUNDRIESに加わり、窒化ガリウム技術をさらに開発するという公式発表を引用した。 G
