IEEE: 新興人工知能サイバーセキュリティの課題と解決策
合成現実
コンテンツを書き換える場合、元のテキストを中国語に書き直す必要があり、元の文章を表示する必要はありません
人工知能は超現実的な画像を生成し、人々がこれまでしたことも言ったこともないことをしたり言ったりする様子を映したビデオ。このような「ディープフェイク技術」により、偽情報の拡散を検出することがさらに困難になります。
元の意味を変えずに内容を書き換えてください。言語は中国語に書き直す必要があり、元の文は表示される必要はありません。
IEEE シニアメンバーのカルメロ ホセ アルバネス バストス フィリョ氏はトレーニング後にこう述べました。 、人工知能アルゴリズムは、疑似テクノロジーに特有の深いパターンと特性を認識できます。これらのアルゴリズムは、視覚と音声の特性を分析し、通常のパターンからの逸脱や不規則性を探します
データ漏洩
コンテンツを書き換えるときは、元のテキストが次のとおりである必要があります。中国語に書き換えられ、元の文
が表示される必要はなく、チャットボットに入力した情報を使用してチャットボットをトレーニングできます。これにより、モデルが機密情報や個人情報を漏らす可能性があります。
元の意味を変えずに内容を書き換えます。言語は中国語に書き直す必要があり、元の文は表示する必要はありません
チャットボットのデータプライバシーの問題について、IEEE メンバーの王教授Qiqi 氏は次のように指摘しました。「ストレージの機密データはプライベート環境にあると、データがパブリック グローバル データベースに追加されるのを効果的に防ぐことができます。」
虚偽のデータ
コンテンツを書き換える場合、元のテキストを中国語に書き直す必要があります。元の文章を表示する必要はありません。
偏った、不正確な、または虚偽のデータが人工知能モデルに注入される可能性があり、その結果、誤った結果やシステムの欠陥が生じる可能性があります。 。 AI 脅威検出テクノロジーは、スパム フィルターを再トレーニングするためにすでに現実世界で使用されています。
元の意味を変えずにコンテンツを書き換えます。言語は中国語に書き直す必要があり、元の文は表示される必要はありません
IEEE 生涯上級会員であるラウル・コルチャー氏は次のように述べています。 「この形式の攻撃は、より厳格なデータ フィルタリングとレビュー メカニズムによって、モデルの学習とトレーニングが不適切な干渉から解放されるようにする可能性があります。高度なフィルタリング、モニタリング、手動監視システムがこれに対抗します。」
高度なフィッシング
コンテンツを書き換える場合、元のテキストを中国語に書き直す必要があり、元の文を表示する必要はありません
フィッシング詐欺とは、詐欺的な手段を使用することを指します。個人や企業を騙して送金させたり、機密データを共有させたりする電子メール。人工知能の出現により、より現実的で欺瞞的な電子メールやボイスメールの作成が容易になりました。
元の意味を変えずに内容を書き換えます。言語を中国語に書き直す必要があり、元の文を書き直す必要はありません。
IEEE メンバーの Yale Fox 氏は、「組織は、悪意のある試みを迅速に検出してブロックするために、高度な脅威検出テクノロジーの導入を検討できます。これらのテクノロジーは、機械学習と人工知能を活用して、潜在的なフィッシングの試みを特定し、フラグを立てます。」
#コンテンツを書き換える場合、元のテキストを中国語に書き直す必要があり、元の文を表示する必要はありません
人工知能開発者は通常、自分の作品が攻撃的または違法なコンテンツを生成しないように保護メカニズムが確立されます
元の意味を変えずにコンテンツを書き換えます。言語は中国語に書き直す必要があり、元の文は変更されません
#IEEE メンバーの Rebecca Herold 氏は次のように述べています。「システムを破壊しようとする人々は常に存在します。彼らを阻止する最善の方法は、より厳密に開発してから、大規模言語モデルのアルゴリズムを包括的にテストすることです。」AI VS AI
以上がIEEE: 新興人工知能サイバーセキュリティの課題と解決策の詳細内容です。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

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 | 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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