2024 年のサイバーセキュリティのトレンド トップ 5
サイバーセキュリティは複雑で終わりのない戦場です。生成人工知能や機械学習などのテクノロジーは組織のセキュリティ戦略を強化していますが、サイバー攻撃者は同じツールを使用して新たな脅威を作り出しています。また、人工知能は注目のトピックですが、もう 1 つの問題は、クラウドへの移行中にセキュリティ戦略のさまざまな部分を統合して、全面的な保護を確保することです。
セキュリティとクラウド
2024 年と 2025 年に予想される今後の「リフレッシュ サイクル」に向けて、多くの大規模組織が組織的およびアーキテクチャ的範囲のセキュリティの徹底的な見直しに向けて準備を進めています。データセンターからITインフラストラクチャに至るまでの体制を整えます。このアップデートは主にセキュリティに焦点を当てており、近年のクラウド導入の急増により、全体的なセキュリティ フレームワークにクラウド セキュリティを組み込む特別なニーズが生じています。組織は現在、クラウドのセキュリティ対策を統合し、オンプレミスのセキュリティ対策とシームレスに統合したいと考えています。
アプリケーション セキュリティの重要性
自然なネットワークには注目する価値がありますが、ID の問題、ランサムウェア攻撃、エンドポイント侵害も懸念されます。アプリケーションの脆弱性も深刻な脅威です。モノリシック アプリケーションからマイクロアプリやマイクロサービスへの移行により、アプリケーションの状況が再形成されており、今後の更新サイクルにより、組織はアプリケーションのセキュリティを再考する必要が生じます。課題は、アプリケーションの分散化が進むにつれて急増するアプリケーション プログラミング インターフェイス (API) の統合を理解し、管理することですが、多くの組織はこれをまだ追跡しておらず、セキュリティ リスクを生み出しています。
重要な側面は、アプリケーションのセキュリティを DevSecOps 環境に統合することです。焦点は、リアルタイムのアプリケーション保護、アプリケーションを保護するための動的なアプローチ、およびアプリケーション自体へのセキュリティ ロジックの埋め込みです。また、組織は、攻撃対象領域の管理や内部侵害と攻撃のシミュレーションなどの事前対策も講じており、これらもマネージド サービス プロバイダー (MSP) によって提供されます。また、アプリケーションやサービスへの個人のアクセスを継続的に認証するために、ゼロトラスト セキュリティへの依存も高まっています。
強化された可視性と予測セキュリティ対策
脅威に対してプロアクティブに行動を起こす機能を備えたリアルタイム監視は、サイバーセキュリティの重要な要素です。組織は、実行可能性の向上、診断時間の短縮、セキュリティ対応の自動化を目的としたプロジェクトに投資しています。
機械学習、人工知能、外部脅威検出による SOC2.0 から SOC3.0、さらには SOC4.0 への進化は、自動レポートとセキュリティに重点を置いた、より高度なセキュリティ オペレーション センターへの移行を示しています。アラートが発行されると、自動化されたセキュリティ対応により、組織の特定のテクノロジーへの依存が軽減され、管理スキルが変革されます。これは、SOC プロジェクトに影響を与える一般的な課題です。
マネージド サービスの台頭
スキル チャレンジは次のトレンドをもたらしました。それは、組織がサイバーセキュリティ機能を専門のプロバイダーにアウトソーシングすることを選択する、マネージド サービスへの大きな移行です。 MSP は最新のセキュリティ専門知識と 24 時間 365 日の監視とサポートにアクセスできるだけでなく、グローバル インテリジェンスに基づいて継続的に向上するセキュリティを提供することもできます。たとえば、ある地域で脅威が出現した場合、別の地域の顧客はすぐにセキュリティを強化できます。保護されました。
MSP を実行する際、組織は、競争力のある価格でのツールの重要性、エンゲージメント期間中のコスト効率の向上、業界固有のアウトソーシング規制要件への MSP の準拠の重要性を微調整する必要もあります。 MSP はまた、いつでもどこでも顧客のセキュリティ運用がどのように最適化されているかを追跡するための指標を導入する必要があります。さらに、デジタル個人データ保護法とサイバーセキュリティ インシデントに対処する州機関からの通知要件により、組織は個人を特定できる情報 (PII) のセキュリティの保護にさらに重点を置くようになっています。これは、MSP の専門知識が価値のあるもう 1 つの分野です。
人工知能のジレンマ
技術革新のペースが速いため、サイバーセキュリティに対する人工知能の影響を完全に定量化することは困難です。組織は多くの場合、製品を購入する前に製品を評価して比較することを好みますが、急速に成長する人工知能市場では、これが常に可能であるとは限りません。
人工知能は恩恵であると同時に課題でもあります。たとえば、スキル要件を満たすのに役立ちますが、スキル開発において特有の課題も生じます。人間の単純な役割は自動化や人工知能によって処理されることが増えており、スキルギャップが生じており、初級レベルの役割が縮小する中で従業員がどのように経験を積んでいくのかという疑問が生じています。
つまり、新年には AI の役割がより明確になり、より強固になる可能性があり、組織はそれに応じて適応する必要があります。
以上が2024 年のサイバーセキュリティのトレンド トップ 5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
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
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
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
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
AIなどの市場を開拓するグローバルファウンドリーズがタゴール・テクノロジーの窒化ガリウム技術と関連チームを買収
Jul 15, 2024 pm 12:21 PM
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
