AIの兵器化がアンダーグラウンドフォーラムで話題に
従来の常識によれば、主導型攻撃は、ユーザーの介入なしに侵害された Web サイトから悪意のあるファイルを自動的にダウンロードすることと定義されています。ただし、報告期間中に調査されたほとんどのケースにはユーザーのアクションが含まれており、インシデントの 30% 以上で初期アクセスが容易になりました。
脅威アクターは AI を使用して攻撃を自動化します
これらの攻撃を加速するための人工知能の使用は、主要なサイバー犯罪フォーラムでますます注目を集めており、このテクノロジーの兵器化への関心も高まっています。
研究者らは、これらの Web サイトの専門 AI および機械学習セクションで、FraudGPT や WormGPT などの主流チャットボットに代わる犯罪的な代替手段を発見し、これらのオプションを使用して単純なマルウェアや分散型サービス拒否 (DDoS) クエリを開発することを示唆しました。
AI システムはサンプルを使用して音声を複製できるようになりましたが、ビデオ通話のディープフェイクは脅威アクターを支援しています。さらに、研究者は、ますます多くの攻撃者が攻撃のさまざまな段階や攻撃チェーン全体、特に Citrix Bleed エクスプロイトをターゲットにして自動化していることに気づいています。
しかし、攻撃者が AI 主導の自動化を利用する一方で、企業の防御能力も飛躍的に向上しています。
犯罪者は 2023 年に金融窃盗を優先します
2023 年には金融窃盗が犯罪者の主な標的として際立っており、顧客インシデントの 88% を引き起こしています。ランサムウェア活動は 74% 増加し、ランサムウェア企業はデータ侵害 Web サイト上の被害エンティティの数を記録的な 4,819 件に指定し、LockBit だけでも 1,000 件以上のエンティティを占めました。
ReliaQuest は、いわゆる「地上寄生虫 (LotL)」テクノロジーを使用した、国家支援の疑いのある攻撃者による重大な脅威に焦点を当てています。このようなインシデントでは、脅威アクターは PowerShell のクリーニングやワイプなどの防御回避テクニックを使用して自分たちの活動を隠そうとします。 2023 年 4 月に侵入が観察されるまで、中国国家支援の脅威企業は主に LotL コマンドを使用して企業の環境に統合することに重点を置いていました。企業の秘密の LotL 活動により、1 か月以上アクセスが許可されました。
「脅威が進化し続ける中、防御側は最新の攻撃手法に対応するために AI と自動化を使用して機敏性を維持する必要があります。時間はサイバーセキュリティの敵です。これらのリスクからプロアクティブに保護するために、企業は可視性を最大限に高める必要があります。エンドポイントを超えて、AI と自動化を活用して自社のデータをより深く理解して使用し、最新の脅威インテリジェンスをチームに提供します。このアプローチを採用することで、当社は今後 1 年間にわたって AI と自動化を活用する予定です。能力のある顧客は脅威を封じ込めることができるでしょう。」 5 分以内に完了します」と、ReliaQuest のテクノロジー運用担当上級副社長、Michael McPherson 氏は述べています。
2024 年のサイバーセキュリティは、GenAI と悪意のある AI モデルの作成と、脅威アクターの能力を強化するサイバー攻撃の広範な自動化によって大きな影響を受けるでしょう。自動化された動的なプレイブックにより、スキルの低い攻撃者でも操作を加速する洗練された方法が提供され、侵害から影響を受けるまでの時間が短縮されます。
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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

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

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。

7月5日の本ウェブサイトのニュースによると、宇宙航空研究開発機構(JAXA)は本日発表し、昨年受けたサイバー攻撃により情報漏えいが発生したことを確認し、関係部門に謝罪した。 JAXAは、今回流出した情報には機構の内部情報だけでなく、外部機関との共同運用に関する情報や個人情報も含まれており、「信頼関係を損なう可能性がある問題」と考えているが、提供しないとしている。それは相手との関係によるものです。この件につきまして、JAXAは情報を漏洩した本人及び関係者に謝罪するとともに、順次通知を行っております。 JAXAでは、現時点で関係者の業務活動に重大な影響があったとの報告は受けておりませんが、ご迷惑をおかけしたことを深くお詫びするとともに、重ねてお詫び申し上げます。このサイトはJAに注目しました
