AI 이미지 생성기: 새로운 사이버 보안 위협
인공지능(AI)은 사회의 본질을 바꿀 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 인공지능 도구는 우리에게 많은 기대를 안겨주었지만, 우리도 여러 면에서 경계해야 할 필요가 있습니다. 예를 들어, 사이버 범죄자와 기타 위협 행위자는 인공 지능을 무기화하고 있으며, AI 이미지 생성기조차도 남용에 면역되지 않습니다.
AI 이미지 생성기란 무엇인가요? 어떻게 작동하나요? AI 이미지 생성기를 사용해 본 적이 있다면 그것이 무엇에 관한 것인지 매우 분명합니다. 한번도 사용해본 적이 없더라도 소셜 미디어 등에서 AI가 생성한 이미지를 접했을 가능성이 높습니다. 오늘날 널리 사용되는 소프트웨어는 매우 간단하게 작동합니다. 사용자가 텍스트를 입력하면 인공 지능이 해당 텍스트를 기반으로 이미지를 생성합니다.
최근 몇 년 동안 인공 지능 기술이 발전함에 따라 대부분의 텍스트-이미지 생성기는 확산 모델을 채택합니다. 이는 오랫동안 많은 양의 텍스트와 이미지에 대해 "훈련"된다는 의미입니다. 왜 작품이 그토록 인상적이고 놀랍도록 사실적인지에 대한 주된 이유입니다.
이 AI 도구를 더욱 인상적으로 만드는 것은 기존 이미지를 수정하거나 수천 장의 이미지를 하나로 병합할 뿐만 아니라 처음부터 새로운 원본 이미지를 생성한다는 것입니다. 더 많은 사람들이 이러한 텍스트-이미지 생성기를 사용할수록 더 많은 정보를 얻고 더 나은 창작물을 얻을 수 있습니다.
WOMBO, DALL-E, Stable Diffusion, Midjourney, DeepAI, Fotor 및 Craiyon 등 이미 유명한 AI 이미지 생성기가 많이 있습니다. Google을 포함한 거대 기술 기업들이 자체 제품을 출시하고 있으므로 앞으로 더 많은 가치가 나올 것이라고 추측할 수 있습니다.
위협 행위자가 AI 이미지 생성기를 무기화하는 4가지 방법
거의 모든 기술과 마찬가지로 AI 이미지 생성기도 악의적인 행위자에 의해 악용될 수 있습니다. 실제로 그들은 온갖 사악한 목적으로 사용되었습니다. 하지만 범죄자는 AI 이미지 생성기의 도움으로 정확히 어떤 유형의 사기를 저지를 수 있을까요?
1. 사회 공학
AI 이미지 생성기를 사용하여 할 수 있는 한 가지 확실한 작업은 예를 들어 가짜 소셜 미디어 프로필을 만드는 것입니다. 이러한 프로그램 중 일부는 실제 사람의 실제 사진처럼 보이는 믿을 수 없을 만큼 사실적인 이미지를 만들 수 있으며, 사기꾼은 이러한 가짜 소셜 미디어 프로필을 피싱 목적으로 사용할 수 있습니다.
실제 사람의 사진과 달리 AI가 생성한 사진은 역이미지 검색으로 발견할 수 없습니다. 사이버 범죄자는 대상을 속이기 위해 제한된 수의 사진을 사용할 필요가 없습니다. 처음부터 명령을 내리세요. 설득력 있는 온라인 신원입니다.
그러나 실제 생활에서는 위협 행위자가 AI 이미지 생성기를 사용하여 사람들을 속일 수 있습니다. 2022년 4월, Tech Talk 블로거 Ben Dickinson은 법률 회사로부터 자신이 허가 없이 이미지를 사용했다고 주장하는 이메일을 받았습니다. 변호사는 DMCA 저작권 침해 통지를 이메일로 보내 Dickinson에게 고객에게 다시 연결하거나 이미지를 제거해야 한다고 말했습니다.
디킨슨은 구글에서 법률사무소를 검색해서 공식 홈페이지를 찾았습니다. 모든 것이 완전히 합법적인 것처럼 보입니다. 웹 사이트에는 약력과 자격 증명을 포함하여 변호사 18명의 사진도 있습니다. 그러나 이 중 어느 것도 사실이 아닙니다. 사진은 모두 인공 지능에 의해 생성되었으며 의심하지 않는 블로거로부터 백링크를 강탈하려는 누군가가 저작권 침해 혐의 통지를 보낸 것입니다.
2. 자선 사기
2023년 2월 터키와 시리아에서 엄청난 지진이 발생했을 때 전 세계 수백만 명의 사람들이 옷, 음식, 돈을 기부하여 피해자들과 연대했습니다.
BBC 보고서에 따르면 사기꾼들은 인공 지능을 이용해 사실적인 이미지를 만들고 기부를 요청하는 등 이를 악용하고 있습니다. 한 사기꾼이 TikTok Live에서 AI가 생성한 폐허 이미지를 선보이며 시청자에게 기부를 요청했습니다. 또 다른 사람은 잔해에서 부상당한 어린이를 구출하는 그리스 소방관의 AI 생성 이미지를 게시하고 추종자들에게 기부를 요청했습니다.
미래에 범죄자들이 인공 지능의 도움을 받아 어떤 유형의 자선 사기를 펼칠지는 상상할 수 없지만, 한 가지 확실한 점은 소프트웨어를 남용하는 능력이 향상될 것이라는 점입니다.
3. 딥페이크 및 허위 정보
정부, 활동가 그룹 및 싱크 탱크는 오랫동안 딥페이크 AI 이미지 생성기의 위험성에 대해 경고해 왔으며, 이는 허위 정보 요원이 봇 이미지의 도움을 받아 허위 정보를 생성하고 홍보하는 것을 막을 수 없기 때문입니다. 소셜 미디어.
NPR에 따르면 2022년 3월, 우크라이나 대통령이 우크라이나 국민에게 항복하라고 말하는 모습을 묘사한 가짜 동영상이 온라인에 유포되었습니다. 이는 하나의 예일 뿐이지만 가능성은 거의 무한하며, 위협 행위자가 인공 지능의 도움을 받아 누군가의 평판을 훼손하거나 허위 이야기를 조장하거나 가짜 뉴스를 퍼뜨릴 수 있는 방법은 셀 수 없이 많습니다.
4. 광고 사기
Trend Micro 연구원들은 2022년에 사기꾼들이 AI 생성 콘텐츠를 사용하여 오해의 소지가 있는 광고를 만들고 수상한 제품을 홍보하고 있다는 사실을 발견했습니다. 인기 연예인들이 특정 제품을 사용하도록 제안하는 이미지를 만들고, 그 이미지를 바탕으로 광고 캠페인을 진행합니다.
예를 들어, "재정 조언 기회"에 대한 광고 중 하나에는 Tesla의 창립자이자 CEO가 등장합니다. 물론 머스크는 문제의 제품을 결코 보증한 적이 없지만 AI가 생성한 영상은 아마도 의심하지 않는 시청자가 광고를 클릭하도록 유도하기 위해 이렇게 보이게 만들었습니다.
인공 지능 및 사이버 보안: 해결해야 할 복잡한 문제
앞으로 정부 규제 기관과 사이버 보안 전문가는 AI 기반 사이버 범죄의 새로운 위협을 해결하기 위해 협력해야 할 수도 있습니다. 하지만 혁신을 억누르고 디지털 자유를 제한하지 않으면서 어떻게 AI를 규제하고 일반 사람들을 보호할 수 있을까요? 이 문제는 앞으로 몇 년 안에 더욱 두드러질 것입니다.
답을 얻을 때까지 자신을 보호하기 위해 할 수 있는 일을 하십시오. 온라인에서 보는 모든 것을 면밀히 조사하고, 의심스러운 웹 사이트를 피하고, 보안 소프트웨어를 사용하고, 장치를 최신 상태로 유지하고, 인공 지능을 최대한 활용하는 방법을 배우십시오.
원제: AI Image Generators: An Emerging Cybersecurity Threat
원작자: DAMIR MUJEZINOVIC
위 내용은 AI 이미지 생성기: 새로운 사이버 보안 위협의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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검색 강화 생성 및 의미론적 메모리를 AI 코딩 도우미에 통합하여 개발자 생산성, 효율성 및 정확성을 향상시킵니다. EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG에서 번역됨, 저자 JanakiramMSV. 기본 AI 프로그래밍 도우미는 자연스럽게 도움이 되지만, 소프트웨어 언어에 대한 일반적인 이해와 소프트웨어 작성의 가장 일반적인 패턴에 의존하기 때문에 가장 관련성이 높고 정확한 코드 제안을 제공하지 못하는 경우가 많습니다. 이러한 코딩 도우미가 생성한 코드는 자신이 해결해야 할 문제를 해결하는 데 적합하지만 개별 팀의 코딩 표준, 규칙 및 스타일을 따르지 않는 경우가 많습니다. 이로 인해 코드가 애플리케이션에 승인되기 위해 수정되거나 개선되어야 하는 제안이 나타나는 경우가 많습니다.

AIGC에 대해 자세히 알아보려면 다음을 방문하세요. 51CTOAI.x 커뮤니티 https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou는 인터넷 어디에서나 볼 수 있는 전통적인 문제 은행과 다릅니다. 고정관념에서 벗어나 생각해야 합니다. LLM(대형 언어 모델)은 데이터 과학, 생성 인공 지능(GenAI) 및 인공 지능 분야에서 점점 더 중요해지고 있습니다. 이러한 복잡한 알고리즘은 인간의 기술을 향상시키고 많은 산업 분야에서 효율성과 혁신을 촉진하여 기업이 경쟁력을 유지하는 데 핵심이 됩니다. LLM은 자연어 처리, 텍스트 생성, 음성 인식 및 추천 시스템과 같은 분야에서 광범위하게 사용될 수 있습니다. LLM은 대량의 데이터로부터 학습하여 텍스트를 생성할 수 있습니다.

LLM(대형 언어 모델)은 대규모 텍스트 데이터베이스에서 훈련되어 대량의 실제 지식을 습득합니다. 이 지식은 매개변수에 내장되어 필요할 때 사용할 수 있습니다. 이러한 모델에 대한 지식은 훈련이 끝나면 "구체화"됩니다. 사전 훈련이 끝나면 모델은 실제로 학습을 중단합니다. 모델을 정렬하거나 미세 조정하여 이 지식을 활용하고 사용자 질문에 보다 자연스럽게 응답하는 방법을 알아보세요. 그러나 때로는 모델 지식만으로는 충분하지 않을 때도 있으며, 모델이 RAG를 통해 외부 콘텐츠에 접근할 수 있더라도 미세 조정을 통해 모델을 새로운 도메인에 적응시키는 것이 유익한 것으로 간주됩니다. 이러한 미세 조정은 인간 주석 작성자 또는 기타 LLM 생성자의 입력을 사용하여 수행됩니다. 여기서 모델은 추가적인 실제 지식을 접하고 이를 통합합니다.

머신 러닝은 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 컴퓨터가 데이터로부터 학습하고 능력을 향상시킬 수 있는 능력을 제공하는 인공 지능의 중요한 분야입니다. 머신러닝은 이미지 인식, 자연어 처리, 추천 시스템, 사기 탐지 등 다양한 분야에서 폭넓게 활용되며 우리의 삶의 방식을 변화시키고 있습니다. 기계 학습 분야에는 다양한 방법과 이론이 있으며, 그 중 가장 영향력 있는 5가지 방법을 "기계 학습의 5개 학교"라고 합니다. 5개 주요 학파는 상징학파, 연결주의 학파, 진화학파, 베이지안 학파, 유추학파이다. 1. 상징주의라고도 알려진 상징주의는 논리적 추론과 지식 표현을 위해 상징을 사용하는 것을 강조합니다. 이 사고 학교는 학습이 기존을 통한 역연역 과정이라고 믿습니다.

편집자 |ScienceAI 질문 응답(QA) 데이터 세트는 자연어 처리(NLP) 연구를 촉진하는 데 중요한 역할을 합니다. 고품질 QA 데이터 세트는 모델을 미세 조정하는 데 사용될 수 있을 뿐만 아니라 LLM(대형 언어 모델)의 기능, 특히 과학적 지식을 이해하고 추론하는 능력을 효과적으로 평가하는 데에도 사용할 수 있습니다. 현재 의학, 화학, 생물학 및 기타 분야를 포괄하는 과학적인 QA 데이터 세트가 많이 있지만 이러한 데이터 세트에는 여전히 몇 가지 단점이 있습니다. 첫째, 데이터 형식이 비교적 단순하고 대부분이 객관식 질문이므로 평가하기 쉽지만 모델의 답변 선택 범위가 제한되고 모델의 과학적 질문 답변 능력을 완전히 테스트할 수 없습니다. 이에 비해 개방형 Q&A는

1일 본 사이트 소식에 따르면 SK하이닉스는 오늘(1일) 블로그 게시물을 통해 8월 6일부터 8일까지 미국 캘리포니아주 산타클라라에서 열리는 글로벌 반도체 메모리 서밋 FMS2024에 참가한다고 밝혔다. 많은 새로운 세대의 제품. 인공지능 기술에 대한 관심이 높아지고 있는 가운데, 이전에는 주로 NAND 공급업체를 대상으로 한 플래시 메모리 서밋(FlashMemorySummit)이었던 미래 메모리 및 스토리지 서밋(FutureMemoryandStorage) 소개를 올해는 미래 메모리 및 스토리지 서밋(FutureMemoryandStorage)으로 명칭을 변경했습니다. DRAM 및 스토리지 공급업체와 더 많은 플레이어를 초대하세요. SK하이닉스가 지난해 출시한 신제품

Editor | KX 약물 연구 및 개발 분야에서 단백질과 리간드의 결합 친화도를 정확하고 효과적으로 예측하는 것은 약물 스크리닝 및 최적화에 매우 중요합니다. 그러나 현재 연구에서는 단백질-리간드 상호작용에서 분자 표면 정보의 중요한 역할을 고려하지 않습니다. 이를 기반으로 Xiamen University의 연구자들은 처음으로 단백질 표면, 3D 구조 및 서열에 대한 정보를 결합하고 교차 주의 메커니즘을 사용하여 다양한 양식 특징을 비교하는 새로운 다중 모드 특징 추출(MFE) 프레임워크를 제안했습니다. 조정. 실험 결과는 이 방법이 단백질-리간드 결합 친화도를 예측하는 데 있어 최첨단 성능을 달성한다는 것을 보여줍니다. 또한 절제 연구는 이 프레임워크 내에서 단백질 표면 정보와 다중 모드 기능 정렬의 효율성과 필요성을 보여줍니다. 관련 연구는 "S"로 시작된다
