인공 지능이 사이버 보안과 사용자 경험을 변화시키는 세 가지 방법
현재 우리는 큰 변화의 중요한 순간에 있습니다. 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)은 사람들이 일하고, 소통하고, 비즈니스를 수행하는 방식을 혁신하고 있습니다. 이러한 혁신은 조직이 더욱 민첩해지고, 고객에게 더 나은 서비스를 제공하며, 전례 없는 위협에 대응하는 데 도움이 될 것입니다.
인공 지능은 업계에서 계속 확산되고 있습니다. Statista에 따르면 사이버 보안 시장의 글로벌 인공 지능은 2027년까지 약 470억 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 이 기술에 대한 관심은 새로운 혁신이 등장함에 따라 계속 커질 것입니다.
전 세계 조직이 AI를 가장 잘 활용하는 솔루션을 채택하고 보안에 접근하는 방식을 근본적으로 바꾸면서 발생하는 주요 질문은 AI 기반 열반 상태에 도달하는 방법입니다. 이는 데이터의 진정한 잠재력을 활용하기 위해 단편화되고 고립된 도구에서 점점 더 멀어지고 있음을 의미합니다.
데이터의 "3cs"는 강력한 인공 지능과 기계 학습을 뒷받침합니다.
단순화된 관리의 명백한 이점 외에도 통합 도구의 또 다른 기능은 보안, 네트워크 및 사용자 경험 관리 AI를 활용하는 기능입니다. 및 ML은 모두 동일한 데이터 레이크에서 제공됩니다. 그러나 조직이 잠재력을 최대한 발휘하려면 세 가지 데이터 원칙을 준수해야 합니다.
• 완전한 데이터. 문제를 해결하는 데 필요한 모든 데이터입니다. 보안, 네트워크 및 운영의 데이터 요소를 중앙 위치에 수집해야 합니다.
• 일관된 데이터. 데이터의 형식, 구조 및 라벨링은 수집된 모든 요소에서 일관되게 유지되어야 합니다. 불일치가 있으면 데이터 품질과 결과에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.
•올바른 데이터입니다. 모든 출력도 신뢰할 수 있도록 데이터에 대한 확고한 신뢰가 있어야 합니다. 데이터가 수집되고 집계되는 방식은 데이터 레이크를 제공하는 모든 데이터 소스에서 동일해야 합니다.
사이버 보안을 근본적으로 변화시키는 인공지능의 견고한 기반은 바로 이러한 핵심 데이터 원칙입니다. 조직은 세 가지 방법으로 이러한 영향을 확인할 수 있습니다.
1) IT 운영 재창조
우리 모두 알고 있듯이 보안 운영 센터(SOC) 및 네트워크 운영 센터(NOC)를 포함한 오늘날의 핵심 IT 운영 팀은 과로하고 인력이 부족합니다. 매일 운영팀은 수만 개의 경고와 이벤트를 수신하는데, 그 중 의미 있는 것은 극히 일부에 불과하고 대부분은 소음일 뿐입니다. 그러나 대다수 기업의 경우 현재 운영 분석가는 이러한 경고를 수동으로 검토하여 실제 위협이 누락되지 않았는지 확인해야 합니다. 이 활동은 시간이 많이 걸리고 보안 및 네트워크 전문가의 상당한 시간 투자가 필요하지만 결과는 거의 없습니다.
AIOps를 도입하면 네트워크 전반에 걸쳐 모든 사용자, 지점 및 애플리케이션을 포괄하는 심층적인 가시성과 자동화를 자동화할 수 있습니다. 이 새로운 AI 기반 환경을 사용하면 알림이나 이벤트를 더 큰 데이터 포인트에 연결하여 보다 효과적인 솔루션을 단 몇 분 안에 완료할 수 있습니다. 즉, 누군가 수천 개의 무의미한 경고를 선별하는 대신 AIOps는 팀이 실제 문제 해결에 집중할 수 있도록 가장 관련성이 높은 경고를 추출하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
2) 알려지지 않은 위협 발견
기술이 발전함에 따라 사이버 보안 도구는 위협 행위자가 사용할 수 있는 도구의 발전과 병행하여 발전합니다. 인공 지능의 힘은 인간이 하는 것과는 달리 "알 수 없는" 또는 보이지 않는 변종에 의해 발생하는 악의적인 행동이나 작업의 징후를 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 기계는 수천 개의 데이터 포인트를 스캔하여 이상 현상을 찾아내고, 조직에 대한 매우 구체적인 세부 정보를 지속적으로 학습하여 새로운 이상 현상이 발생할 때 이를 표시하는 기술을 더 효과적으로 배치함으로써 대량의 경고를 선별하는 데 매우 능숙합니다. 위협이 식별되면 조직은 실제 문제가 발생하기 전에 이를 사전에 분류하고 억제할 수 있습니다.
3) 사용자 경험 향상
인공 지능을 적용하면 보안 팀과 네트워크 팀의 부담을 덜어주고 최종 사용자가 어려운 문제를 쉽게 극복할 수 있도록 도와줄 수 있습니다. 액세스 및 성능 문제를 해결하는 것은 항상 지루하고 시간이 많이 걸리는 작업이었습니다. 이러한 보안 프로세스로 인해 사용자 경험이 방해를 받으면 사용자는 좌절감을 느끼고 문제를 신속하게 해결하기 위해 보안을 우회하는 경우가 많습니다. 이 경우 공격자가 사용자 오류를 악용하여 보안 조치를 우회할 수 있으므로 조직은 공격에 취약합니다. AI는 사용자가 직면한 문제를 선제적으로 해결함으로써 최종 사용자의 디지털 경험을 자율적으로 관리하는 능력을 갖췄습니다. 궁극적으로 이렇게 하면 보안을 그대로 유지하면서 사용자에게 깨끗하고 긍정적인 경험을 제공할 수 있습니다.
인공지능은 창조 지원, 운전, 질병 위험 예측 등 우리 삶의 모든 측면에 영향을 미칠 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. 그리고 우리가 이 새로운 혁신을 조직에 구현하기 시작하면서 AI가 보안과 네트워크 운영, 그리고 궁극적으로 개인이나 비즈니스 팀이 기술에 대해 갖는 경험에 똑같이 중대한 영향을 미칠 것이라는 점을 깨닫기 시작했습니다.
위 내용은 인공 지능이 사이버 보안과 사용자 경험을 변화시키는 세 가지 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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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.

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

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.

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

지난주 내부 사퇴와 외부 비판의 물결 속에서 OpenAI는 대내외적 난관에 봉착했다. - 미망인 여동생의 침해로 글로벌 열띤 논의가 촉발됐다. - '대군주 조항'에 서명한 직원들이 잇달아 폭로됐다. - 네티즌들은 울트라맨의 '' 일곱 가지 대죄" ” 소문 파기: Vox가 입수한 유출된 정보와 문서에 따르면 Altman을 포함한 OpenAI의 고위 경영진은 이러한 지분 회수 조항을 잘 알고 있었고 이에 서명했습니다. 또한 OpenAI가 직면한 심각하고 시급한 문제인 AI 보안이 있습니다. 최근 가장 눈에 띄는 직원 2명을 포함해 보안 관련 직원 5명이 퇴사하고, '슈퍼얼라인먼트' 팀이 해체되면서 OpenAI의 보안 문제가 다시 한 번 주목을 받고 있다. 포춘지는 OpenA가
