인공 지능의 디지털 쉴드: 인프라 사이버 보안 전략 강화
기술 혁신 시대, 변화의 원동력으로 인공지능(AI)이 두각을 나타내고 있습니다. 개인화된 추천부터 자율주행차까지, 인공지능의 잠재력은 무한해 보입니다. 기업이 운영을 향상하기 위해 점점 더 인공 지능에 의존함에 따라 사이버 보안이라는 중요한 문제도 해결해야 합니다. 이 기사에서는 인공 지능과 사이버 보안의 교차점을 살펴보고 빠르게 진화하는 디지털 환경에서 AI 인프라를 보호하는 데 대한 통찰력을 제공합니다.
인공 지능은 다양한 산업에 상당한 발전을 가져왔지만 새로운 사이버 보안 문제도 가져왔습니다. 기계 학습 알고리즘은 강력하지만 공격에도 취약합니다. 사이버 범죄자는 데이터를 조작하거나 악성 코드를 주입하여 잠재적으로 AI 시스템의 무결성과 기밀성을 손상시킬 수 있습니다.
1. 견고한 기반 마련
사이버 보안은 견고한 기반에서 시작됩니다. AI 인프라가 처음부터 보안 원칙에 따라 구축되었는지 확인하세요. 사이버 보안 전문가와 협력하여 위협 평가를 수행하고 잠재적인 취약점을 식별하며 강력한 보안 조치를 구현합니다.
2. 데이터 보안은 중요합니다
데이터는 인공지능의 생명선이며, 데이터를 보호하는 것은 인공지능의 보안에 매우 중요합니다. 암호화, 액세스 제어, 데이터 익명화 기술을 사용하여 민감한 정보를 보호하세요. 데이터 보호 규정을 준수하는지 확인하기 위해 데이터 처리 관행을 정기적으로 검토합니다.
3. 제로 트러스트 아키텍처 수용
기존 네트워크 보안 모델은 인공 지능 환경에 적응하는 데 충분하지 않을 수 있습니다. 기업 네트워크 내부에 있더라도 리소스에 액세스하려는 모든 사람의 인증을 요구하는 ZTA(제로 트러스트 아키텍처) 접근 방식을 채택합니다. ZTA는 인공지능 시스템에 대한 무단 접근 위험을 최소화합니다.
4. 지속적인 모니터링 및 이상 탐지
고급 모니터링 및 이상 탐지 도구를 배포하여 인공 지능 시스템의 비정상적인 동작을 식별합니다. AI 기반 사이버 보안 솔루션은 대규모 데이터 세트를 실시간으로 분석하여 정상 운영과의 편차를 신속하게 표시할 수 있습니다.
5. 정기적인 업데이트 및 패치 관리를 유지하세요
사이버 보안 위협은 끊임없이 진화하고 있습니다. 최신 보안 패치를 통해 AI 프레임워크, 라이브러리, 소프트웨어를 최신 상태로 유지하세요. 자동화된 패치 관리 시스템은 전체 AI 인프라에 걸쳐 시기적절한 업데이트를 보장하는 데 도움이 될 수 있습니다.
6. 팀 교육
사람의 실수는 여전히 심각한 사이버 보안 위험으로 남아 있습니다. AI 보안 모범 사례 및 AI 시스템과 관련된 잠재적 위험에 대해 팀을 교육합니다. 사이버 보안에 대한 인식과 경계 문화를 장려합니다.
7. MFA(Multi-Factor Authentication)를 사용하세요.
MFA를 구현하여 인공 지능 시스템과 민감한 데이터에 액세스하세요. 이러한 추가 보안 계층은 로그인 자격 증명이 손상되더라도 사이버 범죄자가 무단 액세스를 얻을 수 없도록 보장합니다.
8. 인공지능이 주도하는 위협 탐지
위협 탐지를 위해 인공지능 자체 기능을 사용하세요. 사이버 공격을 나타낼 수 있는 패턴과 이상 징후를 식별할 수 있는 인공 지능 기반 사이버 보안 솔루션을 통해 이러한 시스템은 신속하게 대응하여 위험을 줄일 수 있습니다.
9. 정기적인 보안 감사 및 침투 테스트를 실시합니다.
정기적인 보안 감사 및 침투 테스트를 수행하여 인공 지능 인프라의 복원력을 평가합니다. 이러한 테스트는 실제 공격을 시뮬레이션하여 약점을 식별하고 방어력을 향상시키는 데 도움이 됩니다.
10. 협업 및 정보 공유에 집중하세요
사이버 보안은 공동 노력입니다. 이러한 협업적 접근 방식은 업계 동료와 협력하여 위협 인텔리전스를 공유하고 새로운 위협과 취약성에 대한 최신 정보를 유지함으로써 사이버 보안 생태계를 강화합니다.
11. 사고 대응 계획을 개발하세요
가능한 사이버 보안 사고에 대비하세요. 위반 해결을 위한 역할, 책임 및 절차를 설명하는 포괄적인 사고 대응 계획을 개발합니다. 계획은 효율성을 보장하기 위해 정기적으로 테스트되고 업데이트됩니다.
12. 규정을 준수하세요
해당 업계 및 지역의 관련 데이터 보호 및 사이버 보안 규정을 숙지하세요. 이러한 규정을 준수하는 것은 법적 의무일 뿐만 아니라 AI 안전을 위한 중요한 부분이기도 합니다.
인공지능이 계속해서 업계에 혁명적인 변화를 가져오면서 사이버 보안의 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다. AI 인프라 보안은 단순히 규정 준수의 문제가 아니라 신뢰를 유지하고 AI 시스템의 신뢰성을 보장하는 근본적인 필수 요소입니다. 기업은 적극적이고 포괄적인 사이버 보안 전략을 채택함으로써 인공 지능의 잠재력을 최대한 활용하는 동시에 끊임없이 변화하는 사이버 위협으로부터 보호할 수 있습니다.
위 내용은 인공 지능의 디지털 쉴드: 인프라 사이버 보안 전략 강화의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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Rag 및 Sem-Rag를 사용한 상황 증강 AI 코딩 도우미
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
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.
미세 조정을 통해 LLM이 실제로 새로운 것을 배울 수 있습니까? 새로운 지식을 도입하면 모델이 더 많은 환각을 생성할 수 있습니다.
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
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.
7가지 멋진 GenAI 및 LLM 기술 인터뷰 질문
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
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.
대형 모델에 대한 새로운 과학적이고 복잡한 질문 답변 벤치마크 및 평가 시스템을 제공하기 위해 UNSW, Argonne, University of Chicago 및 기타 기관이 공동으로 SciQAG 프레임워크를 출시했습니다.
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
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
당신이 모르는 머신러닝의 5가지 학교
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
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.
SOTA 성능, 샤먼 다중 모드 단백질-리간드 친화성 예측 AI 방법, 최초로 분자 표면 정보 결합
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
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
AI와 같은 시장을 개척하는 GlobalFoundries는 Tagore Technology의 질화 갈륨 기술 및 관련 팀을 인수합니다.
Jul 15, 2024 pm 12:21 PM
7월 5일 이 웹사이트의 소식에 따르면 글로벌파운드리는 올해 7월 1일 보도자료를 통해 타고르 테크놀로지(Tagore Technology)의 전력질화갈륨(GaN) 기술 및 지적재산권 포트폴리오 인수를 발표하고 자동차와 인터넷 시장 점유율 확대를 희망하고 있다고 밝혔다. 더 높은 효율성과 더 나은 성능을 탐구하기 위한 사물 및 인공 지능 데이터 센터 응용 분야입니다. 생성 AI와 같은 기술이 디지털 세계에서 계속 발전함에 따라 질화갈륨(GaN)은 특히 데이터 센터에서 지속 가능하고 효율적인 전력 관리를 위한 핵심 솔루션이 되었습니다. 이 웹사이트는 이번 인수 기간 동안 Tagore Technology의 엔지니어링 팀이 GLOBALFOUNDRIES에 합류하여 질화갈륨 기술을 더욱 개발할 것이라는 공식 발표를 인용했습니다. G
