IEEE: 새로운 인공 지능 사이버 보안을 위한 과제와 솔루션

합성 현실

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인공지능은 사람들이 한 번도 하지 않은 일이나 말을 하는 모습을 보여주는 초현실적인 이미지와 비디오를 생성할 수 있습니다. 문제를 말했다. 이러한 "딥 페이크 기술"은 허위 정보의 확산을 탐지하기 더욱 어렵게 만듭니다.

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IEEE 선임 회원인 Carmelo José Albanez Bastos Filho는 훈련 후에 인공 지능 알고리즘이 패턴을 식별할 수 있다고 말했습니다. 딥 페이크 기술의 고유한 특성. 이 알고리즘은 시각 및 청각 특징을 분석하여 정상적인 패턴과의 편차 또는 불규칙성을 찾습니다

데이터 유출

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당신 유형 챗봇의 정보를 사용하여 훈련할 수 있습니다. 이로 인해 모델이 민감한 정보나 개인 정보를 공개할 수 있습니다.

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챗봇 데이터 개인정보 보호 문제에 대해 IEEE 회원인 Wang Qiqi 교수는 다음과 같이 지적했습니다. 개인 환경의 데이터는 데이터 개인 정보 보호 문제를 효과적으로 방지할 수 있습니다. "

False data

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편향되거나 부정확하거나 잘못된 데이터는 인공지능 모델을 주입하여 잘못된 결과와 결함이 있는 시스템을 생성할 수 있습니다. AI 위협 탐지 기술은 이미 실제 세계에서 스팸 필터를 재교육하는 데 사용되고 있습니다.

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IEEE 평생 선임 회원인 Raul Colcher는 다음과 같이 말했습니다. 더욱 엄격한 데이터 필터링 및 검토 메커니즘을 통해 모델 학습 및 훈련에 부적절한 간섭이 없도록 보장합니다. 고급 필터링, 모니터링 및 인간 감독 시스템이 이에 대응했습니다. "

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피싱 사기에는 사기성 이메일을 사용하여 사람이나 기업을 속여 돈을 보내거나 민감한 데이터를 공유하도록 하는 것이 포함됩니다. 인공지능의 등장으로 더욱 현실적이고 기만적인 이메일과 음성메일을 더욱 쉽게 만들 수 있게 되었습니다

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IEEE 회원 Yale Fox는 다음과 같이 언급했습니다. "조직은 악의적인 시도를 신속하게 감지하고 차단하기 위해 고급 위협 감지 기술 채택을 고려할 수 있습니다. 이러한 기술은 기계 학습과 인공 지능을 활용하여 잠재적인 피싱 시도를 식별하고 표시합니다.

재작성 시 시스템 보호를 회피하세요

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인공 지능 개발자는 일반적으로 자신의 창작물이 공격적이거나 불법적인 콘텐츠를 생성하지 않도록 보호 메커니즘을 설정합니다.

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IEEE 회원인 Rebecca Herold는 다음과 같이 말했습니다. "시스템을 해독하기 위해 열심히 일하는 사람들은 항상 있을 것입니다. 그들을 막는 가장 좋은 방법은 더 엄격하게 개발한 다음 대규모 언어 모델 알고리즘을 종합적으로 테스트합니다."

AI VS AI

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사람들은 인공 지능을 사용하여 다른 인공 지능 시스템과 싸우고, 적대적인 인공 지능과 같은 기술을 사용합니다. 종종 중요한 보안 요구 사항이 있는 시스템을 속입니다.

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IEEE 선임 회원 Amol Gulhane은 "모델을 모델에 노출함으로써 다양한 공격 시나리오에서 악의적인 입력을 식별하고 거부하는 데 더욱 정교해질 것입니다."라고 말했습니다.

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