使用大数据和人工智能进行攻击的黑客你怕吗
人工智能和大数据会帮助黑客更有效地获取信息并影响人们的日常生活吗?其实这已经发生了。
随着各种技术的发展,黑客为人们带来巨大的破坏性打击的可能性正在沿着这条曲线发展。黑客可能是个人,独立的黑客组织,国家层面的黑客组织,甚至网络恐怖分子。也就是说,人们面临的威胁是真实的。
有很多电影展现了黑客利用大数据进行攻击的例子以及这种攻击带来的影响。例如,关闭一个城市的所有电力,攻击市政设施、警察局或军事基地。黑客可能能够控制重要的系统,并在一定的时间内为所欲为。
人工智能让复杂的黑客攻击变得更简单
然而,安全专家提到,这种大规模有效的黑客攻击并不是由系统中的一些简单的调整或安全防御的轻微违约而引起的。尽管黑客可以部署人工智能,并逐渐渗入系统,并缓慢过渡到完全控制的状态。这个策略是为了避免被发现而创造自然发生的微小变化。
当涉及到大数据时,黑客可能会通过相对较小的调整来破坏或改变大数据集,以便从中获益。这在某种程度上可能对公众无害,但是黑客可以利用企业的每年的财务业务报告来获得个人利益。财务报告模式的这种变化也会影响首席执行官、交易员、银行家和其他决策者在这些财务报告中的决策。
数据完整性的攻击
这些大数据黑客攻击的变种是数据完整性攻击。有史以来发现的最大数据泄露事件不久前就有报道。雅虎公司在2016年9月和12月确认了数据库中的两起重大违规行为,但违规事件发生的时间比报道的要早。雅虎公司证实,这两起数据泄露事件发生在2013年8月和2014年底。他们的30亿个用户都受到这次袭击的影响。
在TalkTalk上有类似的数据泄露报告,据说有5.5亿条用户记录被盗。另外一个令人震惊的事实表明,这可能是一个16岁的孩子所为,这表明在涉及到大量数据库的攻击方面,年龄并不重要。
在未来,黑客有可能攻击控制重要技术设备的计算机系统,这些设备可以控制水库水位、气体压力、铁道交通网络等重要设施。通过控制这些系统,黑客可以改变操作环境或人为创建混乱。这可能会带来破坏性的影响。
根据专家的研究,发生这种情况是绝对有可能的。虽然有关这类事件的报道尚未公布,但可能已经发生。
国际事件和机器学习
想象一下,黑客通过网络渗透到他国的网络系统,如果从某国核设施获取并获得敏感材料,并且能够发射一枚核弹头那么后果将会是什么,这将引发国际事件,而这样的灾难性事件可能会对全世界的和平和安全产生直接的影响。
许多安全公司基于机器学习算法构建安全解决方案。然而,黑客正在使用与之相同的技术来进行攻击。例如,黑客可以采用钓鱼电子邮件针对重要人物部署一个机器学习项目,以创建非常相关的个人电子邮件,这将造成更糟糕的结果。
此外,大多数反病毒扫描器使用一种检测系统,该系统可以检测已知类型的病毒、恶意软件、木马等,当有匹配时,病毒扫描程序会提示用户。然而,日益复杂的恶意软件可以通过机器学习创建,并可能修改恶意代码的代码,因为可以绕过任何病毒扫描器的检测。
那么采取什么措施进行保护呢?
首先,无论个人采取什么样的安全措施,都会遭遇违规的结果。但是,组织可以采取一些措施将风险降至最低。
1. 设置独特的密码
切勿使用相同的密码。密码安全性是一个真正的问题。最好使用冗长而复杂的密码。如果设置好一个安全的密码,只需下载密码生成器并将其保存在安全的地方,以防忘记密码。尽管如此,最好在一张纸上写下用户名和密码。
2. 更改密码
例如,雅虎公司的数据库在2013年和2014年被泄露,但是他们推迟到2016年向公众公布。而定期更改密码是一个很好的习惯,因为人们并不总是意识到自己的信息已经及时泄露。
3. 双因素认证
双因素身份验证基于实时身份验证方法,要求个人允许登录。它可以是个人在手机上收到的具有唯一代码的短信,也可以是Google Authenticator等应用,每10-20秒更新一次唯一代码。

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Laman web ini melaporkan pada 27 Jun bahawa Jianying ialah perisian penyuntingan video yang dibangunkan oleh FaceMeng Technology, anak syarikat ByteDance Ia bergantung pada platform Douyin dan pada asasnya menghasilkan kandungan video pendek untuk pengguna platform tersebut Windows , MacOS dan sistem pengendalian lain. Jianying secara rasmi mengumumkan peningkatan sistem keahliannya dan melancarkan SVIP baharu, yang merangkumi pelbagai teknologi hitam AI, seperti terjemahan pintar, penonjolan pintar, pembungkusan pintar, sintesis manusia digital, dsb. Dari segi harga, yuran bulanan untuk keratan SVIP ialah 79 yuan, yuran tahunan ialah 599 yuan (nota di laman web ini: bersamaan dengan 49.9 yuan sebulan), langganan bulanan berterusan ialah 59 yuan sebulan, dan langganan tahunan berterusan ialah 499 yuan setahun (bersamaan dengan 41.6 yuan sebulan) . Di samping itu, pegawai yang dipotong juga menyatakan bahawa untuk meningkatkan pengalaman pengguna, mereka yang telah melanggan VIP asal

Tingkatkan produktiviti, kecekapan dan ketepatan pembangun dengan menggabungkan penjanaan dipertingkatkan semula dan memori semantik ke dalam pembantu pengekodan AI. Diterjemah daripada EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, pengarang JanakiramMSV. Walaupun pembantu pengaturcaraan AI asas secara semulajadi membantu, mereka sering gagal memberikan cadangan kod yang paling relevan dan betul kerana mereka bergantung pada pemahaman umum bahasa perisian dan corak penulisan perisian yang paling biasa. Kod yang dijana oleh pembantu pengekodan ini sesuai untuk menyelesaikan masalah yang mereka bertanggungjawab untuk menyelesaikannya, tetapi selalunya tidak mematuhi piawaian pengekodan, konvensyen dan gaya pasukan individu. Ini selalunya menghasilkan cadangan yang perlu diubah suai atau diperhalusi agar kod itu diterima ke dalam aplikasi

Model Bahasa Besar (LLM) dilatih pada pangkalan data teks yang besar, di mana mereka memperoleh sejumlah besar pengetahuan dunia sebenar. Pengetahuan ini dibenamkan ke dalam parameter mereka dan kemudiannya boleh digunakan apabila diperlukan. Pengetahuan tentang model ini "diperbaharui" pada akhir latihan. Pada akhir pra-latihan, model sebenarnya berhenti belajar. Selaraskan atau perhalusi model untuk mempelajari cara memanfaatkan pengetahuan ini dan bertindak balas dengan lebih semula jadi kepada soalan pengguna. Tetapi kadangkala pengetahuan model tidak mencukupi, dan walaupun model boleh mengakses kandungan luaran melalui RAG, ia dianggap berfaedah untuk menyesuaikan model kepada domain baharu melalui penalaan halus. Penalaan halus ini dilakukan menggunakan input daripada anotasi manusia atau ciptaan LLM lain, di mana model menemui pengetahuan dunia sebenar tambahan dan menyepadukannya

Untuk mengetahui lebih lanjut tentang AIGC, sila layari: 51CTOAI.x Komuniti https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou berbeza daripada bank soalan tradisional yang boleh dilihat di mana-mana sahaja di Internet memerlukan pemikiran di luar kotak. Model Bahasa Besar (LLM) semakin penting dalam bidang sains data, kecerdasan buatan generatif (GenAI) dan kecerdasan buatan. Algoritma kompleks ini meningkatkan kemahiran manusia dan memacu kecekapan dan inovasi dalam banyak industri, menjadi kunci kepada syarikat untuk kekal berdaya saing. LLM mempunyai pelbagai aplikasi Ia boleh digunakan dalam bidang seperti pemprosesan bahasa semula jadi, penjanaan teks, pengecaman pertuturan dan sistem pengesyoran. Dengan belajar daripada sejumlah besar data, LLM dapat menjana teks

Pembelajaran mesin ialah cabang penting kecerdasan buatan yang memberikan komputer keupayaan untuk belajar daripada data dan meningkatkan keupayaan mereka tanpa diprogramkan secara eksplisit. Pembelajaran mesin mempunyai pelbagai aplikasi dalam pelbagai bidang, daripada pengecaman imej dan pemprosesan bahasa semula jadi kepada sistem pengesyoran dan pengesanan penipuan, dan ia mengubah cara hidup kita. Terdapat banyak kaedah dan teori yang berbeza dalam bidang pembelajaran mesin, antaranya lima kaedah yang paling berpengaruh dipanggil "Lima Sekolah Pembelajaran Mesin". Lima sekolah utama ialah sekolah simbolik, sekolah sambungan, sekolah evolusi, sekolah Bayesian dan sekolah analogi. 1. Simbolisme, juga dikenali sebagai simbolisme, menekankan penggunaan simbol untuk penaakulan logik dan ekspresi pengetahuan. Aliran pemikiran ini percaya bahawa pembelajaran adalah proses penolakan terbalik, melalui sedia ada

Editor |ScienceAI Question Answering (QA) set data memainkan peranan penting dalam mempromosikan penyelidikan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Set data QA berkualiti tinggi bukan sahaja boleh digunakan untuk memperhalusi model, tetapi juga menilai dengan berkesan keupayaan model bahasa besar (LLM), terutamanya keupayaan untuk memahami dan menaakul tentang pengetahuan saintifik. Walaupun pada masa ini terdapat banyak set data QA saintifik yang meliputi bidang perubatan, kimia, biologi dan bidang lain, set data ini masih mempunyai beberapa kekurangan. Pertama, borang data adalah agak mudah, kebanyakannya adalah soalan aneka pilihan. Ia mudah dinilai, tetapi mengehadkan julat pemilihan jawapan model dan tidak dapat menguji sepenuhnya keupayaan model untuk menjawab soalan saintifik. Sebaliknya, Soal Jawab terbuka

Editor |. KX Dalam bidang penyelidikan dan pembangunan ubat, meramalkan pertalian pengikatan protein dan ligan dengan tepat dan berkesan adalah penting untuk pemeriksaan dan pengoptimuman ubat. Walau bagaimanapun, kajian semasa tidak mengambil kira peranan penting maklumat permukaan molekul dalam interaksi protein-ligan. Berdasarkan ini, penyelidik dari Universiti Xiamen mencadangkan rangka kerja pengekstrakan ciri berbilang mod (MFE) novel, yang buat pertama kalinya menggabungkan maklumat mengenai permukaan protein, struktur dan jujukan 3D, dan menggunakan mekanisme perhatian silang untuk membandingkan ciri modaliti yang berbeza penjajaran. Keputusan eksperimen menunjukkan bahawa kaedah ini mencapai prestasi terkini dalam meramalkan pertalian mengikat protein-ligan. Tambahan pula, kajian ablasi menunjukkan keberkesanan dan keperluan maklumat permukaan protein dan penjajaran ciri multimodal dalam rangka kerja ini. Penyelidikan berkaitan bermula dengan "S

Menurut berita dari laman web ini pada 1 Ogos, SK Hynix mengeluarkan catatan blog hari ini (1 Ogos), mengumumkan bahawa ia akan menghadiri Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 yang akan diadakan di Santa Clara, California, Amerika Syarikat dari 6 hingga 8 Ogos, mempamerkan banyak produk penjanaan teknologi baru. Pengenalan kepada Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage), dahulunya Sidang Kemuncak Memori Flash (FlashMemorySummit) terutamanya untuk pembekal NAND, dalam konteks peningkatan perhatian kepada teknologi kecerdasan buatan, tahun ini dinamakan semula sebagai Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage) kepada jemput vendor DRAM dan storan serta ramai lagi pemain. Produk baharu SK hynix dilancarkan tahun lepas