


Bagaimanakah kecerdasan buatan boleh meningkatkan pertahanan perisian tebusan perusahaan pada tahun 2022?
Perisian tebusan menjadi ancaman serius kepada individu dan perniagaan, tetapi kecerdasan buatan boleh membantu mengurangkannya.
Serangan perisian tebusan yang dikendalikan manusia membenarkan pelaku ancaman menggunakan kaedah tertentu untuk masuk ke peranti anda. Mereka bergantung pada aktiviti papan kekunci langsung untuk mendapatkan kemasukan ke rangkaian anda.
AI boleh melindungi anda sekiranya berlaku serangan ini dan serangan lain. Memandangkan keputusan adalah didorong oleh data, anda kurang berkemungkinan menjadi mangsa serangan. Keputusan ini adalah berdasarkan eksperimen dan penyelidikan yang meluas untuk meningkatkan kecekapan tanpa mengubah pengalaman pelanggan.
Dengan AI, skor risiko peranti tidak bergantung pada satu metrik. Sebaliknya, ia dipengaruhi oleh pelbagai ciri dan corak. Mereka akan memaklumkan anda apabila serangan akan berlaku.
Walaupun penyerang menggunakan fail yang tidak diketahui atau jinak, sistem kecerdasan buatan memastikan proses atau fail tidak dimulakan. Berikut ialah beberapa cara kecerdasan buatan akan meningkatkan pertahanan perisian tebusan anda pada tahun 2021.
1. Ramalkan sama ada peranti berisiko
Penyingkiran ransomware adalah bagus, tetapi mencegah serangan adalah lebih baik. Jika peranti anda diserang, terdapat beberapa petunjuk yang perlu diberi perhatian. Walaupun mereka tidak begitu bermakna dalam pengasingan, lama kelamaan mereka boleh menjadi sangat bermakna.
Perlindungan berkuasa AI menilai peranti anda apabila isyarat baharu dikesan. Oleh itu, skor risiko sentiasa diselaraskan dengan sewajarnya. Isyarat yang perlu diberi perhatian termasuk pertemuan perisian hasad, kebocoran tingkah laku dan ancaman.
Jika peranti tersilap dinilai sebagai "tidak berisiko" sedangkan ia sebenarnya berisiko, penyerang mungkin terlibat dalam aktiviti yang sukar ditangkap dengan teknik pengesanan. Sebaliknya, jika peranti ditentukan sebagai risiko dan tidak, pengalaman pelanggan akan menderita.
Teknologi kecerdasan buatan telah menemui keseimbangan yang sempurna. Anda boleh menentukan sama ada peranti berisiko tanpa memberi kesan kepada pengalaman pelanggan.
2. Kenal pasti dan sekat penyalahgunaan fail dan proses yang sah
Serangan perisian tebusan yang dikendalikan manusia mempunyai fasa papan kekunci secara langsung. Semasa peringkat ini, penyerang mengeksploitasi fail dan proses yang sah.
Sebagai contoh, penghitungan rangkaian secara semula jadi adalah tingkah laku yang jinak. Walau bagaimanapun, memerhatikannya pada peranti yang dijangkiti boleh membuktikan bahawa penyerang telah melakukan aktiviti peninjauan.
Perlindungan mudah suai direka untuk menghalang tingkah laku penghitungan rangkaian. Ia memutuskan rantaian serangan dan menghalang serangan selanjutnya.
3. Pemperibadian dan perlindungan pemandangan
Mekanisme penyekatan pada awan sangat sensitif kepada pengiraan skor risiko masa nyata. Ini bermakna sistem boleh membuat keputusan termaklum. Ia boleh menyebabkan keadaan atau pemandangan terhalang dalam peranti anda.
Penyesuaian perlindungan terbina dalam kecerdasan buatan memastikan setiap peranti mempunyai tahap perlindungan yang unik. Sebagai contoh, proses A mungkin dibenarkan pada satu peranti tetapi disekat pada peranti lain. Semuanya bergantung pada skor risiko.
Ciri pemperibadian amat berguna untuk pelanggan. Mereka kurang berkemungkinan mendapat negatif palsu atau positif palsu. Tidak seperti model ML yang dilatih pada set data, setiap peranti mendapat tahap perlindungan yang diperlukan.
4. Hentikan muatan perisian tebusan
Sesetengah serangan tidak dikesan atau disekat sehingga ia melepasi peringkat pertengahan. Dengan perlindungan adaptif dikuasakan AI, anda masih boleh mendapatkan banyak nilai daripada muatan perisian tebusan terakhir anda.
Jika peranti telah terjejas, sistem perlindungan dipacu AI akan secara automatik menggunakan mod serangan untuk menyekat muatan perisian tebusan. Mereka akan menghalang data dan fail penting daripada disulitkan. Penyerang tidak mungkin menuntut wang tebusan.
Cuba untuk meningkatkan pertahanan perisian tebusan anda pada 2022? Pertimbangkan untuk menggunakan kecerdasan buatan untuk meningkatkan usaha anda. Ia berfungsi dengan meramalkan sama ada peranti anda berisiko, menghentikan muatan perisian tebusan dan menyediakan perlindungan diperibadikan. Mencegah serangan ini adalah lebih mudah untuk perniagaan anda daripada menangani serangan sebenar. Serangan perisian tebusan yang berjaya boleh memakan masa dan data anda.
Kesimpulan
Perisian tebusan telah menjadi masalah yang sangat serius sejak beberapa tahun kebelakangan ini. Berita baiknya ialah kemajuan dalam kecerdasan buatan membantu syarikat melindungi diri mereka sendiri. Anda tidak seharusnya mengabaikan kepentingan menggunakan AI sebagai barisan pertahanan pertama anda.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah kecerdasan buatan boleh meningkatkan pertahanan perisian tebusan perusahaan pada tahun 2022?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

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

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

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 |. 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 5 Julai, GlobalFoundries mengeluarkan kenyataan akhbar pada 1 Julai tahun ini, mengumumkan pemerolehan teknologi power gallium nitride (GaN) Tagore Technology dan portfolio harta intelek, dengan harapan dapat mengembangkan bahagian pasarannya dalam kereta dan Internet of Things dan kawasan aplikasi pusat data kecerdasan buatan untuk meneroka kecekapan yang lebih tinggi dan prestasi yang lebih baik. Memandangkan teknologi seperti AI generatif terus berkembang dalam dunia digital, galium nitrida (GaN) telah menjadi penyelesaian utama untuk pengurusan kuasa yang mampan dan cekap, terutamanya dalam pusat data. Laman web ini memetik pengumuman rasmi bahawa semasa pengambilalihan ini, pasukan kejuruteraan Tagore Technology akan menyertai GLOBALFOUNDRIES untuk membangunkan lagi teknologi gallium nitride. G
