Apakah keselamatan siber AI?
Kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin (ML) ialah alat berharga dengan pelbagai aplikasi. Apabila kecerdasan buatan menjadi lebih maju, ia akan semakin menjadi bahagian teras landskap keselamatan. Kecerdasan buatan mempunyai aplikasi ofensif dan defensif, digunakan untuk membangunkan jenis serangan baharu dan bertahan terhadapnya.
Kelebihan Kecerdasan Buatan dalam Keselamatan
Kecerdasan Buatan telah pun digunakan dalam bidang keselamatan, dan peranannya akan terus berkembang dari semasa ke semasa. Beberapa faedah AI dalam keselamatan termasuk:
Automasi tugas berulang: Keselamatan siber memerlukan pengumpulan data, analisis, pengurusan sistem dan tugas berulang lain yang memakan masa dan sumber penganalisis. Kecerdasan buatan berpotensi untuk mengautomasikan tugasan ini, membolehkan kakitangan keselamatan menumpukan usaha mereka di tempat yang paling diperlukan.
Pengesanan dan tindak balas ancaman yang dipertingkatkan: Kepintaran buatan sesuai untuk mengumpul sejumlah besar data, menganalisisnya dan bertindak balas berdasarkan cerapan yang diekstrak. Keupayaan ini boleh meningkatkan pengesanan dan tindak balas ancaman organisasi dengan mempercepat dan melanjutkan pengesanan dan tindak balas kepada serangan siber, dengan itu mengurangkan kerosakan yang boleh dilakukan oleh penyerang terhadap organisasi.
Tingkatkan kesedaran situasi dan membuat keputusan: Selalunya, kakitangan keselamatan mengalami beban data yang berlebihan, dengan terlalu banyak maklumat untuk diproses dan digunakan dengan berkesan. Kecerdasan buatan cemerlang dalam pengumpulan dan pemprosesan data, memberikan cerapan yang boleh meningkatkan kesedaran situasi dan keupayaan kakitangan keselamatan untuk membuat keputusan berdasarkan data.
Cabaran Melaksanakan Kepintaran Buatan dalam Keselamatan
Kepintaran Buatan ialah alat yang berguna, tetapi ia tidak sempurna. Beberapa cabaran melaksanakan AI dalam keselamatan termasuk:
Kurang ketelusan dan kebolehjelasan: Sistem AI selalunya merupakan "kotak hitam" yang dilatih dengan memberi mereka data dan membolehkan mereka membina model mereka sendiri. Kekurangan ketelusan yang mengakibatkan sukar untuk mengekstrak maklumat tentang cara sistem AI membuat keputusan, jadi kakitangan keselamatan tidak boleh belajar dengan mudah daripada model atau membetulkannya.
Isu berat sebelah dan keadilan: Model dalaman sistem AI hanya sebaik data yang digunakan untuk melatihnya. Jika data ini mengandungi berat sebelah, maka sistem AI akan berat sebelah juga—kebimbangan biasa.
Bersepadu dengan sistem keselamatan sedia ada: Sistem AI mempunyai keupayaan untuk meningkatkan operasi keselamatan, tetapi paling berkesan apabila ia menjadi sebahagian daripada seni bina keselamatan organisasi. Penyelesaian dipacu AI akan mempunyai nilai terhad kepada organisasi jika ia tidak berfungsi dengan baik dengan alatan organisasi yang lain.
Kes Penggunaan Kepintaran Buatan dalam Keselamatan
Kepintaran Buatan mempunyai banyak aplikasi yang berpotensi dalam keselamatan. Beberapa contoh kes penggunaan termasuk:
Keselamatan Titik Akhir: Penyelesaian kecerdasan buatan boleh menganalisis gelagat pengguna dan aplikasi untuk mengenal pasti penunjuk akaun yang terjejas atau perisian hasad pada sistem yang dilindungi.
Keselamatan Siber: Sistem kecerdasan buatan boleh menganalisis paket atau arah aliran dalam trafik rangkaian yang mungkin menunjukkan pelbagai jenis serangan.
Keselamatan Awan: Penyelesaian AI boleh membantu menyelesaikan cabaran biasa dalam keselamatan awan, seperti memastikan kebenaran awan, kawalan akses dan tetapan keselamatan dikonfigurasikan dengan betul.
Pengesanan Penipuan: Sistem kecerdasan buatan boleh menganalisis pengguna untuk tingkah laku luar biasa atau berniat jahat yang mungkin menunjukkan potensi penipuan.
Amalan Terbaik untuk Melaksanakan Kecerdasan Buatan dalam Keselamatan
Kecerdasan Buatan ialah alat yang berkuasa, tetapi ia juga boleh menjadi satu yang berbahaya jika digunakan secara salah. Apabila mereka bentuk dan melaksanakan penyelesaian keselamatan berasaskan AI, adalah penting untuk mempertimbangkan amalan terbaik berikut.
Membangunkan strategi AI
Kecerdasan buatan ialah alat keselamatan yang menjanjikan. Ia amat sesuai untuk menangani banyak cabaran utama yang dihadapi oleh pasukan keselamatan, termasuk volum data yang besar, sumber terhad dan keperluan untuk bertindak balas dengan cepat terhadap serangan siber.
Walau bagaimanapun, AI bukanlah ubat penawar dan mesti disepadukan secara strategik ke dalam seni bina keselamatan organisasi untuk menjadi berkesan. Bahagian penting menggunakan AI untuk keselamatan ialah menentukan cara terbaik menggunakan AI untuk menyelesaikan cabaran keselamatan organisasi dan membangunkan strategi untuk menyepadukan AI ke dalam seni bina dan proses keselamatan organisasi.
Memastikan kualiti data dan privasi
AI hanya sebaik data yang digunakan untuk melatih dan mengendalikannya. Organisasi boleh meningkatkan keberkesanan sistem AI dengan memberi mereka lebih banyak data berkualiti tinggi, memberikan pandangan yang lebih komprehensif dan lengkap tentang postur keselamatan organisasi.
Walau bagaimanapun, penggunaan data AI mungkin menimbulkan kebimbangan. Jika data rosak atau tidak betul, maka sistem AI akan membuat keputusan yang salah. Data sensitif yang diberikan kepada sistem AI mungkin berisiko terdedah. Apabila membangunkan strategi AI, organisasi harus mempertimbangkan cara memastikan kualiti data dan privasi apabila menjalankan sistem AI.
Mewujudkan rangka kerja etika untuk penggunaan kecerdasan buatan
Kecerdasan buatan ialah "kotak hitam" dan kualiti model yang digunakannya bergantung pada kualiti data yang digunakan untuk melatihnya. Jika data itu berat sebelah atau tidak adil, begitu juga model AI.
Sistem AI boleh meningkatkan operasi keselamatan, tetapi adalah penting untuk mempertimbangkan dan menangani implikasi etika penggunaannya. Sebagai contoh, jika berat sebelah dalam sistem AI boleh memberi kesan negatif kepada pekerja, pelanggan, pembekal, dsb. organisasi, maka sistem AI tidak boleh dipercayai sebagai pihak berkuasa terakhir semasa membuat keputusan tersebut.
Uji dan kemas kini model AI dengan kerap
Kualiti model sistem AI bergantung pada data yang digunakan untuk melatihnya. Jika data tidak lengkap, berat sebelah, atau ketinggalan zaman, maka sistem AI mungkin tidak dapat membuat keputusan yang terbaik.
Organisasi yang menggunakan sistem AI harus menguji dan mengemas kini model secara kerap untuk memastikan ia adalah terkini dan betul. Ini benar terutamanya apabila menggunakan AI untuk keselamatan, kerana landskap keselamatan yang berkembang pesat bermakna model AI yang lebih lama mungkin tidak dapat mengesan serangan baharu.
Masa depan kecerdasan buatan dalam keselamatan
Tidak dinafikan bahawa peranan kecerdasan buatan dalam keselamatan siber hanya akan berkembang mengikut peredaran masa. Berikut ialah tiga ramalan tentang bagaimana peranan kecerdasan buatan dalam keselamatan akan berkembang:
Kemajuan dalam kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin
Kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin telah mendapat perhatian yang ketara sejak beberapa tahun kebelakangan ini, tetapi teknologi masih di peringkat awal. Apabila teknologi kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin bertambah baik dan maju, utiliti dan aplikasi keselamatan berpotensi mereka hanya akan meningkat.
Integrasi dengan teknologi baru muncul yang lain
Kecerdasan buatan muncul dan berkembang serentak dengan teknologi lain seperti rangkaian mudah alih 5G dan Internet of Things. Penyepaduan teknologi baru muncul ini mempunyai implikasi penting untuk keselamatan, menggabungkan pengumpulan data dan keupayaan pengurusan jauh IoT dengan keupayaan membuat keputusan kecerdasan buatan.
Kesan kepada industri keselamatan dan pasaran kerja
Seperti kebanyakan industri lain, kecerdasan buatan akan memberi kesan kepada industri keselamatan dan pasaran pekerjaan. Memandangkan AI digunakan untuk melaksanakan tugas berulang dan meningkatkan operasi keselamatan, peranan pengendali manusia akan semakin menumpukan pada bekerja dengan sistem ini untuk menyampaikan keselamatan yang dipertingkatkan pada skala.
Atas ialah kandungan terperinci Apakah keselamatan siber AI?. 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
Bytedance Cutting melancarkan keahlian super SVIP: 499 yuan untuk langganan tahunan berterusan, menyediakan pelbagai fungsi AI
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
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
Pembantu pengekodan AI yang ditambah konteks menggunakan Rag dan Sem-Rag
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
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
Tujuh Soalan Temuduga Teknikal GenAI & LLM yang Cool
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
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
Bolehkah penalaan halus benar-benar membolehkan LLM mempelajari perkara baharu: memperkenalkan pengetahuan baharu boleh menjadikan model menghasilkan lebih banyak halusinasi
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
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 menyediakan tanda aras dan sistem penilaian menjawab soalan saintifik dan kompleks baharu untuk model besar, UNSW, Argonne, University of Chicago dan institusi lain bersama-sama melancarkan rangka kerja SciQAG
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
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
Prestasi SOTA, kaedah AI ramalan pertalian protein-ligan pelbagai mod Xiamen, menggabungkan maklumat permukaan molekul buat kali pertama
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
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
Lima sekolah pembelajaran mesin yang anda tidak tahu
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
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
Era baharu pembangunan bahagian hadapan VSCode: 12 pembantu kod AI yang sangat disyorkan
Jun 11, 2024 pm 07:47 PM
Dalam dunia pembangunan bahagian hadapan, VSCode telah menjadi alat pilihan untuk banyak pembangun dengan fungsi yang berkuasa dan ekosistem pemalam yang kaya. Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, dengan perkembangan pesat teknologi kecerdasan buatan, pembantu kod AI pada VSCode telah muncul, meningkatkan kecekapan pengekodan pembangun. Pembantu kod AI pada VSCode telah muncul seperti cendawan selepas hujan, meningkatkan kecekapan pengekodan pembangun. Ia menggunakan teknologi kecerdasan buatan untuk menganalisis kod secara bijak dan menyediakan penyiapan kod yang tepat, pembetulan ralat automatik, semakan tatabahasa dan fungsi lain, yang mengurangkan kesilapan pembangun dan kerja manual yang membosankan semasa proses pengekodan. Hari ini, saya akan mengesyorkan 12 pembantu kod AI pembangunan bahagian hadapan VSCode untuk membantu anda dalam perjalanan pengaturcaraan anda.
