Kecerdasan Buatan dalam Keselamatan Siber: Kebaikan dan Keburukan
Kita boleh menggunakan kecerdasan buatan untuk mengautomasikan tugasan berulang yang kompleks dengan lebih pantas daripada manusia.
Teknologi kecerdasan buatan secara logik boleh menyusun input yang kompleks dan berulang. Itulah sebabnya kecerdasan buatan digunakan dalam pengecaman muka dan kereta pandu sendiri. Tetapi keupayaan ini juga membuka jalan untuk keselamatan siber AI. Ini amat berguna untuk menilai ancaman dalam organisasi yang kompleks. Apabila struktur perniagaan sentiasa berubah, pentadbir sering gagal mengenal pasti kelemahan.
Selain itu, struktur rangkaian perusahaan menjadi semakin kompleks. Ini bermakna terdapat lebih banyak kelemahan yang boleh dieksploitasi oleh penjenayah siber terhadap kita. Kita boleh melihat ini dalam perusahaan Pembuatan 3.0 yang sangat automatik atau syarikat bersepadu seperti industri minyak dan gas. Untuk tujuan ini, pelbagai syarikat keselamatan telah membangunkan alat keselamatan siber AI untuk membantu melindungi perniagaan.
Artikel ini akan melihat secara mendalam tentang kecerdasan buatan dan cara ia digunakan pada keselamatan siber. Kami juga akan melihat kebaikan dan keburukan teknologi yang menjanjikan ini. Seterusnya, mari kita lihat apa itu kecerdasan buatan
Apakah kecerdasan buatan
Kecerdasan buatan ialah kaedah rasionalisasi yang menggunakan matriks pemberat statistik. Matriks ini juga dipanggil rangkaian saraf. Mula-mula anda boleh memikirkan rangkaian ini sebagai matriks keputusan, di mana nod mempunyai berat sebelah wajaran untuk setiap proses penapisan. Rangkaian saraf akan menerima pangkalan data data yang telah disusun sebelumnya. Data itu juga akan mengandungi jawapan kepada soalan berpotensi yang boleh diselesaikan oleh AI. Dengan cara ini, AI boleh menjadi berat sebelah.
Sebagai contoh, pangkalan data yang mengandungi imej yang berbeza. Katakan ia mempunyai imej muka dan imej tembikai yang lain. Selain itu, setiap imej mempunyai tag untuk menyemak setiap item. Apabila AI "mempelajari" sama ada tekaannya betul, sistem meningkatkan berat nod. Proses ini berterusan sehingga sistem mencapai kadar ralat yang telah ditetapkan. Ini sering dipanggil pembelajaran mendalam, yang merujuk kepada penciptaan lapisan dalam membuat keputusan.
Seterusnya, lihat langkah yang digunakan untuk memproses data.
Langkah utama pemprosesan data kecerdasan buatan
Keseluruhan aliran kerja data boleh dipendekkan ke dalam proses berikut:
1.
2. Data melalui CPU dan dialihkan ke proses kecerdasan buatan.
3. Data memasuki matriks pemberat statistik bagi penyelesaian kecerdasan buatan. Setiap nod memproses maklumat ini dan kemudian membuat keputusan menggunakan setiap penapis masing-masing.
4. Data mencapai nod terakhir matriks pemberat statistik. Ini menentukan keputusan muktamad.
Walau bagaimanapun, prosesnya berbeza sedikit daripada pembelajaran mendalam. Langkah 1 akan memasukkan data daripada pangkalan data yang telah disusun sebelumnya, ditandakan dengan respons yang betul. Selain itu, pembelajaran mendalam akan mengulangi langkah 1 hingga 4 untuk mencapai nilai toleransi kesalahan yang telah ditetapkan.
Di bawah, lihat ini melalui contoh cara memproses data AI.
Contoh penapisan data AI
Andaikan gambar tiba di nod AI. Nod ini akan menapis data ke dalam format yang boleh digunakan, seperti 255 skala kelabu. Kemudian, skrip dijalankan untuk mengenal pasti ciri-ciri. Jika ciri ini sepadan dengan ciri lain dalam penapis, nod boleh membuat keputusan. Sebagai contoh, ia akan menunjukkan sama ada ia menemui muka atau tembikai.
Kemudian, data pergi ke nod seterusnya. Nod tertentu ini boleh mempunyai penapis warna yang mengesahkan keputusan pertama. Proses ini berterusan sehingga data mencapai nod terakhir. Pada ketika itu, AI akan membuat keputusan muktamad untuk memastikan ia menemui muka atau tembikai.
Yang penting, sistem kecerdasan buatan akan sentiasa mempunyai tahap ralat tertentu. Tiada yang betul-betul betul, pernah. Tetapi kadangkala, peratusan ralat boleh diterima.
Setelah memahami cara kecerdasan buatan berfungsi, mari kita lihat penyelesaian keselamatan siber kecerdasan buatan.
Kecerdasan Buatan dalam Keselamatan Siber
Keselamatan Siber Kecerdasan Buatan menangani keperluan untuk menilai secara automatik ancaman dalam persekitaran yang kompleks. Khususnya, berikut ialah dua kes penggunaan AI dalam keselamatan siber:
1. Kesan anomali. Kecerdasan buatan sering mengesan anomali dalam operasi seharian rangkaian. Ini membantu memahami bila dan di mana pengguna mengakses rangkaian. Peranti get laluan juga menampilkan integrasi AI untuk analitik. Sesetengah penyelesaian mengunci pengguna jika tingkah laku luar biasa berlaku. Penyelesaian lain hanya menghantar makluman.
2. Kecerdasan buatan sebenarnya adalah utiliti klasifikasi. Ini mempercepatkan proses penyaringan untuk perisian hasad atau tingkah laku buruk. Ini berguna dalam organisasi dengan jumlah data yang besar.
Ini adalah dua kegunaan utama kecerdasan buatan dalam keselamatan rangkaian Mari kita lihat kelebihan dan kekurangannya!
Kebaikan dan keburukan kecerdasan buatan
Seperti sebelum ini. Seperti yang dinyatakan, kecerdasan buatan mempunyai banyak faedah. Ia boleh menjalankan tugas berulang untuk mengenal pasti anomali atau mengklasifikasikan data. Walau bagaimanapun, beberapa kelemahan besar mungkin melebihi faedahnya. Jadi mari kita lihat kekurangannya.
Ketepatan AI vs keperluan sumber
Kelemahan pertama ialah ketepatan penyelesaian keselamatan siber AI. Ketepatan ini juga bergantung kepada banyak faktor. Ini termasuk saiz rangkaian saraf dan keputusan yang ditentukan untuk penapisan. Ia juga bergantung pada bilangan lelaran yang diperlukan untuk mencapai kadar ralat yang telah ditetapkan.
Andaikan terdapat pokok keputusan tiga peringkat. Setiap lapisan mempunyai berbilang nod untuk setiap laluan keputusan. Walaupun ini adalah matriks yang agak mudah, ia memerlukan banyak pengiraan. Sumber terhad sistem menjejaskan kecerdasan penyelesaian.
Penyedia penyelesaian keselamatan siber AI mungkin menghalang kecerdasan/ketepatan penyelesaian mereka untuk memuaskan populasi sasaran. Tetapi kadang-kadang, masalahnya bukan IQ. Sebaliknya, ia mempunyai kependaman yang rendah dan kelemahan keselamatan. Apabila mencari penyelesaian keselamatan siber AI, pertimbangkan sejauh mana ia selamat dalam rangkaian.
Latihan statik dan berterusan
Setelah matriks pemberat statistik AI dilatih, ia biasanya tidak dilatih semula dalam perkhidmatan. Ini didapati berpunca daripada kekurangan sumber pemprosesan yang tersedia dalam perkakasan. Kadangkala sistem mempelajari sesuatu yang memburukkan keadaan, menjadikannya kurang cekap. Sebaliknya, manusia belajar secara berulang. Ini bermakna banyak kemalangan. Oleh itu, pembekal penyelesaian mesti memastikan bahawa perisian memenuhi keperluan spesifikasi semasa digunakan.
Keselamatan siber selalunya perlu dikemas kini untuk menangani serangan baharu. Untuk melakukan ini, banyak kuasa diperlukan untuk melatih AI. Selain itu, vendor keselamatan siber AI perlu sentiasa dikemas kini untuk menangani ancaman siber.
Iaitu, komponen AI bagi penyelesaian keselamatan siber AI digunakan untuk mengklasifikasikan data dan menilai anomali dalam data garis dasar. Oleh itu, ia tidak menyebabkan masalah dengan kemas kini senarai perisian hasad. Ini bermakna keselamatan siber AI masih boleh digunakan.
Selepas membaca tentang kebaikan dan keburukan keselamatan siber kecerdasan buatan, mari kita lihat juga beberapa kegunaan teknologi ini!
Di mana untuk mencari keselamatan siber AI
Seperti sebelum ini. yang dinyatakan di atas, keselamatan rangkaian perusahaan yang sangat automatik adalah yang paling lemah. Secara umumnya, persekitaran automasi bertindih dengan teknologi maklumat (IT), teknologi operasi (OT) dan Internet of Things (IoT). Ini adalah untuk meningkatkan produktiviti, mengurangkan kos unit produk, dan mengurangkan persaingan.
Tetapi ini juga boleh mewujudkan kelemahan. Untuk tujuan ini, keselamatan siber AI boleh membantu dalam mendedahkan potensi kelemahan dalam syarikat ini. Penyelesaiannya adalah sama ada memberitahu pentadbir atau menggunakan patch secara automatik.
Walau bagaimanapun, ini mungkin tidak mencukupi. Penjenayah siber kini menyasarkan syarikat yang besar dan sangat bersepadu. Untuk melakukan ini, mereka memanfaatkan OT tanpa keselamatan. OT ini adalah untuk rangkaian berwayar menghantar arahan kepada perkakasan, seperti peralatan kilang. Ini bermakna ia tidak pernah membentuk kelemahan keselamatan. Tetapi hari ini, penyerang menggunakan OT untuk mendapatkan akses ke seluruh rangkaian atau membawa peralatan kilang ke luar talian.
Pengurusan Risiko OT untuk Kilang Pembuatan dan Automatik
Alat pengurusan risiko OT menjadi semakin popular disebabkan oleh sebab di atas. Sistem ini secara berkesan mengambil klon hidup persekitaran pengeluaran dan kemudian menjalankan simulasi yang tidak terkira banyaknya untuk mencari kelemahan.
Kerentanan sering ditemui di bahagian AI dalam sistem. Dalam kes ini, pentadbir akan menyediakan penyelesaian. Perisian pengurusan risiko OT beroperasi secara berterusan apabila jadual kilang pembuatan berubah untuk memenuhi pesanan, projek atau keperluan bekalan.
Dalam kes ini, sistem AI menggunakan perisian hasad yang diketahui daripada senarai antivirus untuk cuba mencari laluan masuk ke dalam sistem. Tugas ini memerlukan keupayaan automatik, berulang sistem kompleks, yang sesuai untuk kecerdasan buatan.
Jadi, bilakah anda harus melaksanakan keselamatan siber AI?
Bilakah anda harus menggunakan keselamatan siber AI
Seperti yang dinyatakan di atas, perniagaan yang menggunakan peralatan pembuatan dan kilang harus Menggunakan kecerdasan buatan untuk keselamatan siber. Dalam kebanyakan kes, seseorang juga perlu mencari penyelesaian pengurusan risiko OT untuk mengurangkan risiko yang berkaitan dengan OT.
Jika perusahaan menggunakan IoT dan IT, mereka juga boleh menggunakan keselamatan siber kecerdasan buatan. Dengan cara ini, risiko serangan rangkaian dapat dikurangkan. Peranti IoT sering dijual pada harga yang lebih rendah daripada pesaing, jadi kos menambah langkah keselamatan yang mencukupi juga dihapuskan.
Akhir sekali, syarikat yang hanya menggunakan IT pun boleh menggunakan AI. Kecerdasan buatan boleh membantu menilai trafik yang tidak teratur untuk melindungi pintu masuk. Selain itu, analisis data AI juga boleh digunakan. Dengan cara ini, anda boleh mengetahui sama ada seseorang menggunakan perkakasan secara berniat jahat.
Ringkasnya, itu semua tentang keselamatan siber kecerdasan buatan, ringkasan ringkas!
Ringkasan
Kita mungkin menggunakan manusia di mana-mana sahaja yang kita perlukan untuk mengautomasikan tugasan berulang secara pintar. Kecerdasan buatan juga membantu dalam membuat keputusan mengenai tugas yang kompleks. Inilah sebabnya mengapa banyak penyedia penyelesaian keselamatan siber menggunakan kecerdasan buatan. Malah, alatan penyedia ini membantu menangani cabaran sistem yang sangat kompleks dan kurang terjamin.
Kami sentiasa boleh mendapat manfaat daripada keselamatan siber AI, tanpa mengira tahap integrasi teknologi perniagaan. Keupayaan AI juga bagus untuk mengklasifikasikan data menggunakan operasi pintar. Dengan cara ini, anda boleh mempercepatkan carian anda untuk perisian hasad. Keselamatan siber AI juga boleh membantu mengesan penggunaan rangkaian yang tidak normal.
Atas ialah kandungan terperinci Kecerdasan Buatan dalam Keselamatan Siber: Kebaikan dan Keburukan. 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
1376
52
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
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
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
Meletakkan pasaran seperti AI, GlobalFoundries memperoleh teknologi gallium nitrida Tagore Technology dan pasukan berkaitan
Jul 15, 2024 pm 12:21 PM
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
