


Adakah anda tahu tentang aplikasi AI dalam keselamatan rangkaian perusahaan?
Apabila kadar pembangunan sistem keselamatan perusahaan semakin pantas, jenis serangan siber baharu dan lebih canggih muncul. Menurut Forum Ekonomi Dunia, langkah-langkah perlindungan yang dilaksanakan oleh syarikat-syarikat sudah lapuk serta-merta. Bilangan serangan meningkat sebanyak 30% berbanding tahun sebelumnya, dan trend yang membimbangkan ini berterusan.
Pasaran kekurangan kira-kira 2.72 juta profesional keselamatan siber untuk menangani ancaman yang semakin meningkat. Di sinilah kecerdasan buatan boleh membantu perniagaan. Mari kita bincangkan tentang enam kes penggunaan AI dalam keselamatan siber.
Kesan kod hasad dan aktiviti hasad dalam rangkaian korporat
AI secara automatik mengklasifikasikan domain dengan menganalisis trafik DNS untuk mengenal pasti domain C&C, hasad, spam, pancingan data dan klon, dsb. Sebelum ini, untuk menguruskan persekitaran ini, mempunyai senarai hitam yang baik sudah memadai. Mereka mengatasi tugas mereka walaupun dikemas kini secara berkala dan banyak daripadanya.
Hari ini, nama domain dibuat dalam masa 1-2 minit, digunakan tidak lebih daripada 2-3 kali dalam masa setengah jam, dan kemudian penjenayah beralih ke domain lain. Untuk menjejaki mereka, senarai hitam tidak mencukupi: anda perlu menggunakan teknologi AI. Algoritma pintar belajar untuk mengesan domain ini dan menyekatnya dengan segera.
Analisis Trafik Disulitkan
Menurut Cisco, lebih daripada 80% trafik Internet disulitkan. Ia perlu dianalisis. Anda boleh menggunakan senario "Government Man in the Middle" atau menggunakan teknologi AI yang mengenal pasti isu berikut melalui metadata dan paket rangkaian tanpa penyulitan dan penyahsulitan tanpa menganalisis muatan:
- Kod hasad;
- Keluarga perisian hasad;
- Aplikasi yang digunakan;
- Peranti yang berfungsi dalam satu atau lain versi sesi TLS atau rangka kerja SSL yang disulitkan.
Teknik ini berfungsi secara praktikal dan membolehkan anda memahami perkara yang berlaku dalam trafik yang disulitkan, dan bilangannya semakin meningkat. Dan anda tidak perlu melabur terlalu banyak di dalamnya.
Kesan Foto Palsu dan Foto Gantian
Algoritma mengenal pasti sama ada wajah seseorang dalam foto telah digantikan dengan foto orang lain. Ciri ini amat berguna untuk pengesahan biometrik jauh dalam perkhidmatan kewangan. Ia menghalang penipu daripada mencipta foto atau video palsu dan menunjukkan diri mereka sebagai warganegara yang sah yang boleh mendapatkan pinjaman. Oleh itu, mereka tidak mencuri wang orang lain.
Mengenal pertuturan, bahasa dan suara
Ciri AI ini digunakan untuk mengesan kebocoran maklumat dan membaca maklumat tidak berstruktur dalam format yang tidak boleh dibaca oleh mesin. Maklumat ini memperkayakan data daripada tembok api, pintu masuk, sistem proksi dan penyelesaian teknologi lain yang menyediakan data berstruktur.
Jadi anda akan tahu siapa yang mengakses Internet dan bila, dan sama ada mereka menggunakan rangkaian korporat atau jabatan. AI membantu memperkayakan maklumat ini dengan data daripada berita, surat berita syarikat dan banyak lagi.
Sediakan pengesyoran
Berdasarkan statistik, AI membuat syor tentang alat perlindungan yang hendak digunakan atau tetapan yang perlu ditukar untuk meningkatkan keselamatan rangkaian korporat anda secara automatik. Sebagai contoh, Institut Teknologi Massachusetts mencipta AI2, sebuah sistem yang boleh mengesan ancaman yang tidak diketahui dengan kebarangkalian sehingga 85%.
Semakin banyak analisis yang dilakukan oleh sistem, semakin tepat anggaran seterusnya yang diberikan disebabkan oleh mekanisme maklum balas. Tambahan pula, algoritma pintar melakukan ini pada skala dan kelajuan yang tidak dapat dikendalikan oleh pembela manusia.
Automasi Carian Kerentanan Perisian
Kerentanan ialah pepijat dalam program yang membolehkan seseorang mendapat manfaat daripadanya (cth., mengekstrak data untuk dijual, memindahkan wang, mencuri data peribadi daripada telefon, dsb. .). Terima kasih kepada AI, sudah mungkin untuk mencari ralat sedemikian secara automatik.
AI mencari kelemahan dalam program dan memeriksa antara muka aplikasi. Jika ia mengesan perisian tebusan pada komputer, ia segera memutuskan sambungan penggunanya daripada rangkaian, sekali gus menyelamatkan seluruh syarikat daripada jangkitan berbahaya.
Kecerdasan buatan mempunyai prospek yang luas dalam bidang keselamatan rangkaian. Tetapi ia mesti dikendalikan dengan sewajarnya seperti teknologi lain. Ia bukan peluru perak, malah mempunyai teknologi yang paling canggih tidak bermakna perlindungan 100%. Kecerdasan buatan tidak akan melindungi anda daripada serangan serius yang disebabkan oleh mengabaikan peraturan asas keselamatan siber. Jika ekosistem yang jelas telah diwujudkan yang boleh menyesuaikan diri dengan rangkaian perusahaan yang berubah, maka algoritma pintar harus dilaksanakan.
Atas ialah kandungan terperinci Adakah anda tahu tentang aplikasi AI dalam keselamatan rangkaian perusahaan?. 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

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

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

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
