人工知能とセキュリティは、2 つの非常に重要で興味深い分野です。各分野で多くの研究が行われているにもかかわらず、それらの統合にはほとんど注意が払われてきませんでした。特に人工知能について考える場合、「ごまかし」はもはや面白くない段階に入っています。明確な進歩の恩恵を受けるには、特定の分野や専門分野に人工知能を適用する必要があります
# セキュリティは何十年にもわたって非常に重要であると考えられてきましたが、まだ完全には関与しておらず、いわゆる「コア ビジネス」機能に統合されていません。しかし、最近、組織のデジタル化が進むにつれて、クラウド コンピューティングが顧客、パートナー、従業員、およびこれらの組織間のさまざまなプロセスやエクスペリエンスの間の中核的な仲介者であることが証明され、セキュリティが正当な注目を集めています。ほぼすべての組織が、真のデジタル トランスフォーメーションの成功は、セキュリティが確保されている場合にのみ達成できることに気づき始めています。
多くの組織は、セキュリティへの投資をどの程度継続する必要があるのか、まだ迷っています。 AI の出現とその運用化により、この状況は変わります。AI がデジタル トランスフォーメーション (セキュリティを意味します) の究極の表現であるだけでなく、攻撃ベクトルが増大し、AI の強化によって可能になるためでもあります。私たちは極限のスピードの時代を迎えています
したがって、人工知能とセキュリティの融合は、有効なセキュリティと無効なセキュリティの 2 つの側面から見ることができます。前者は企業に利点をもたらし、後者は攻撃者に利点をもたらします。多数の富。
各分野から興味深い 3 つの領域を選択しましょう –
セキュリティの実装 – Enterprise Advantage
1. アクセス制御 – 人工知能の前に、UBA (ユーザー行動分析) がその一部にすぎません空。今、これが現実になりました。企業は最終的に、ユーザーの行動に基づいてアクセスを動的に許可および削除するインテリジェントなアクセス制御システムを実装できるようになります。
違反認識 - 人工知能は、大まかなパターン マッチングを、以前は想像もできなかった量のデータのインテリジェントな分析に変えます。
書き換えられた内容: 2. 違反の認識 - 人工知能は、大まかなパターン マッチングを、以前は想像もできなかった量のデータのインテリジェントな分析に変えます
内部不正とは、従業員が職場で職業倫理や法令に違反する行為を指します。 LLM の知識とノーコード/ローコード ツールを組み合わせることで、セキュリティ アナリストはより効率的に脅威モデルを構築できます。このアプローチは、組織が内部不正行為をより適切に特定して対応し、企業の利益と評判を保護するのに役立ちます。攻撃者は、ターゲットをだまして LLM 情報を漏洩させる能力を常に向上させています。
2. スピア フィッシング - 攻撃者は人工的な攻撃を使用できます。ターゲットを正確に特定するためのインテリジェンス - 文化、性別、地域、ペルソナのメッセージにマッチし、さらには口調やスタイルを模倣するコンテンツを作成します。
3. 攻撃パターンの高度化 – 人工知能により、攻撃者は企業と同様のデータ分析の改善を行うことができます。その結果、攻撃パターンはより効率的になり、攻撃ベクトルは飛躍的に増大しました。
実際、人工知能とサイバーセキュリティの世界は絡み合ってつながっています。どちらの領域も、ビジネスの「オペレーティング システム」の重要な部分として理解する必要があります。 IT とビジネスが 1 つに融合するにつれ、セキュリティと人工知能が合言葉になりつつあります。
しかし、セキュリティが他の分野と異なるのは、人工知能が企業が安全な運用を追求するのに役立つだけでなく、悪意のある者が混乱を破壊したり引き起こしたりしようとするのにも役立つということです。
以上が人工知能とセキュリティ: 密接につながったパートナーの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。
