IEEE: 新興人工知能サイバーセキュリティの課題と解決策

合成現実

コンテンツを書き換える場合、元のテキストを中国語に書き直す必要があり、元の文章を表示する必要はありません

人工知能は超現実的な画像を生成し、人々がこれまでしたことも言ったこともないことをしたり言ったりする様子を映したビデオ。このような「ディープフェイク技術」により、偽情報の拡散を検出することがさらに困難になります。

元の意味を変えずに内容を書き換えてください。言語は中国語に書き直す必要があり、元の文は表示される必要はありません。

IEEE シニアメンバーのカルメロ ホセ アルバネス バストス フィリョ氏はトレーニング後にこう述べました。 、人工知能アルゴリズムは、疑似テクノロジーに特有の深いパターンと特性を認識できます。これらのアルゴリズムは、視覚と音声の特性を分析し、通常のパターンからの逸脱や不規則性を探します

データ漏洩

コンテンツを書き換えるときは、元のテキストが次のとおりである必要があります。中国語に書き換えられ、元の文

が表示される必要はなく、チャットボットに入力した情報を使用してチャットボットをトレーニングできます。これにより、モデルが機密情報や個人情報を漏らす可能性があります。

元の意味を変えずに内容を書き換えます。言語は中国語に書き直す必要があり、元の文は表示する必要はありません

チャットボットのデータプライバシーの問題について、IEEE メンバーの王教授Qiqi 氏は次のように指摘しました。「ストレージの機密データはプライベート環境にあると、データがパブリック グローバル データベースに追加されるのを効果的に防ぐことができます。」

虚偽のデータ

コンテンツを書き換える場合、元のテキストを中国語に書き直す必要があります。元の文章を表示する必要はありません。

偏った、不正確な、または虚偽のデータが人工知能モデルに注入される可能性があり、その結果、誤った結果やシステムの欠陥が生じる可能性があります。 。 AI 脅威検出テクノロジーは、スパム フィルターを再トレーニングするためにすでに現実世界で使用されています。

元の意味を変えずにコンテンツを書き換えます。言語は中国語に書き直す必要があり、元の文は表示される必要はありません

IEEE 生涯上級会員であるラウル・コルチャー氏は次のように述べています。 「この形式の攻撃は、より厳格なデータ フィルタリングとレビュー メカニズムによって、モデルの学習とトレーニングが不適切な干渉から解放されるようにする可能性があります。高度なフィルタリング、モニタリング、手動監視システムがこれに対抗します。」

高度なフィッシング

コンテンツを書き換える場合、元のテキストを中国語に書き直す必要があり、元の文を表示する必要はありません

フィッシング詐欺とは、詐欺的な手段を使用することを指します。個人や企業を騙して送金させたり、機密データを共有させたりする電子メール。人工知能の出現により、より現実的で欺瞞的な電子メールやボイスメールの作成が容易になりました。

元の意味を変えずに内容を書き換えます。言語を中国語に書き直す必要があり、元の文を書き直す必要はありません。

IEEE メンバーの Yale Fox 氏は、「組織は、悪意のある試みを迅速に検出してブロックするために、高度な脅威検出テクノロジーの導入を検討できます。これらのテクノロジーは、機械学習と人工知能を活用して、潜在的なフィッシングの試みを特定し、フラグを立てます。」

#システム保護を回避します

#コンテンツを書き換える場合、元のテキストを中国語に書き直す必要があり、元の文を表示する必要はありません

人工知能開発者は通常、自分の作品が攻撃的または違法なコンテンツを生成しないように保護メカニズムが確立されます

元の意味を変えずにコンテンツを書き換えます。言語は中国語に書き直す必要があり、元の文は変更されません

#IEEE メンバーの Rebecca Herold 氏は次のように述べています。「システムを破壊しようとする人々は常に存在します。彼らを阻止する最善の方法は、より厳密に開発してから、大規模言語モデルのアルゴリズムを包括的にテストすることです。」

AI VS AI

コンテンツを書き換える場合、元のテキストを中国語に書き直す必要があり、元の文を表示する必要はありません

人々は、敵対的な人工知能などの使用を通じて、他の人工知能システムと戦うために人工知能を使用しています。重要なセキュリティ要件を持つことが多いシステムを欺くための技術

元の意味を変更せずに内容を書き換えます。言語を中国語に書き直す必要があり、元の文を表示する必要はありません

IEEE 上級メンバーのアモル・ガルハネ氏は次のように述べています。「トレーニング中にモデルをさまざまな攻撃シナリオにさらすことで、モデルはより洗練され、次のことが可能になります。」悪意のある入力を特定して拒否します。」

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