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『GPT-4を使用したパーソナライズされたAIトレーディングコンサルタントの構築』

はじめに近年、人工知能（AI）を株式取引に統合することで、投資家の意思決定に革命が起きています。GPT-3やGPT-4などの大規模言語モデル（LLMs）の登場により、複雑な市場分析や洞察が個々の投資家やトレーダーによりアクセスしやすくなりました。この革新的なテクノロジーは、膨大なデータと高度なアルゴリズムを活用して、かつて機関投資家の専売特許であった市場の理解を提供するものです。この記事では、リスク許容度、投資期間、予算、および期待利益に基づいた個別の投資プロファイルに合わせた、パーソナライズされたAI取引コンサルタントの開発に焦点を当てており、個人投資家に戦略的な投資アドバイスを提供することで彼らを強化しています。 GPT-3やGPT-4といった大規模言語モデル（LLMs）によって動かされる株式取引コンサルタントは、金融アドバイザリーサービスに革命をもたらしました。これらのコンサルタントは、AIを活用して過去の株式データや最新の金融ニュースを分析し、投資家の独自のポートフォリオと金融目標に合ったパーソナライズされた投資アドバイスを提供できます。本記事では、市場の動向やトレンドを予測するためのコンサルタントの構築に挑戦し、個別のリスク許容度、投資期間、投資可能な資金、および期待利益に基づいたカスタマイズされた推奨事項を提供します。学習目標本記事の終わりまでに、読者は以下のことができるようになります： AIやGPT-3などのLLMsが株式市場分析や取引をどのように変革するかについて洞察を得る。 AI主導のツールが個別のリスクプロファイルと投資目標に基づいたパーソナライズされた投資アドバイスを提供する能力を認識する。 AIが過去とリアルタイムのデータを活用して投資戦略と予測を立案する方法を学ぶ。 AIを用いた株式取引が、小売投資家を含むより広範なユーザーに洗練された投資戦略を提供する方法を理解する。パーソナル投資や株式取引での情報を活用した意思決定のためにAI主導のツールを活用する方法を発見する。 LLMsを活用した株式取引コンサルタントのコンセプトこの記事はData Science Blogathonの一部として公開されました。データセットについてこのプロジェクトのためのデータセットは、ニューヨーク証券取引所からのものであり、Kaggleで利用可能です。このデータセットには、7年間にわたる4つのCSVファイルが含まれています。重要な財務尺度を提供する「fundamentals.csv」、株式分割に関する過去の株価と調整を提供する「prices.csv」と「prices-split-adjusted.csv」、セクター分類や本社などの追加の企業情報を提供する「securities.csv」が含まれています。これらのファイルは、企業のパフォーマンスと株式市場の動向を包括的に把握するためのものです。データの準備 GPT-4のような大規模言語モデル（LLMs）を使用した株式取引コンサルタントの実装は、重要なデータの準備から始まります。このプロセスには、データのクリーニング、正規化、カテゴリ化といった重要なタスクが含まれ、提供されたデータセット「fundamentals.csv」「prices.csv」「prices-split-adjusted.csv」「securities.csv」を使用します。ステップ1：データのクリーニング「Fundamental Dataset」では、「For Year」「Earnings Per Share」「Estimated…

ジェンAIに関するトップ10の研究論文

イントロダクション自然言語理解の常に進化する風景の中で、研究者たちは革新的なアプローチを通じて可能性の限界を em>押し上げることを続けています。本記事では、生成AI（GenAI）に関する画期的な研究論文のコレクションについて探求していきます。これらの研究は、人間の好みとの一致度向上からテキストの説明から3Dコンテンツを生成するという様々な側面にわたって言語モデルを探究しています。これらの研究は学術的な論議に貢献すると同時に、自然言語処理の未来を形作る可能性のある実践的な洞察を提供しています。これらの啓発的な調査を通じて旅を始めましょう。 GenAIに関するトップ10の研究論文 GenAIに関する数百の研究論文の中から、以下は私たちのトップ10の選り抜きです。 1. 生成プリトレーニングによる言語理解の向上この研究論文は、非教示型のプリトレーニングと教示型のファインチューニングを組み合わせて自然言語理解タスクを強化するための半教師付きアプローチを探求しています。この研究では、Transformerアーキテクチャに基づいたタスクに依存しないモデルを利用しています。これにより、多様な未ラベルのテキストでの生成プリトレーニングとその後の識別的ファインチューニングによって、さまざまな言語理解ベンチマークでのパフォーマンスが大幅に向上することが明らかになりました。このモデルは、常識的な推論において8.9%、質問応答において5.7%、テキスト言い換えにおいて1.5%といった注目すべき改善を達成しました。この研究は、大規模な未ラベルのコーパスをプリトレーニングに活用し、ファインチューニング中のタスクに意識した入力変換を行うことが、教師なし学習を自然言語処理や他の領域で進めるための貴重な洞察を提供しています。論文はこちらで入手できます：https://s3-us-west-2.amazonaws.com/openai-assets/research-covers/language-unsupervised/language_understanding_paper.pdf 2. 人間フィードバックを用いた強化学習：悲観主義を通じたダイナミックな選択の学習この生成AIに関する研究論文は、オフラインでの人間フィードバックによる強化学習（RLHF）の難しい領域に深入りしています。この研究は、人間の選択に影響を受けたトラジェクトリの集合から、マルコフ決定過程（MDP）における人間の基盤と最適方策を把握することを目指しています。この研究は、経済計量学に根ざしたダイナミックディスクリートチョイス（DDC）モデルに焦点を当て、有界合理性を持った人間の意思決定をモデル化します。提案されたDynamic-Choice-Pessimistic-Policy-Optimization（DCPPO）メソッドは、次の3つのステージで構成されています。それらは、人間の行動方針と価値関数の推定、人間の報酬関数の再現、および事実に近い最適方策のための悲観的価値反復の呼び出しです。この論文は、動的なディスクリートチョイスモデルによるオフポリシーオフラインRLHFについての理論的な保証を提供しています。分布のシフトや次元のサブオプティマリティの課題への対処についての洞察も提供しています。論文はこちらで入手できます：https://arxiv.org/abs/2305.18438 3. ニューラル確率言語モデルこの研究論文は、次元の呪いによって生じる統計的言語モデリングの課題に取り組み、未見の単語の連続列に対して一般化する難しさに焦点を当てています。提案された解決策は、単語の分散表現を学習することで、各トレーニング文がモデルに対して意味的に隣接する文について情報を提供することを可能にします。単語の表現と単語列の確率関数を同時に学習することで、モデルは一般化性能を向上させることができます。ニューラルネットワークを用いた実験結果は、最先端のn-gramモデルに比べて大幅な改善を示しており、長い文脈を活用するアプローチの効果を示しています。論文は、学習された分散表現によって次元の課題に対処するモデルの能力を強調しながら、潜在的な将来の改善の可能性についても言及しています。論文はこちらで入手できます：https://www.jmlr.org/papers/volume3/bengio03a/bengio03a.pdf 4. BERT：言語理解のための深層双方向トランスフォーマーの事前学習 GenAIの研究論文では、未ラベル化されたテキストに対して双方向の事前学習を行うために設計された画期的な言語表現モデルであるBERTが紹介されています。従来のモデルとは異なり、BERTはすべてのレイヤーで左右の文脈に依存し、タスク固有の修正を最小限に抑えながら微調整を可能にします。BERTはさまざまな自然言語処理タスクで最先端の結果を実現し、その簡潔さと実証的なパワーを示しています。この論文では既存の技術の制約に対処し、言語表現のための双方向の事前学習の重要性を強調しています。BERTのマスクされた言語モデル目的は、深い双方向のTransformer事前学習を促進し、タスク固有のアーキテクチャへの依存を減らし、11のNLPタスクの最先端の技術を前進させています。…

「30+ AI ツールスタートアップのための（2023年12月）」

AIによって、職場での創造力、分析力、意思決定力が革新されています。現在、人工知能の能力は、企業が成長を促進し、内部プロセスをより良く制御するための絶大な機会を提供しています。人工知能の応用は広範で、自動化や予測分析からパーソナライゼーションやコンテンツ開発までさまざまです。以下は、若い企業が成長を加速させるために最適な人工知能ツールの概要です。 Pecan AI Pecan AIは、予測分析を自動化して、現代のビジネス課題（予算の縮小、コストの上昇、データサイエンスとAIリソースの制約）を解決します。Pecanの低コード予測モデリングプラットフォームは、データ駆動の意思決定を導き、ビジネスチームが目標を達成するのに役立つAI駆動の予測分析を提供します。直感的な低コードインターフェースで、分析者は数週間で正確なモデルを設定できます。このプラットフォームでは、顧客離脱、コンバージョン、LTV、アップセル/クロスセル予測、需要予測、マーケティングミックスモデリングなど、予測モデルの容易な実装が可能です。データの準備、特徴量エンジニアリング、モデル構築、展開、モデルの監視などを自動化します。 Pecanは汎用のプラットフォームとは異なり、特定のビジネスの関心事に合わせた実行可能な予測を提供します。個別レベルの予測は詳細な洞察を提供し、一般的なBIインターフェースやビジネスシステムと統合することができます。pecan.aiで詳細をご覧いただき、無料トライアルやガイドツアーにサインアップしてください。 Hostinger AIウェブサイトビルダー Hostingerは、スタートアップオーナーを含む、ウェブサイトを作成したいすべての人に最適なAIウェブサイトビルダーを提供しています。使いやすいインターフェースで、初心者からエキスパートまで、AIを利用して独自のオンラインプラットフォームを作成できます。このビルダーにはSEOツールやeコマース機能も付属しており、ウェブサイトをさらに最適化することができます。 AdCreative.ai AdCreative.aiを使用して、広告とソーシャルメディアの戦略を強化しましょう。この究極の人工知能ソリューションを利用することで、数秒で高変換率の広告やソーシャルメディアの投稿を生成できます。AdCreative.aiで成功を最大化し、努力を最小限に抑えましょう。 SaneBox SaneBoxの強力なAIによって、メールの整理が自動化され、その他のスマートツールによって、メールの習慣が想像以上に効率的になります。今日からSaneBoxで混乱を秩序に変えましょう。 DALL·E 2 OpenAIのDALL·E 2は、単一のテキスト入力からユニークで創造的なビジュアルを生成する最先端のAIアートジェネレーターです。AIモデルは、画像とテキストの説明の大規模なデータセットでトレーニングされており、テキストに応じて詳細でビジュアルに魅力的な画像を生成します。スタートアップは、このテキストから異なる画像を生成する手法により、広告やウェブサイト、ソーシャルメディアページでグラフィックを手動で入手する必要がなく、時間とお金を節約することができます。 Otter AI 人工知能を使用することで、Otter.AIはリアルタイムの会議のメモの音声テキスト変換を提供し、共有可能、検索可能、アクセス可能、安全なものにします。会議の音声を録音し、メモを書き、スライドを自動的にキャプチャし、要約を生成する会議アシスタントを手に入れましょう。 Notion Notionは、先進のAI技術を活用してユーザーベースを拡大しようとしています。最新の機能であるNotion AIは、ノートの要約、ミーティングのアクションアイテムの特定、テキストの作成と修正など、ユーザーをサポートする高パフォーマンスな生成AIツールです。Notion…

「40歳以上の方におすすめのクールなAIツール（2023年12月版）」

DeepSwap DeepSwapは、説得力のあるディープフェイクの動画や画像を作成したい人向けのAIベースのツールです。動画、写真、ミーム、古い映画、GIFなど、様々なコンテンツをリフェイスして簡単にコンテンツを作成することができます。このアプリにはコンテンツの制限がないため、ユーザーはどんなコンテンツのアップロードも行うことができます。また、初めて製品の定期購読ユーザーとなると、50%オフの特典を受けることができます。 Aragon Aragonを使用して、驚くべきプロフェッショナルなヘッドショットを手軽に撮影しましょう。最新のAI技術を活用して、自分自身の高品質なヘッドショットを瞬時に作成しましょう！写真スタジオの予約やドレスアップの手間を省いてください。写真の編集と修正が迅速に行われ、数日後ではなくすぐに受け取ることができます。次の仕事に就く際に優位性を持つ40枚のHD写真を受け取りましょう。 AdCreative.ai AdCreative.aiは、究極の人工知能ソリューションで広告とソーシャルメディアの効果を高めます。創造的な作業に費やす時間を減らし、数秒で生み出される高変換率の広告とソーシャルメディアの投稿に挨拶を告げましょう。AdCreative.aiを使って、成功を最大限に引き出し、努力を最小限に抑えましょう。 Hostinger AIウェブサイトビルダー Hostingerは、先進の人工知能エンジンの力を借りて、すべてのウェブサイトオーナーのための最高のAIウェブサイトビルダーを作成しています。このビルダーは、デザインプロセスをガイドし、レイアウト、カラースキーム、コンテンツ配置を提案し、ニーズに合わせてカスタマイズする自由を提供します。さまざまなデバイスに対応したレスポンシブデザインを維持しながら、細部のカスタマイズに取り組みましょう。 Otter AI Otter.AIは、人工知能を利用して、共有可能で検索可能でアクセス可能で安全なリアルタイムの会議の記録を提供します。音声を録音し、メモを書き、スライドを自動的にキャプチャし、要約を生成する会議アシスタントを手に入れましょう。 Notion Notionは、先進のAI技術を活用してユーザーベースを拡大しようとしています。最新の機能であるNotion AIは、ノートの要約、会議でのアクションアイテムの特定、テキストの作成と変更など、タスクをサポートする堅牢な生成AIツールです。Notion AIは、煩雑なタスクを自動化し、ユーザーに提案やテンプレートを提供することで、ワークフローを効率化し、ユーザーエクスペリエンスを簡素化・向上させます。 Codium AI 忙しい開発者向けの有意義なテストを生成します。CodiumAIを使用すると、IDE内で提案される非自明なテスト（そして自明なテストも！）を手に入れることができます。賢くコーディングし、価値をより多く創出し、プッシュする際に自信を持ちましょう。CodiumAIにより、開発者はテストとコードの分析に費やす時間を節約しながら、より迅速にイノベーションを実現します。あなたが意図した通りにコードを書きましょう。 Docktopus AI Docktopusは、100以上のカスタマイズ可能なテンプレートを備えたAIパワープレゼンテーションツールで、オンラインコンテンツの作成を簡素化します。数秒でプロのプレゼンテーションを作成できるようになりましょう。 SaneBox AIは未来ですが、SaneBoxでは12年以上にわたりAIを活用したメールの運営に成功し、平均ユーザーは週に3時間以上の受信トレイの管理時間を節約しています。…

「このAI研究は、グラフ上の大規模言語モデル（LLM）について包括的な概要を共有します」

よく知られたLarge Language Models（LLMs）であるGPTやBERT、PaLM、LLaMAは、自然言語処理（NLP）と自然言語生成（NLG）においていくつかの大変な進歩をもたらしました。これらのモデルは大規模なテキストコーパスで事前学習され、質問応答やコンテンツ生成、要約など、複数のタスクで驚異的なパフォーマンスを発揮しています。 LLMsは平文のテキストを扱うことができることが証明されていますが、テキストデータがグラフ形式の構造情報とリンクされたアプリケーションを扱う必要性がますます高まっています。研究者たちは、LLMsの良好なテキストベースの推論力を活用して、マッチングサブグラフ、最短パス、接続推論などの基本的なグラフの推論タスクにLLMsをどのように適用できるかを研究しています。LLMsの統合に関連付けられているグラフベースのアプリケーションには、純粋なグラフ、テキスト豊かなグラフ、テキスト対応グラフの3つのタイプがあります。これらの機能とGNNとの相互作用に応じて、LLMsをタスク予測器、GNNの特徴エンコーダー、またはGNNとのアライナーとして扱うテクニックがあります。 LLMsはグラフベースのアプリケーションでますます人気が高まっていますが、LLMsとグラフの相互作用を調査する研究は非常に少ないです。最近の研究では、研究チームが大規模な言語モデルとグラフの統合に関連した状況と方法の体系的な概要を提案しています。目的は、テキスト豊かなグラフ、テキスト対応グラフ、純粋なグラフの3つの主要なカテゴリに可能な状況を整理することです。チームは、アライナー、エンコーダー、または予測器としてLLMsを使用する具体的な方法を共有しています。各戦略には利点と欠点があり、リリースされた研究の目的はこれらのさまざまなアプローチを対比することです。チームは、LLMsをグラフ関連の活動で使用する利点を示すことで、これらの技術の実用的な応用に重点を置いています。チームは、これらの方法の適用と評価を支援するためのベンチマークデータセットとオープンソーススクリプトに関する情報を共有しています。結果は、この急速に発展している分野でのさらなる研究と創造性の必要性を強調して、可能な将来の研究トピックを概説しています。チームは、彼らの主な貢献を以下のようにまとめています。チームは、言語モデルがグラフで使用される状況を体系的に分類することで貢献を果たしました。これらのシナリオは、テキスト豊かな、テキスト対応、純粋なグラフの3つのカテゴリに整理されています。この分類法は、さまざまな設定を理解するための枠組みを提供します。言語モデルは、グラフのアプローチを用いて詳細に分析されました。評価は、さまざまなグラフ状況の代表的なモデルをまとめたもので、最も徹底的なものとなっています。言語モデルをグラフに関連する研究に関連して、実世界の応用、オープンソースのコードベース、ベンチマークデータセットなど、多くの資料がキュレーションされています。言語モデルをグラフでのさらなる研究のための6つの可能な方向が提案されており、基本的なアイデアを掘り下げています。

AI論文は、高度なテクスチャリング、360度モデリング、インタラクティブ編集による3Dコンテンツ作成の進歩であるHyperDreamerを発表します

単一のRGBイメージから詳細でリアルな3Dモデルを生成することは容易ではありません。上海AI研究所、香港中文大学、上海交通大学、S-Lab NTUの研究者は、この課題に対処するためにHyperDreamerを提案しました。このフレームワークは、単一の2Dイメージから直接表示、レンダリング、編集可能な3Dコンテンツの作成を可能にすることで、この問題を解決します。この研究では、テキストによる3D生成方法の変遷する景色について議論し、Dream Fields、DreamFusion、Magic3D、Fantasia3Dなどの注目すべき作品を引用しています。これらの手法は、CLIP、拡散モデル、空間的に変化するBRDFなどの技術を活用しています。また、テキストからイメージへの拡散モデルを利用した推論ベースと最適化ベースの形式を含む、単一画像再構築手法も強調しています。この研究は、高度な3Dコンテンツ生成の需要の増大と従来の手法の制約を強調しています。テキストや単一画像条件を組み込んだ最近の2D拡散ベースの手法は、現実感を高めましたが、生成後の利用性やバイアスに課題を抱えています。これらを克服するために、HyperDreamerは単一のRGBイメージから包括的で表示可能、レンダリング可能、編集可能な3Dコンテンツの生成を可能にするフレームワークです。HyperDreamerは、カスタムの超解像モジュール、意味に敏感なアルベド正則化、対話型編集を組み合わせて、現実感、レンダリング品質、生成後の編集機能に関連する問題に対処します。 HyperDreamerフレームワークは、2D拡散、意味のあるセグメンテーション、および材料の推定モデルからのディーププライオールに基づいて、包括的な3Dコンテンツの生成と編集を実現します。高解像度の擬似マルチビューイメージを補助的な監視に使用し、高品質なテクスチャ生成を確保します。材料モデリングには、オンラインの3Dセマンティックセグメンテーションとセマンティックに敏感な正則化が含まれており、材料の推定結果に基づいて初期化されます。HyperDreamerは、対話型セグメンテーションを介した容易なターゲット3Dメッシュの変更のための対話型編集アプローチを導入します。フレームワークにはカスタムの超解像および意味に敏感なアルベドの正則化も組み込まれており、現実感、レンダリング品質、編集機能が向上しています。 HyperDreamerは、単一のRGBイメージからリアルで高品質な3Dコンテンツを生成し、完全な範囲の表示、レンダリング、編集可能性を提供します。比較評価では、最適化ベースの手法よりも現実的で適切な生成物を参照および背面ビューで生成します。超解像モジュールは、代替手法と比較して高解像度でのズームインが可能なテクスチャの詳細を向上させます。対話型編集アプローチにより、3Dメッシュ上のターゲットされた変更が可能であり、素朴なセグメンテーション手法よりも堅牢性と改善された結果を示します。HyperDreamerは、ディーププライオール、セマンティックセグメンテーション、および材料推定モデルの統合により、単一のイメージからハイパーリアリスティックな3Dコンテンツの生成において総合的な成果を上げています。総括すると、HyperDreamerフレームワークは、ハイパーリアリスティックな3Dコンテンツの生成と編集において完全な範囲の表示、レンダリング、編集可能性を提供する革新的なツールです。領域に敏感な素材のモデリング、高解像度のテクスチャでのユーザーフレンドリーな編集、最先端の手法と比較して優れたパフォーマンスは、包括的な実験と定量的評価によって証明されています。このフレームワークは、3Dコンテンツ作成と編集の進歩において非常に大きなポテンシャルを秘めており、学術および産業の環境において有望なツールとなっています。

AI記事スキャンダルがアリーナグループに波紋を広げ、CEOが解任される

アリーナグループは、スポーツイラストの発行元として最もよく知られており、AI記事のスキャンダルに揺れた会社のCEOを解任しましたこれは、スポーツイラストがAIを使用して記事を公表していたことが明らかになってから数週間後のことですこれは、Futurismが昨年11月に報告した会社を発見した後の出来事です...

EUはAIの新しいルールを進めます

EU全体での人工知能に関する新しい法律は、迅速に拡大しているテクノロジーの利用に対する保護策を欧州連合内に設けると同時に、ヨーロッパ企業の利益や恩恵を受ける可能性のある分野も保護することを目指しています人工知能に関する法案への同意は先週の8日に36時間ほどの協議の末に行われました...

AIの付き添いロボットが、孤独感に苦しむ高齢者の一部には助けになっていますが、他の人には嫌われています

これまでに健康効果に関する限られた証拠がありますが、初期の研究では一つの方法が全てに適しているわけではないと示唆されています

このAIの論文は、生成型AIモデルのサイバーセキュリティに関する意味を明らかにしています-リスク、機会、倫理的な課題

生成AI（GenAI）モデル、ChatGPT、Google Bard、そしてMicrosoftのGPTなどは、AIインタラクションを革新しました。これらはテキスト、画像、音楽などの多様なコンテンツを作成し、コミュニケーションや問題解決に影響を与えることで、さまざまな領域を再構築しています。ChatGPTの急速な普及は、GenAIが日常のデジタルライフに統合され、人々のAIとの認識とやり取りを変えていることを反映しています。人間のような会話を理解し生成する能力により、AIはより広範な観客に対してアクセス可能で直感的になり、認識を大きく変えることができました。 GenAIモデルの状態は、GPT-1からGPT-4などの最新の試行まで、急速に進化しています。それぞれの試行は、言語理解、コンテンツ生成、およびマルチモーダル機能において、大きな進歩を示してきました。しかし、この進化には課題もあります。これらのモデルの高度化は、倫理的な懸念、プライバシーのリスク、および悪意のある主体が悪用するかもしれない脆弱性とともにやってきます。この観点から、最近の論文では、特にChatGPTについて、セキュリティとプライバシーの影響について詳しく検討されています。この論文では、ChatGPTにおいて倫理的な境界とプライバシーを侵害する脆弱性が明らかにされ、悪意のあるユーザーに悪用される可能性があることが示されています。論文では、Jailbreaksや逆心理学、およびプロンプトインジェクション攻撃などのリスクが強調され、これらのGenAIツールに関連する潜在的な脅威が示されています。また、サイバー犯罪者がソーシャルエンジニアリング攻撃、自動ハッキング、およびマルウェアの作成にGenAIを誤用する可能性についても探求されています。さらに、ポテンシャルな攻撃に対抗するために、GenAIを利用した防御技術についても論じられており、サイバーディフェンスの自動化、脅威インテリジェンス、安全なコード生成、および倫理的なガイドラインの強化を強調しています。この研究チームは、ChatGPTを操作する方法について詳細に探求しました。DAN、SWITCH、およびCHARACTER Playなどのジェイルブレーキング手法について説明し、制約を上書きし倫理的な制約を回避することを目指しています。これらの手法が悪意のあるユーザーによって悪用された場合の潜在的なリスクが強調され、有害なコンテンツの生成やセキュリティ侵害が起こる可能性があります。さらに、ChatGPT-4の機能が制限されずに利用される場合にインターネットの制限を破る可能性がある心理プロンプトインジェクション攻撃にも踏み込んでおり、ChatGPTなどの言語モデルの脆弱性を紹介し、攻撃ペイロード、ランサムウェア/マルウェアコード、およびCPUに影響を与えるウイルスの生成の例を提供しています。これらの探求は、AIモデルの潜在的な誤用による重要なサイバーセキュリティの懸念を明確にし、ChatGPTのようなAIモデルがソーシャルエンジニアリング、フィッシング攻撃、自動ハッキング、およびポリモーフィックマルウェアの生成にどのように誤用されるかを示しています。研究チームは、ChatGPTがサイバーディフェンスに貢献するいくつかの方法を探求しました： – 自動化：ChatGPTはSOCアナリストを支援し、インシデントの分析、レポートの生成、および防御戦略の提案を行います。 – レポート作成：サイバーセキュリティデータに基づいて理解可能なレポートを作成し、脅威の特定とリスクの評価を支援します。 – 脅威インテリジェンス：広範なデータを処理して脅威を特定し、リスクを評価し、緩和策を推奨します。 – セキュアコーディング：コードレビューにおけるセキュリティバグの検出を支援し、セキュアなコーディングのプラクティスを提案します。 – 攻撃の特定：データを分析して攻撃パターンを説明し、攻撃の理解と予防を支援します。 – 倫理的なガイドライン：AIシステムの倫理的なフレームワークの要約を生成します。 – テクノロジーの向上：侵入検知システムと統合して脅威検知を向上させます。 – インシデント対応：即時のガイダンスを提供し、インシデント対応プレイブックを作成します。 –…

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