Search Results サイバー攻撃

「人工知能を用いたIoTセキュリティの強化に向けた包括的アプローチ」

「AIを活用したソリューションでIoTセキュリティを変革しましょうデジタルトランスフォーメーションにおけるエンドツーエンドの保護のため、潜在的な脅威からデバイスを守ります」

「AIとMLが高い需要になる10の理由」 1. ビッグデータの増加による需要の増加：ビッグデータの処理と分析にはAIとMLが必要です 2. 自動化の需要の増加：AIとMLは、自動化されたプロセスとタスクの実行に不可欠です 3. 予測能力の向上：AIとMLは、予測分析において非常に効果的です 4. パーソナライズされたエクスペリエンスの需要：AIとMLは、ユーザーの行動と嗜好を理解し、パーソナライズされたエクスペリエンスを提供するのに役立ちます 5. 自動運転技術の需要の増加：自動運転技術の発展にはAIとMLが不可欠です 6. セキュリティの需要の増加：AIとMLは、セキュリティ分野で新たな挑戦に対処するために使用されます 7. ヘルスケアの需要の増加：AIとMLは、病気の早期検出や治療計画の最適化など、医療分野で重要な役割を果たします 8. クラウドコンピューティングの需要の増加：AIとMLは、クラウドコンピューティングのパフォーマンスと効率を向上させるのに役立ちます 9. ロボティクスの需要の増加：AIとMLは、ロボットの自律性と学習能力を高めるのに使用されます 10. インターネットオブシングス（IoT）の需要の増加：AIとMLは、IoTデバイスのデータ分析と制御に重要な役割を果たします

「2024年におけるAIとMLの需要急増を促している10の主要な要因を発見し、さまざまな産業で探求しましょう技術の未来を探索しましょう」

上位10のLLM脆弱性

攻撃者はLLMの脆弱性を悪意のある活動に利用します主要なLLMの脆弱性とそれらの可能な緩和策について学びましょう

紹介データ中心の時代において、効果的なデータ管理と保護はこれまで以上に重要となっています。データ管理の中で、よく取り上げられる概念の一つが「データの冗長性」です。この記事では、データの冗長性の複雑さについて掘り下げ、その利点や欠点について明らかにし、成功した統合のための貴重な洞察を提供します。データの冗長性とは何ですか？データの冗長性は、データのセキュリティと強靱性を高めるため、システム内またはシステム間でデータを意図的に複製することを意味します。データの冗長性には次の2つの主要な形式が存在します：完全な冗長性：このアプローチでは、データの同一のコピーを複数の場所に保持します。1つのコピーがハードウェアの故障やその他の問題によってアクセスできなくなった場合、すぐに別のコピーがその場所に入ることができます。部分的な冗長性：部分的な冗長性は、データのセキュリティとリソースの効率性のバランスを取ります。重要なデータを複製する一方で、いくつかの変化や差異を許容します。データの冗長性は、データが複数の形式や場所に保存されることで、誤って発生することもあります。これは、一貫性の欠如や混乱を引き起こす可能性があります。データの冗長性はどのように機能しますか？データの冗長性は、システム内または複数のシステム間でデータを意図的に複製するデータ管理戦略です。この実践により、データの可用性、整合性、耐障害性が確保されます。データの重複コピーは異なる場所に保存され、同期メカニズムが使用されてこれらのコピーを一貫性を保ち、最新の状態に保ちます。データの冗長性はいくつかの重要な機能を果たします: 1つのソースが利用できなくなった場合でもデータの可用性を向上させ、ダウンタイムを削減し、中断のない運用を保証します。システムの障害耐性を強化し、ハードウェアの故障やシステムのクラッシュに対する安全なバックアップを提供します。データの整合性を保護し、事故やサイバー脅威によるデータの損失や破損から守ります。データの冗長性は、災害復旧に基本的です。災害後の迅速なデータの復元を可能にします。負荷分散、並列処理、スケーラビリティをサポートすることができ、システムのパフォーマンスを向上させます。データの冗長性の利点データの冗長性の利点を探りましょう: データの可用性の向上データの冗長性により、1つのソースが利用できなくなってもデータにアクセスできるようになります。これは特に、ダウンタイムが許容されないミッションクリティカルなシステムにおいて重要です。影響：データの可用性の向上により、中断のない運用、ダウンタイムの削減、ユーザーエクスペリエンスの向上が実現します。これは、金融、医療、電子商取引などの分野で重要です。システムの耐障害性の強化冗長性はシステムの障害に対する安全装置として機能します。1つのデータソースが破損したり、侵害されたり、ハードウェアの故障やその他の問題によってアクセスできなくなった場合、冗長なソースがシームレスに代わりになります。影響：障害耐性はシステムの信頼性を高め、重要なアプリケーションやサービスが中断することなく機能することを保証します。これは、システムの障害が重大な影響を及ぼす可能性がある産業において特に重要です。データの整合性の保護…

ローカルマシン上でGenAI LLMsのパワーを解放しましょう！

はじめに GenAI LLMsのリリース以来、私たちはそれらをある方法または別の方法で使用しています。最も一般的な方法は、OpenAIのウェブサイトなどのウェブサイトを介して、OpenAIのGPT3.5 API、GoogleのPaLM API、またはHugging Face、Perplexity.aiなどの他のウェブサイトを介してChatGPTやLarge Language Modelsを使用することです。これらのアプローチのいずれにおいても、私たちのデータはコンピュータの外部に送信されます。これらのウェブサイトは最高のセキュリティを保証しているとはいえ、何が起こるかわかりませんので、サイバー攻撃のリスクがあるかもしれません。時には、これらのLarge Language Modelsをローカルで実行し、可能であればローカルでチューニングしたい場合もあります。この記事では、Oobaboogaを使用して、つまりLLMsをローカルで設定する方法について説明します。学習目標ローカルシステムに大規模な言語モデルを展開することの意義と課題を理解する。大規模な言語モデルを実行するためのローカル環境を作成する方法を学ぶ。与えられたCPU、RAM、およびGPU Vramの仕様で実行できるモデルを調べる。 Hugging Faceから任意の大規模な言語モデルをローカルで使用するためのダウンロード方法を学ぶ。大規模な言語モデルを実行するためにGPUメモリを割り当てる方法を確認する。この記事はData Science Blogathonの一環として公開されました。 Oobaboogaとは何ですか？ OobaboogaはLarge…

「生成AIゴールドラッシュで誰がお金を稼ぐのか？」

「創発型AIのゴールドラッシュに備えよ！ビッグテックはピックとシャベルで支配するのか？どのスタートアップが成功するのか？「Xのための共同運転者」が黄金を手にするビジネス戦略になるのか？他の探鉱者を遠ざけるための堀をスタートアップが掘る方法は？そして、再びアメリカは…」

Artificial Intelligence

「AIと倫理の架け橋：医療実施における包括的な解決策」

「この記事では、AIの倫理的な考慮事項について掘り下げ、医療の分野でAIの力を責任を持ってかつ公正に活用する方法について検討します」

「FraudGPTと出会ってください：ChatGPTのダークサイドの双子」

ChatGPTは人々の仕事やオンラインでの検索内容に影響を与え、人気を集めています。AIチャットボットの潜在能力に興味を持つ人々は、試したことがない人でも多くいます。生成モデルの普及により、潜在的な危険性の性質が変化しました。FraudGPTの出現についての証拠は、最近のダークウェブフォーラムのスレッドで見ることができます。サイバー犯罪者は、このトレンドから利益を得る方法を調査しています。 Netenrichの研究者たちは、「FraudGPT」という有望な新しい人工知能ツールを発見しました。このAIボットは、スピアフィッシングメールの送信、クラッキングツールの開発、カーディングなど、悪意のある活動に特化して構築されています。この製品は、ダークウェブのマーケットプレイスやTelegramアプリで購入することができます。 FraudGPTとは何ですか？ ChatGPTと同様に、サイバー攻撃で使用するためのコンテンツを生成する能力が追加されたFraudGPTは、ダークウェブやTelegramを通じて購入することができます。2023年7月、Netenrichの脅威研究チームのメンバーは、その広告が掲載されているのを最初に目にしました。FraudGPTのセールスポイントの一つは、ChatGPTが疑問のあるクエリに対して反応しないようにするためのセーフガードと制限が必要であるということです。提供された情報によると、このツールは毎週または2週間ごとに更新され、さまざまなタイプの人工知能を使用しています。FraudGPTの主な支払い方法は定期購読です。月額200ドル、年間会員は1,700ドルです。どのように機能しますか？ Team NetenrichはFraudGPTを購入し、試してみました。レイアウトはChatGPTと非常に似ており、左サイドバーにユーザーのリクエストの履歴が表示され、チャットウィンドウが画面の大部分を占めています。ユーザーは質問を提供するボックスに入力し、「Enter」を押すだけで回答を得ることができます。ツールのテストケースの一つとしては、銀行に関連するフィッシングメールがあります。ユーザーの入力は最小限で、問い合わせフォーマットに銀行名を含めるだけでFraudGPTが仕事を完了させることができます。テキストに悪意のあるリンクを配置する場所を示すことさえできます。個人情報を積極的に要求する詐欺の着地ページは、FraudGPTの機能の一部です。 FraudGPTには、最も頻繁に訪れたり悪用されたりするオンラインリソースの名前を示すように促されることもあります。これは、ハッカーが将来の攻撃計画に使用するのに役立つ可能性があります。このソフトウェアのオンライン広告では、穴を探し、ターゲットを特定するための検出されないマルウェアを組み立てる有害なコードを生成できると自慢しています。 Netenrichグループはまた、FraudGPTの供給業者が以前に雇用用のハッキングサービスを広告していたことも発見しました。同じ人物がWormGPTという類似のプログラムに関連付けられていることもわかりました。 FraudGPTの調査は、警戒の重要性を強調しています。ハッカーがこれらの技術を既に使用して新しい危険を開発しているかどうかの問題はまだ解決されていません。しかし、FraudGPTや同様の有害なプログラムは、ハッカーが時間を節約するのに役立つかもしれません。フィッシングメールや着地ページは、数秒で作成または開発することができます。したがって、消費者は自分の個人情報を求める要求に対して警戒し続け、他のサイバーセキュリティのベストプラクティスに従う必要があります。サイバーセキュリティ業界の専門家は、特に悪意のある行為者がFraudGPTのようなプログラムを使用して直接重要なコンピュータネットワークに侵入する可能性があるため、脅威検出ツールを最新の状態に保つことが賢明です。 FraudGPTの分析は、ハッカーが時間とともに自分たちの方法を適応させることを思い起こさせるものです。しかし、オープンソースソフトウェアにもセキュリティ上の欠陥があります。インターネットを使用する人やオンラインインフラを保護することが仕事である人は、新興技術とそれらがもたらす脅威について常に最新情報を把握しておく必要があります。ChatGPTなどのプログラムを使用する際には、リスクを忘れずに注意することが重要です。

「プロセスマイニングとデジタルトランスフォーメーションによる産業4.0における業務の効率化の実現」

「業界に関係なく、デジタル技術は組織の間でますます人気を集めており、業績向上、収益成長、持続可能性の実現に向けて活用されています」

「DARPAがハッカーを起用し、サイバー脅威から重要なソフトウェアを強化する」

競争は、トップのAIおよびサイバーセキュリティの才能に対して、ソフトウェアの脆弱性を自動的に見つけて修正し、重要なインフラストラクチャをサイバー攻撃から守ることを求めます

Learn more about Search Results サイバー攻撃 - Page 4