Kāda ir mākslīgā intelekta loma kiberdrošībā?
Miscellanea / / April 02, 2023
Privātums ir ilūzija, un drošība ir prasība. Kad mēs jau esam tuvojušies divdesmit pirmā gadsimta trešajai desmitgadei, pasauli pārpludina nikns zinātnes progress un tehnoloģiju sasniegumi. Šķiet, ka nekas vairs nav tikai fabula vai izdomājums, un šajā brīdī inteliģence mēra centību, mazāk cilvēku un vairāk orientētu uz mašīnu. Bet tāpēc, ka ne viss ir pārliets ar kļavu sīrupu pār jūsu nakts auzu bļodu, sekas drošības pārkāpumu un privātuma pārkāpumu veidā ir pankūkas par dārgu cenu, izpārdošana. Kiberdrošība rada bažas, un mākslīgā intelekta ieviešana rada iespaidu, ka tas palīdz. Bet vai tas tiešām darbosies? Šajā rakstā mēs gūsim dziļu ieskatu par mākslīgā intelekta lomu kiberdrošībā. Turklāt sekosim līdzi AI nākotnei kiberdrošībā, ko var paredzēt. Iegremdējamies!
Satura rādītājs
- Kāda ir mākslīgā intelekta loma kiberdrošībā?
- Kas ir kiberdrošība?
- Kas ir mākslīgais intelekts?
- Kas ir mākslīgais intelekts kiberdrošībā?
- Vai mākslīgais intelekts ir ceļš uz nākotnes kiberdrošību?
- Ar kādiem izaicinājumiem kiberdrošībā saskaras mākslīgais intelekts?
Kāda ir mākslīgā intelekta loma kiberdrošībā?
AI sistēmas darbojas neatkarīgi un autonomi. Mākslīgā intelekta risinājumu nākotni nevar paredzēt; tomēr uz tiem nevajadzētu pilnībā paļauties. Labākais veids, kā tam pieiet, ir domāt par to kā par inteliģentu un spēcīgu karavīru, kurš kaujas laukā spēj veikt aprēķinus un rīkoties intuitīvi. Tomēr mašīnmācīšanās paaugstina aizsardzības spēku potenciālu. Turpinot šo rakstu, mēs uzzināsim par mākslīgā intelekta lomu kiberdrošības nodrošināšanā ar AI nākotni kiberdrošībā. Pirms tam apskatīsim, kas ir kiberdrošība.
Kas ir kiberdrošība?
Lai novērstu kiberuzbrukumus, kiberdrošība ir prakse, lai nodrošinātu jebkura elektroniskā sīkrīkā, kas ir savienots ar internetu, saglabātās informācijas aizsardzība.
- Tas attiecas uz skaitļošanas sistēmu aizsardzība un aizsargāt tos pret jebkāda veida digitāliem draudiem un ļaunprātīgiem uzbrukumiem aparatūras, programmatūras un datu līmenī, izvietojot programmas un procesus.
- Turklāt arvien vairāk patērētāju IoT ierīču izmantošana rada lielāku potenciālu risku jebkuras personas vai grupas konfidenciālajai un sensitīvajai informācijai. Tas padara kiberdrošību par neapspriežamu instrumentu.
- Ir dažādi kiberdrošības komponenti, kuru pamatā ir tās nodrošinātās drošības veids, daži no tiem ir lietojumprogrammu drošība, tīkla drošība, informācijas vai datu drošība, mākoņa drošība, darbības drošība, utt.
Jūs uzzināsit par AI nākotni kiberdrošības un mākslīgā intelekta jomā, kā arī tālāk par kiberdrošības iespējām un izaicinājumiem. Turpiniet lasīt!
Lasīt arī: Lietojumprogrammu integrācijas galvenās jaunās tendences, kas gaidāmas 2023. gadā
Kas ir mākslīgais intelekts?
Mākslīgais intelekts ir algoritmikas ir paredzētiimitēt cilvēka intelektu lai veiktu reāllaika uzdevumus un improvizētu, izmantojot mašīnmācīšanās iespējas, lai pielāgotos jauniem kopumiem informāciju tekstu, audio un video veidā un apstrādājiet tos uz integrēta aparatūras pamata un programmatūra. AI programmas uzņem lielu datu apjomu, analizē to korelācijas un modeļus un izveido savas periodiskas ievades vairākām situācijām.
AI ir a jomai specifisku zināšanu krājums kas darbojas trīs veidos:
- Asistētā izlūkošana
- Papildināts intelekts
- Autonomais intelekts
Kas ir mākslīgais intelekts kiberdrošībā?
Kā improvizēta darbība kiberdrošība uzsver ir svarīgi pastāvīgi uzraudzīt un novērst draudus pirms tie spēj radīt jebkādus bojājumus sistēmai. Tādā gadījumā mākslīgā intelekta lomas integrēšana kiberdrošībā ne tikai automatizē manuālos spēka procesus, bet arī palielina darbplūsmas precizitāti un ātrumu. Tas ļauj racionāli uzturēt drošību.
Neskatoties uz to, ka mēs nešaubāmies par cilvēka intelektu, tā ir taisnība AI piedāvā ievērojamas priekšrocības organizācijām, kas to ievieš savās aizsardzības programmās. Ņemot vērā cilvēku spēju ierobežojumus, nav iespējams identificēt jaunas ļaunprogrammatūras šķirnes, pikšķerēšanas metodes un katru apdraudējumu, ar ko saskaras organizācija un tās mākoņpakalpojumi. Turklāt apdraudējuma potenciāla atpazīšana ir daudz sarežģītāka intensitātes un ievainojamību dēļ, ko tas var piesaistīt serverim. Nezināms, neatklāts drauds, reaģējot uz draudiem, var radīt milzīgus bojājumus sistēmai.
Runājot par AI kiberdrošības priekšrocībām, mēs varam runāt par tik daudzām priekšrocībām. Turklāt mēs pārbaudīsim arī mākslīgā intelekta un kiberdrošības iespējas un izaicinājumus.
es Datu līdzekļu krājumi
AI ir ekspertu sistēmu kopums, kas izmanto dziļas mācīšanās iespējas, lai piekļūtu un iegūtu precīzus uzskaites datus par visām ierīcēm, lietotājiem un lietojumprogrammām, kas tajās darbojas. Tas ļauj tai piedāvāt datu krātuvi ar visu informāciju uzņēmumā, lai labāk klasificētu un pārvaldītu datu aktīvus.
II. Autentifikācijas nodrošināšana
AI aizsargā ierīcē esošo personisko informāciju, piemēram, lietotājvārdus un paroles, naudas karšu numurus, ID utt. Izmanto vairākas komerciālas vietnes, kas darbojas visā uzņēmumā. Lai nodrošinātu šīs informācijas drošību, tie ievieš papildu drošības līmeni, kas pasargā no pārkāpumiem, piemēram, dažāda veida ļaunprātīgas programmatūras, vīrusiem, tārpiem un Trojas zirgiem.
III. AI identificē nezināmus draudus
Izsmalcinātība ar laiku neaprobežojas tikai ar drošību, bet arī ar pārkāpumiem. Ik gadu aktivizējas simtiem miljonu kaitēkļu. Galu galā jebkura novecošanās drošības sistēma var padarīt ierīci neaizsargātu pret draudiem. Mākslīgā intelekta lomas iekļaušana kiberdrošībā ļauj nodrošināt stabilu drošību, ļaujot tai precīzi novērtēt un reaģēt gan uz esošajiem, gan nezināmajiem draudiem. Šī AI virzītā pieeja palīdz aizsargāties pret nepārtraukti mainīgo kiberdraudu ainavu.
IV. Uzrauga satiksmi un nosaka anomālijas
Pat vidēja lieluma organizācijā serverī notiek datu apmaiņas pārpilnība, un arī ar vairākiem tīkla serveriem starp uzņēmumiem un klientiem. Nesankcionēta piekļuve aizsargā privātumu un drošību pēc pieprasījuma. Dati, kas tiek izplatīti organizācijas tīklā, var radīt potenciālus riskus, kas ir jāidentificē un jānovērš, lai tie varētu izraisīt jebkādas darbības. AI ir ideāls risinājums drošības speciālistiem, lai neatkarīgi novērtētu trafiku un nodrošinātu datu drošību.
V. Inteliģenta inteliģence laika gaitā
Mašīnmācīšanās un dziļās mācīšanās iespēju integrācija ļauj mākslīgajam intelektam laika gaitā uzlaboties. Tā nepārtraukti attīstās un atjaunina sevi, pamatojoties uz pastāvīgu informācijas analīzi. Tā analizē modeļus organizācijas tīklā un sagrupē tos atbilstoši tam algoritmu, ļaujot tam noteikt jebkādas turpmākas novirzes vai neatpazītus modeļus nākotnē dinamiski.
VI. Galapunktu aizsardzība pret iespiešanos
Ierīču izplatība organizācijā rada izaicinājumu drošības uzturēšanai. Lai aizsargātu sistēmas no iespējamiem draudiem gan aparatūras, gan programmatūras līmenī, pretvīrusu programmas un Virtuālie privātie tīkli (VPN) izveidot daudzslāņu aizsardzības vairogu.
VII. Riska aizsardzība
IT aktīviem, gan materiālajiem, gan ēteriskajiem, ir nepieciešama mākslīgā intelekta sistēmu palīdzība, jo uz tiem pastāvīgi vēršas kibernoziedznieki. Turklāt uzlaušanas intensitāte tagad ir paaugstināta līdz tādai pakāpei, ka jebkurai ierīcei var attālināti piekļūt un to var izmantot no jebkura attāluma, ja tā tiek uzlauzta. Izmantojot AI, ir iespējams paredzēt un izsekot gaidāmos kiberuzbrukumus un attiecīgi sagatavot aizdomīgās vietnes.
VIII. Botu bloķēšana
Mākslīgā intelekta loma kiberdrošībā attiecas arī uz robotu bloķēšanu. Boti sarunājas par katru organizāciju pārdošanas un pakalpojumu nozarē. Botu izpratne rada draudus uzņēmuma sistēmām un rada trafiku. AI diskriminē pieļaujamos un drošos robotus un novērš ļaunprātīgos.
IX. Labāka riska pārvaldība
Ātrums ir pašreizējo scenāriju būtība, un sistēmas vienmēr novērtē ātru novērtēšanu un aizsardzību pret iefiltrēšanos. Lai sniegtu priekšstatu mūsu lasītājiem, saskaņā ar ziņojumiem vidējais draudu skaits, ko organizācija saņem dienā, ir aptuveni 200 000. Personas spēja atpazīt, saprast, pārbaudīt un atrisināt problēmu prasa daudz ilgāku laiku nekā iepriekš ģenerēts algoritmiskais aprēķins. Tas samazina spēku darba slodzi, kā arī palīdz noteikt vājās vietas sistēmā, ko var izmantot problēmu risināšanai.
X. Labāka vispārējā drošība
Uzņēmējdarbības organizācijas bieži apdraud ļaunprātīga programmatūra, izspiedējprogrammatūra, uzlaušana un pakalpojumu atteikuma uzbrukumi. Mākslīgais intelekts (AI) piešķir prioritāti drošības pasākumiem pret visām šādām briesmām un nodrošina visaptverošu aizsardzību. AI rada loģiskas saiknes starp riskiem un nesankcionētām IP adresēm un nodrošina loģiskus un uz datiem balstītus ieskatus reāllaikā. Tie palīdz drošības speciālistiem reaģēt uz uzbrukumiem līdz pat 60 reizēm ātrāk.
XI. Izgūstiet sistēmas un analizējiet galveno cēloni
Sistēmas gadījumā pārkāpums, kā rezultātā tiek zaudēti dati, to var atmaksāt par visu tā datu apjomu. Turklāt, veicot padziļinātu analīzi, var identificēt un izmeklēt uzbrukuma galveno cēloni.
XII. Automatizētā drošība
Drošības automatizācija tiek veikta, ja mākslīgais intelekts izmanto mašīnmācīšanos, lai automatizētu līdzīgus drošības uzdevumus, piemēram, ielāpu pārvaldību un reaģēšanu uz incidentiem. Tādējādi var samazināt cilvēkresursu pārslodzi apsardzes palātu uzdevumu precizēšanai un uzraudzībai. Mākslīgais intelekts varētu stiprināt automatizāciju neatkarīgās drošības sistēmās. Tas nozīmētu, ka organizācijām ir jāaizsargājas pret draudiem reāllaikā pat tad, ja manuālie operatori nav pieejami.
Turpiniet lasīt, lai uzzinātu par AI nākotni kiberdrošībā.
Lasīt arī: NextDNS vs Cloudflare: kurš ir ātrāks DNS?
Vai mākslīgais intelekts ir ceļš uz nākotnes kiberdrošību?
Inteliģents aģents, kas ātri atrisina sānlīnijas un novērš lietotāju novirzes, rūpīgi pārbauda slēptos draudus miljonos koda rindiņu ātrāk, nekā prognozēts, vai pamana ļaunprātīgas programmatūras uzbrukumus — ko gan vairāk organizācija varētu lūgt priekš? Mākslīgā intelekta jēdziens kiberdrošībā ir ātri atpazīst ļaunprātīgus uzbrukumus un mēģinājumus. Uzzinājām par mākslīgā intelekta lomu kiberdrošībā. Galu galā mēs varam teikt, ka AI nākotne kiberdrošībā ir gaiša un skaidra.
Augošā tehnoloģiju revolūcija rūpniecības sektorā ir dāvana, kas tiek piedāvāta kiberdrošībai pārvērš to no rīcības plāna par izaicinājumu, lai uzraudzītu draudus miljoniem savienotu ierīču globāli. Paradigmas maiņa no vecām tradicionālajām struktūrām uz jauninājumiem formā viedierīces, automatizēta tehnika, un uzlabota skaitļošana ir tieši saistīta ar izmaiņām organizācijas uzvedībā. Ņemot vērā IoT, mākoņdatošanas, robotu u.c. attīstību. ir uzsvēris vajadzību uzsvērt AI kiberdrošības risinājumos.
- IT nozares ir pārslogotas ar resursiem, lai nodrošinātu kritisko līdzekļu aizsardzību pret virkni uzbrukumu. Mākslīgais intelekts un mašīnmācīšanās kopā apstrādāt datus un atklāt novirzes IoT ekosistēmas uzvedībā, saglabājot trauksmi par drošību un veidojot galapunktu noteikšanas tehnoloģijas.
- AI kiberdrošības risinājumi cenšas nodrošināt augstāko nepieciešamo drošības aizsardzības līmeni neitralizēt draudus, jo īpaši attiecībā uz valdības un nacionālās drošības aģentūrām, nerunājot par iespēju kļūdīties, jo jebkuram pārkāpumam var būt katastrofālas sekas. Varētu prognozēt pieprasījumu pēc ekspertiem, kuriem ir pieredze AI un mašīnmācības izmantošanā kiberdrošības infrastruktūrā.
- Privāto datu koplietošanas, drošu maksājumu sistēmu un tā tālāk jomās AI kiberdrošības apvienošana ar Blockchain tehnoloģiju nodrošinātu drošāku un decentralizētāku pieeju. Šī pieeja, kas improvizē mākslīgā intelekta lomu kiberdrošībā, varētu radikāli mainīt veidu, kā tiek aizsargāti digitālie aktīvi.
- Automatizēto risinājumu izplatība to atvieglo atdarināt un uzlabot cilvēka spējas, uzlabot efektivitāti, un samazināt cilvēka kļūdu iespējamību. Pēc Forbes datiem, biznesa organizācijas jau tērē miljardiem dolāru AI un industriālajam IoT (IIoT), lai ieviestu viedās tehnoloģijas. Tas paredz, ka mākslīgā intelekta tirgus vien līdz 2025. gadam būs 500 miljardu dolāru vērts.
- No 2022. līdz 2029. gadam mākslīgā intelekta nākotne kiberdrošības tirgū varētu pieaugt salikto gada pieauguma tempu 24,2% un sasniedz 66,22 miljardus ASV dolāru.
- Telekomunikācijas, banku pakalpojumi un patēriņa preces ir starp trim populārākajām nozarēm, kurās izmanto mākslīgo intelektu. Saskaņā ar International Data Corporation datiem, globālie kiberdrošības izdevumi līdz 2024. gadam var sasniegt 174,7 miljardus ASV dolāru.
- Uzņēmumiem ir obligāti jāiegulda progresīvās ar AI integrētās sistēmās, lai saglabātu konkurētspēju tirgū un saskartos ar mainīgiem draudiem. Saskaņā ar ziņojumu 2019. gadā tika ziņots par vairāk nekā 30 000 kibernoziegumu incidentiem, tostarp 4000 pārkāpumiem, kuru rezultātā tika zaudēti dati. 2020. gadā vidējās izmaksas organizācijai, kas cieta no drošības pārkāpuma, bija vairāk nekā 8 miljoni USD.
- Saskaņā ar IBM, neveiksmes agrīnā atklāšanā un apkarošanā rada nopietnus zaudējumus, un 2022. gadā datu pārkāpumu vidējās izmaksas pasaulē bija 4,35 miljoni USD. Uzņēmumi, kuros AI ir pilnībā izvietoti un automatizācijas programmas, ietaupīja 3,05 miljonus USD.
- 2022. gada Gartner direktoru padomes aptaujā to padomju procentuālais daudzums, kas kiberdrošību uzskata par uzņēmējdarbības risku, ir pieaudzis no 58% līdz 88%. Tādējādi AI nākotne kiberdrošībā varētu būt priekšā ar garu ceļu.
Lasīt arī: 13 labākās Android lietotnes, lai aizsargātu failus un mapes ar paroli
Ar kādiem izaicinājumiem kiberdrošībā saskaras mākslīgais intelekts?
Digitālā transformācija paver vienmērīgu ceļu izaugsmei, un ievērojams vairākās programmās aktīvo lietotāju skaita pieaugums ir ievērojami palielinājies. AI adaptīvā kvalitāte ir nevainojams zobens pret drošības dēmoniem. Tehnoloģijām ir ejams garš ceļš, lai tikmēr tiktu galā ar mākslīgā intelekta un kiberdrošības iespējām un izaicinājumiem.
Ar tādiem faktoriem kā nepārtraukta mācīšanās un attīstība, datu apstrāde, uzdevumu likvidēšana, pašatjauninājumi, informācijas analīze un daudz ko citu, šķiet, ka ar AI milzīgo potenciālu tiek uzlaboti drošības kanālu rezultāti. Un AI nākotne kiberdrošībā izskatās spoža.
Tomēr tas rada arī daudzus šķēršļus, ar kuriem var nākties saskarties kiberdrošībai, jo pulsējošais izlūkdatu kāpums nepārkāpj drošības ierobežojumus. Apsverot mākslīgā intelekta lomu kiberdrošībā, iespējas zagt datus kibernoziedznieku durvīm nepakļaujas.
Lapas otrā pusē dažas no galvenajām problēmām, ar kurām varētu saskarties AI kiberdrošības risinājumi, ir:
es Resursu pieejamība
Mašīnmācīšanās modeļu un mākslīgā intelekta risinājumu ieviešanai ir nepieciešams specializēts aprīkojums, infrastruktūra un zināšanas, lai pārvaldītu AI drošības sistēmas. Ņemot vērā ar to saistītos būtiskos finansiālos izdevumus, ne katrs vidējais vai mazais uzņēmums neatkarīgi no iespējamiem draudiem varētu segt šādas izmaksas. Turklāt ekspertu tirgus ir salīdzinoši mazāks par globālo pieprasījumu, kas rada lielākas grūtības resursu apguvē.
II. Ekonomikas dinamika
Lietas neierobežo infrastruktūras izveidi, bet arī IT sistēmu administrēšanu. Mākslīgais intelekts veicina augstu uzturēšanas un pārvaldības līmeni. Ja vien pakalpojumu sniedzējiem piedāvāt AI drošību kā programmatūras kā pakalpojuma (SaaS) vai platformas kā pakalpojuma (PaaS) modeli, nav daudz uzņēmumi varētu segt izmaksas un resursus, lai nodrošinātu AI drošības sistēmu darbību optimāli.
III. Pusgatavi iekšējie procesi
Lielākajā daļā uzņēmumu drošības komponenti attiecas tikai uz rīkiem un platformām, savukārt iekšējie uzlabojumi procesi un nepieciešamība pēc kultūras pārmaiņām tiek ignorēti, jo tiek pastāvīgi novērsts kapitāls investīcijas. Tas pierāda drošības sistēmu kļūmi ar mākslīgo intelektu.
IV. Ievērojot datu privātuma likumus
Mašīnmācība ir mākslīgā intelekta aspekts, un, tā kā mēs jau lasījām, ka AI sniedz vairāk laika gaitā, ir skaidrs ka, lai apmācītu drošības programmatūras sistēmu, būtu nepieciešams bagātīgs datu un informācijas apjoms precizitāte. Lai gan šis gadījums ir acīmredzams, tas var pārkāpt "tiesības tikt aizmirstam" likumus. Šīs sistēmu process liels datu apjoms un jebkura neatbilstība var izraisīt nevēlamu zādzību.
V. Datu kvalitāte apmācībai
Mašīnmācība pilnībā balstās uz algoritma apmācībā izmantoto datu kvalitāti un efektivitāti. Ir svarīgi vai nu izstrādāt elastīgu, bet ne trauslu apmācībā noderīgu datu sistēmu, vai iegūt reāllaika datus no esošajiem kiberdrošības gadījumiem. Turklāt, lai nodrošinātu rezultātu precizitāti, nevar ignorēt klasifikatoru un algoritmu modeļu novērtēšanu no vairākiem aspektiem. Precīza kiberdrošības sistēmu klāsta izstrāde varētu būt biedējošs uzdevums, un tam būtu jāpaļaujas uz matemātikas un mākslīgā intelekta modelēšanas tehnoloģiju gigantu ekspertu palīdzību. Tas ir vienīgais veids, kā pilnībā novērtēt mākslīgā intelekta lomu kiberdrošībā.
VI. Joprojām neapspriežama nepieciešamība pēc komandām darboties
Izturot mākslīgā intelekta un kiberdrošības iespējas un izaicinājumus, nav noliedzams, ka AI kiberdrošības programmas iestrādāts uzņēmumu tīklos, imunizēt iekšējās aizsardzības sistēmas, lai saīsinātu prognozēšanas un noteikšanas laiku un novērstu trūkumus pārkāpumiem. AI izmantotā jauda ļauj organizācijām novērst ļaunprātīgus uzbrukumus. Tomēr viedās sistēmas lēmumu pieņemšanas spējas ir atkarīgas no tās kritiskās un radošās domāšanas spējām, par kurām vēl ir jāveic daudz vairāk pētījumu. Tas nozīmē, ka vēl kādu laiku nevar pilnībā paļauties uz mašīnmācīšanos.
VII. Apkārtējie riskanti riski
Draudi evolūcija laika gaitā vairs nav lēns process un, kamēr visi šie procesi Atšķirīgu draudu risinājumu identificēšana un integrācija turpinās, jo arvien vairāk draudu parādās publiskais īpašums. Īstenošanas amplitūda ir sarežģīta. Drošības sistēma varēja izmantot tikai resursus, lai atklātu un atzīmētu draudus atbilstoši savai mācībai. Lai uzlabotu precizitāti, ir nepieciešami pastiprināti mācību modeļi. Ja tā nav, AI sistēmas var nesniegt precīzus rezultātus.
AI kiberdrošības risinājumu pamatojums piesaista vienmērīgu pieejamo datu plūsmu par vairākiem faktoriem un saistītajiem riskiem. Tā kā vairāk nekā puse no kiberdrošības pārkāpumiem netiek publiski ziņots, izstrādātājiem ir grūti apkopojiet datus, sistemātiski apkopojiet tos analīzei, apmāciet algoritmus un galu galā izveidojiet spēcīgu AI drošību sistēma.
VIII. Sarežģīta datu šifrēšana
No lietotāja puses datu šifrēšana neapšaubāmi ir drošības pasākums, taču progresīvu datu šifrēšanas stratēģiju izmantošana apgrūtina pat drošības sistēmai slēpto draudu atcelšanu. Dziļā pakešu pārbaude (DPI) filtrē ārējās paketes. Bet iepriekš definētais koda raksturlielums, ko izmanto šifrēšanai, var arī iefiltrēties sistēmā kā plēsējs.
IX. Neaizsargāts pret uzbrukumiem
Lai gan AI kiberdrošība ir drošības sistēmas, tā var arī piesaistīt uzbrukumus. Noteikumi, kuru ievērošanai ir paredzēti kiberdrošības rīki, mēdz būt aizskaroši pret tiem. Manipulācijas un novirzes AI modeļa datos var ietekmēt iekārtu valodas apguve un ievadi, kas noved pie nepareizu lēmumu pieņemšanas un konfidenciālu datu privātuma pārkāpumiem.
Ieteicams:
- 22 labākās astronomijas un zvaigžņu vērošanas lietotnes
- Kas ir Valorant pakešu zudums?
- Jasper AI pārskati: informācija, cenas un funkcijas
- 23 labākie bezmaksas AI rakstīšanas rīki
Organizācijām ir svarīgi apsvērt AI veiksmīgās sekas un improvizēt savus vērtspapīrus, lai tās labāk aizsargātu pret bojājumiem. Ar to mēs beidzam savu rakstu. Mēs ceram, ka jūs uzzinājāt par mākslīgā intelekta loma kiberdrošībā un AI nākotne kiberdrošībā. Sazinieties ar mums ar saviem jautājumiem un ieteikumiem, izmantojot tālāk sniegto komentāru sadaļu. Tāpat dariet mums zināmu, par ko vēlaties uzzināt tālāk.