Intelligenza artificiale puรฒ cambiare drasticamente il mercato del lavoro nei prossimi anni, L'intelligenza artificiale puรฒ cambiare drasticamente il mercato del lavoro nei prossimi anni. L'intelligenza artificiale puรฒ cambiare drasticamente il mercato del lavoro nei prossimi anni, hanno bisogno di dedicare tempo a mettere a punto i loro strumenti. I dipendenti devono addestrare l'IA per individuare un attacco che sta diventando sempre piรน difficile da evitare.
La realtร รจ che non esiste una risposta semplice alla domanda se l'IA sostituirร i lavoratori umani nella forza lavoro. Man mano che sorgono piรน opportunitร per l'implementazione dell'IA all'interno delle aziende, diventerร una risorsa per alcuni settori e una minaccia per altri. Ci sono molti possibili effetti negativi dell'IA sulla societร , ma anche molti positivi.
Data scientist e sviluppatori sono costantemente alla ricerca di nuove applicazioni per l'IA. Ma lo scopo rimane sempre lo stesso: per migliorare la nostra vita. We are already experiencing some of AI’s benefits through its widespread use in voice assistants and autonomous cars, but there’s much more to come. L'intelligenza artificiale influenzerร in modo significativo l'economia a causa delle sue applicazioni nella sicurezza informatica. Gli attacchi di malware e ransomware hanno raggiunto proporzioni epidemiche, causando notevoli perdite finanziarie. L'IA puรฒ combattere questi attacchi attraverso un addestramento adeguato. Quindi sarร una lunga e dura battaglia tra il bene e il male.
AI can help fight cybercrime by detecting activity patterns that signal something isn’t quite right. It’s comparable to how artificial intelligence is used in financial services to detect fraud. L'IA riesce a farlo in sistemi che devono far fronte a milioni di eventi ogni secondo. Durante tali periodi di tumulto e caos, i truffatori cercano spesso di scioperare. It’s common in DDOS (Distributed Denial of Service) attacchi.
AI’s predictive skills make it incredibly useful in this situation, ed รจ per questo, mentre ci avviciniamo 2022, piรน aziende investiranno in questa tecnologia all'avanguardia. purtroppo, fraudsters are aware of AI’s advantages. Stanno emergendo nuovi attacchi che utilizzano tecnologie come l'apprendimento automatico. Questi attacchi possono passare attraverso le difese della sicurezza informatica.
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Come funziona l'apprendimento automatico per combattere il malware?
Apprendimento automatico รจ comunemente impiegato nel settore antivirus per aumentare le capacitร di rilevamento. Le tecniche di apprendimento automatico utilizzano dati campione per creare un modello matematico che predice se un file รจ sicuro o contaminato.
L'apprendimento automatico si basa su modelli piรน recenti anzichรฉ su standard di codifica per rilevare modelli pericolosi.
Un algoritmo viene applicato ai punti dati osservabili di due set di dati costruiti manualmente. Uno contiene solo file dannosi e l'altro solo file non dannosi. Senza che gli venga detto quali tipi di modelli o punti dati cercare, l'algoritmo genera regole che gli consentono di distinguere tra file sicuri e pericolosi. Un punto dati รจ qualsiasi informazione su un file, such as a file’s internal structure, il compilatore utilizzato, risorse di testo compilate nel file, e cosรฌ via.
Il software antivirus che utilizza l'apprendimento automatico รจ in grado di rilevare nuove minacce senza fare affidamento sulle firme. Nel passato, il software antivirus si basava principalmente sul fingerprinting, che confronta i file con un enorme database di malware noto.
I controlli delle firme possono rilevare solo malware noto che puรฒ causare problemi significativi. Ha reso il software anti-malware estremamente vulnerabile poichรฉ centinaia di migliaia di nuove varietร di malware vengono sviluppate costantemente.
D'altra parte, รจ possibile addestrare l'apprendimento automatico per riconoscere le indicazioni di file dannosi e non dannosi. It allows it to discern dangerous patterns and detect malware โ whether observed before.
Gli scienziati hanno rilevamento automatico del malware inviando al computer dati malware pre-elaborati. Questa tecnica fornisce alla macchina una vista astratta del malware. La rete neurale, Albero decisionale, e Support Vector Machine lo usano per decidere la risposta corretta. This technique is advantageous because it doesn’t rely on manually designed features based on expert knowledge of the domain.
Una rete neurale potrebbe anche essere addestrata utilizzando le caratteristiche di sequenze di binari dannosi che vengono decostruiti. La rete del feed-forward, d'altro canto, prende come input un elenco di funzioni importate e file DLL di accompagnamento, e metadati dall'intestazione eseguibile portatile.
Il feed forward e i progetti di reti neurali convoluzionali, cosรฌ come le relative caratteristiche, sono combinati in un'unica rete nel classificatore finale basato sulla rete neurale. Dopo aver combinato le informazioni apprese da entrambe le sottoreti, questa rete fornisce l'output di classificazione finale. La rete sarร in grado di classificare i casi futuri utilizzando questa tecnica combinata.
L'apprendimento automatico รจ tutt'altro che perfetto
Mentre l'apprendimento automatico puรฒ essere uno strumento estremamente vantaggioso, anche se non senza inconvenienti. One of machine learning’s most significant flaws is that it doesn’t grasp the ramifications of the models it builds โ it just performs them. Elabora semplicemente i dati e formula giudizi utilizzando il metodo piรน efficiente, modo matematicamente provato.
Come detto in precedenza, all'algoritmo vengono forniti milioni di punti dati ma nessuno gli dice quali punti dati sono segni di malware. That’s something the machine learning model will have to figure out itself. Di conseguenza, nessun essere umano puรฒ mai sapere veramente quali punti dati potrebbero suggerire una minaccia, secondo il modello di apprendimento automatico. Un singolo punto dati o una precisa combinazione di 20 i punti dati potrebbero essere utilizzati.
Un determinato attaccante potrebbe scoprire in che modo il modello utilizza questi parametri per rilevare una minaccia e sfruttare la vulnerabilitร . ร per questo che gli attori malvagi possono abusare dell'IA. Man mano che diventano consapevoli di come funziona, possono trovare scappatoie per evitare il rilevamento. Un attore malintenzionato potrebbe intercettare codice pulito trovato nei file nella whitelist e interferirlo in file che altrimenti sarebbero dannosi e ingannano l'IA.
I sistemi di apprendimento automatico possono apprendere solo tanto quanto i dati forniti loro. Un modello efficace richiede enormi input di dati, ognuno dei quali deve essere etichettato accuratamente. Queste etichette aiutano il modello a comprendere aspetti specifici dei dati (per esempio. se un file รจ pulito, dannoso, o potenzialmente indesiderato).
The model’s capacity to train successfully is contingent on the precise labeling of the dataset fed to it. Puรฒ essere difficile e richiedere molto tempo da realizzare, perรฒ. Un singolo punto dati etichettato erroneamente in mezzo a milioni di punti dati classificati con precisione puรฒ portare alla devastazione anche se sembra un minuscolo errore. Se il modello utilizza l'input etichettato erroneamente per prendere una decisione, potrebbe causare errori. Questi errori potrebbero continuare in futuri progetti di formazione. Provoca un effetto valanga che puรฒ avere conseguenze di vasta portata in futuro.
ร necessaria una fusione di vecchio e nuovo.
L'IA non puรฒ sopravvivere da sola. Un approccio ibrido dell'IA combinato con metodi collaudati come il software di monitoraggio remoto puรฒ essere vantaggioso. Questi programmi sono in circolazione da quasi 15 anni. Quindi ci sono molti dati da evidenziare per il loro successo.
Le app di monitoraggio remoto hanno un elemento umano in modo che possano aiutare a sostenere l'IA quando viene sbalordita da determinate eccezioni. Per esempio, un software di monitoraggio del telefono cellulare potrebbe essere utilizzato per tracciare i dipendenti con telefoni cellulari e monitorare le e-mail sospette tramite la loro funzione di monitoraggio della posta elettronica. Le notizie false o i titoli clickbait che portano a siti Web dannosi possono essere bloccati tramite le funzionalitร di monitoraggio dei social media di queste app.
XNSPY, un'app di monitoraggio del cellulare remoto presente in molti elenchi di app di monitoraggio dei dipendenti disponibili sul mercato offre solide funzionalitร di monitoraggio della posta elettronica. I datori di lavoro possono utilizzare queste app e installarle sui lavoratori’ Android e iOS per proteggere il flusso di lavoro e i dati intellettuali. Navigando in questa pagina, puoi trovare informazioni dettagliate nell'elenco delle app di monitoraggio dei dipendenti piรน conosciute.
Poichรฉ i social media contengono miliardi di utenti e le storie false vengono pubblicate ogni secondo, ci vorranno anni per addestrare l'IA in modo efficace. Ma poichรฉ i datori di lavoro possono avvertire i dipendenti dall'apertura di collegamenti fraudolenti, l'intera rete puรฒ essere protetta tramite app di monitoraggio remoto.
Questo software รจ utilizzato per rintracciare i dipendenti con i telefoni cellulari e puรฒ anche monitorare strumenti di messaggistica crittografati end-to-end come Telegram o WhatsApp, e dal momento che stiamo assistendo a una tendenza di storie false che si diffondono nelle chat di gruppo a macchia d'olio, queste app possono prevenire perdite reputazionali e finanziarie. L'intelligenza artificiale puรฒ rivelarsi troppo lenta per proteggere questi canali a causa della loro natura volatile e imprevedibile. I dipendenti che vendono proprietร intellettuale al miglior offerente o a un informatore possono connettersi con estranei utilizzando WhatsApp o iMessage. La crittografia end-to-end viene utilizzata in diverse app di messaggistica, fornendo agli attori malintenzionati una falsa sensazione di sicurezza. XNSPY’s instant messaging monitoring tool can intercept end-to-end encryption in such scenarios too. It, perciรฒ, protegge anni di ricerca e duro lavoro dal cadere nelle mani sbagliate.
