وبلاگ

شماره تماس : 52768000 - 021

هوش مصنوعی مولد در امنیت سایبری

هوش مصنوعی مولد (GenAI) چیست؟

هوش مصنوعی مولد، که به اختصار GenAI نامیده می‌شود، شاخه‌ای از هوش مصنوعی است که بر تولید داده‌های جدید بر اساس داده‌های موجود تمرکز دارد. این فناوری پیشرفته امکان استفاده‌های متنوعی را فراهم می‌کند، از جمله بازیابی و تحلیل داده‌ها، تولید محتوا، و خلاصه‌سازی، که در طیف گسترده‌ای از کاربردها به کار می‌رود.

هوش مصنوعی مولد همچنین در زمینه امنیت سایبری کاربردهای زیادی دارد؛ از کمک به شکارچیان تهدیدها در بازیابی داده‌ها برای تحقیقات جاری تا ارائه بینش‌های لحظه‌ای که به گردش کار مدیریت آسیب‌پذیری‌ها کمک می‌کند. در این مقاله، نقش اساسی هوش مصنوعی مولد در ایجاد یک وضعیت امنیت سایبری قوی را بررسی خواهیم کرد.

هوش مصنوعی مولد چگونه کار می‌کند: یک مرور کوتاه

هوش مصنوعی مولد از زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی به نام یادگیری ماشین (ML) نشأت می‌گیرد. یادگیری ماشین شامل استفاده از الگوریتم‌هایی است که به طور خودکار با یادگیری الگوها از حجم زیادی از داده‌ها بهبود می‌یابند. در میان حوزه‌های مختلف یادگیری ماشین، یادگیری عمیق قرار دارد که از الگوریتم‌های لایه‌بندی شده (به نام شبکه‌های عصبی) استفاده می‌کند که به نحوی شبیه به عملکرد نورون‌ها در مغز انسان عمل می‌کنند. این امکان را به سیستم‌ها می‌دهد که به طور خودکار یاد بگیرند و تصمیم‌گیری کنند.

در حوزه یادگیری عمیق، نوعی طراحی برای شبکه عصبی به نام ترانسفورمر وجود دارد. مدل ترانسفورمر از لایه‌هایی از نورون‌های مصنوعی استفاده می‌کند که داده‌های ورودی را به صورت موازی تحلیل می‌کنند و این فرآیند را بسیار کارآمد می‌سازند. یکی از معروف‌ترین مدل‌های این دسته، مدل ترانسفورمر پیش‌آموزش دیده مولد، معروف به GPT است. این مدل‌ها که با حجم زیادی از داده‌ها پیش‌آموزش دیده‌اند، می‌توانند متنی شبیه به متن انسانی تولید کنند.

به طور ساده، هوش مصنوعی مولد شامل مراحل زیر است:

  1. مدل با یک مجموعه داده بسیار بزرگ آموزش داده می‌شود
  2. مدل الگوها و ساختارهای زیرین داده‌ها را یاد می‌گیرد و درک می‌کند
  3. فرآیند مولد به ایجاد داده‌های جدیدی می‌پردازد که این الگوها و ساختارهای یاد گرفته شده را تقلید می‌کند

با درک این موضوع، به نقش هوش مصنوعی مولد در حوزه امنیت سایبری می‌پردازیم.

هوش مصنوعی مولد در امنیت سایبری

پتانسیل هوش مصنوعی مولد (GenAI) برای تأثیرگذاری بر فضای امنیت سایبری بسیار عظیم است. همان‌طور که می‌تواند الگوهای متنی را بیاموزد و تکرار کند، می‌تواند از الگوهای موجود در تهدیدات سایبری یا آسیب‌پذیری‌ها نیز یاد بگیرد و یا مستندات محصولات امنیتی را یاد بگیرد تا تحلیلگران بتوانند به سرعت ابزارهای امنیتی خود را پرس‌وجو کنند.

مدل هوش مصنوعی مولد که بر روی حجم زیادی از داده‌های تاریخی امنیت سایبری آموزش دیده است، می‌تواند الگوها و روندها را شناسایی کند و در نتیجه قابلیت پیش‌بینی تهدیدات آینده را فراهم آورد. به جای پاسخ به تهدیدات به محض وقوع آن‌ها، متخصصان امنیت سایبری می‌توانند از هوش مصنوعی مولد برای پیش‌بینی تهدیدات قبل از وقوع آن‌ها استفاده کنند و ارزش ابزارهای امنیتی موجود خود را به حداکثر برسانند. هوش مصنوعی مولد به سازمان‌ها امکان می‌دهد تا رویکردی پیشگیرانه نسبت به امنیت سایبری اتخاذ کنند.

هوش مصنوعی مولد همچنین می‌تواند در کمک به تیم‌ها برای ایمن‌سازی سیستم‌هایشان مؤثر باشد. به عنوان مثال، می‌تواند برای تولید رمزهای عبور پیچیده و منحصر به فرد یا کلیدهای رمزنگاری استفاده شود که حدس زدن یا شکستن آن‌ها بسیار دشوار است. از آنجا که اعتبارنامه‌های ضعیف یا به خطر افتاده اغلب به عنوان نقاط ورود برای نقض‌های امنیتی عمل می‌کنند، هوش مصنوعی مولد می‌تواند یک لایه امنیتی اضافی ارائه دهد.

مزایا و معایب هوش مصنوعی مولد در امنیت سایبری

هوش مصنوعی مولد در امنیت سایبری مزایای قابل توجهی به همراه دارد و راه‌حل‌هایی برای بسیاری از چالش‌های موجود در این زمینه ارائه می‌دهد.

مزایا

  1. کارایی :با استفاده از هوش مصنوعی مولد، تشخیص و پاسخ به تهدیدات سایبری می‌تواند کارآمدتر شود. به عنوان یک سیستم بومی هوش مصنوعی که می‌آموزد چگونه وظایف خاصی را انجام دهد، می‌تواند به تحلیلگران امنیت کمک کند تا اطلاعات مورد نیاز خود را به سرعت بیابند. این امر گردش کار تحلیلگران را تسریع می‌کند و آن‌ها را قادر می‌سازد تا بر وظایف اضافی تمرکز کنند و بهره‌وری تیم خود را افزایش دهند.
  2. تحلیل عمیق و خلاصه‌سازی: هوش مصنوعی مولد می‌تواند به تیم‌ها امکان دهد تا داده‌ها را از منابع یا ماژول‌های مختلف تحلیل کنند و تحلیل‌های داده‌های وقت‌گیر و خسته‌کننده را با سرعت و دقت انجام دهند. همچنین می‌تواند برای ایجاد خلاصه‌های طبیعی از حوادث و ارزیابی تهدیدات استفاده شود و بازدهی تیم را افزایش دهد.
  3. تشخیص تهدیدات پیشگیرانه: شاید مهم‌ترین مزیت هوش مصنوعی مولد، تغییر رویکرد از واکنشی به پیشگیرانه در امنیت سایبری باشد. با هشدار دادن به تیم‌ها درباره تهدیدات احتمالی بر اساس الگوهای یادگرفته شده، هوش مصنوعی مولد امکان اقدام پیشگیرانه قبل از وقوع نقض را فراهم می‌آورد.

معایب

با این که استفاده از هوش مصنوعی مولد جذاب است، مهم است که چالش‌های مرتبط با آن را نیز در نظر گرفت. مانند هر فناوری دیگری، استفاده از آن باید با مسئولیت‌پذیری انجام شود تا خطرات و سوء استفاده‌های احتمالی کاهش یابد.

  1. نیاز به منابع محاسباتی بالا: آموزش مدل‌های هوش مصنوعی مولد نیاز به قدرت محاسباتی و ذخیره‌سازی زیادی دارد. برای سازمان‌های کوچکتر، این می‌تواند یک عامل محدودکننده باشد.
  2. خطر استفاده از هوش مصنوعی توسط مهاجمان: مدل‌های هوش مصنوعی مولد و ابزارهای مرتبط به طور فزاینده‌ای از طریق منابع باز، ارزان و مبتنی بر ابر در دسترس قرار می‌گیرند. همان‌طور که شرکت‌ها می‌توانند از هوش مصنوعی مولد برای امنیت سایبری استفاده کنند، مجرمان سایبری نیز می‌توانند از هوش مصنوعی مولد برای توسعه حملات پیچیده‌ای که از تدابیر امنیتی عبور می‌کنند، استفاده کنند. از طریق اکوسیستم رو به رشد ابزارهای مبتنی بر GPT، هوش مصنوعی مولد موانع ورود برای عاملان تهدید جدید به منظور انجام حملات بسیار پیچیده را کاهش می‌دهد.
  3. ملاحظات اخلاقی: بحث‌های کنونی سوالات اخلاقی مرتبط با حریم خصوصی و کنترل داده‌ها را مطرح می‌کنند، به ویژه در مورد نوع داده‌هایی که توسط مدل‌های هوش مصنوعی در مجموعه‌های داده آموزشی استفاده می‌شود.

شاید به این مقالات هم علاقه داشته باشید ...

چالش‌های پیاده سازی سیستم مدیریت امنیت اطلاعات در یک سازمان

اطلاعات به عنوان یکی از عناصر اساسی در یک سازمان، به همان اندازه که کارکنان، اماکن و تجهیزات اهمیت دارند، از اهمیت برخوردار می‌باشد. در جهان امروز اتکاي هر سازمانی، چه دولتی و چه خصوصی، بر مبناي تکنولوژي اطلاعات است که به طور فزاینده اي در حال افزایش میباشد. در طول دو دهه گذشته، ماهیت سیستم هاي اطلاعاتی به طور عمده اي تغییر یافته و تبدیل به بخش بزرگی از فرآیندهاي کسب و کار شده است. اطلاعات، به یک دارایی استراتژیکی توسعه یافته و سیستم هاي اطلاعاتی به یک ابزار استراتژیکی براي سازمان ها و دولت ها تبدیل شده است. ما باید از اطلاعات حفاظت کنیم تا: فقط افراد مجاز بتوانند به آن دسترسی داشته باشند. ( محرمانگی ) اطمینان یابیم که اطلاعات درست است و دقیقا همان چیزی است که باید باشد و مورد دستکاری و تخریب قرار نگرفته است. ( یکپارچگی ) در زمان‌های مجاز، افراد مجاز بتوانند به راحتی به آن دسترسی داشته باشند. ( دسترس پذیری ) بسیاري از شکست هاي پیاده سازي (ISMS) ریشه در مسائل سازمانی و بی توجهی به وضعیت آمادگی سازمان قبل از پیاده سازي دارد. چالش هاي اساسی سازمان ها در پیاده سازي موفق سیستم مدیریت امنیت اطلاعات عبارتند از: عدم حمایت کافی مدیریت ارشد از استقرار سیستم مدیریت امنیت اطلاعات: وقتی مدیریت ارشد سازمان به امنیت اطلاعات اهمیت کمتری بدهد، اعمال سیاست‌ها و استانداردهای لازم برای حفظ امنیت اطلاعات ممکن است دچار تخلفات و کمبود‌ها شود، همچنین عدم حمایت مدیریت ارشد می‌تواند منجر به کاهش تخصیص منابع مالی و انسانی برای پیاده‌سازی ISMS شود. این می‌تواند باعث شود که سازمان نتواند به طور کامل به استقرار فرآیند‌ها، فناوری‌ها و آموزش‌های مورد نیاز برای حفظ امنیت اطلاعات بپردازد. نگاه پروژه محور و موقتی به پیاده سازي سیستم مدیریت امنیت اطلاعات: در صورتی که نگاه سازمان به مقوله ي امنیت اطلاعات پروژه محور باشد و پس از اجراي سیستم و اخذ گواهینامه در نگهداري و بهبود امنیت اطلاعات تلاشی صورت نگیرد، با بروز آسیب هاي پذیري‌های جدید و انجام حملات پیشرفته تر، امنیت سازمان در معرض مخاطره جدي قرار خواهد گرفت. گستردگی دامنه پیاده سازی سیستم مدیریت امنیت اطلاعات در ابتدای کار :  این چالش ممکن است در ابتدای کار به ویژه زمانی که سازمان برای اولین بار به پیاده‌سازی ISMS می‌پردازد، مطرح شود. گسترش سیستم مدیریت امنیت اطلاعات به تمامی بخش‌ها و واحدهای سازمان نیازمند هماهنگی و توافق بین همه‌ی واحدها، تخصیص منابع بیشتر از جمله منابع مالی، انسانی و فنی و تغییر فرهنگ و رویکرد در سازمان می‌باشد. توصیه می‌شود در ابتدا، سیستم مدیریت امنیت اطلاعات را در یک دامنه کوچکتر پیاده‌سازی کنید تا فرهنگ مدیریت امنیت اطلاعات در سازمان نهادینه شود. عدم تفکیک مسئولیت ها و وظایف پرسنل: زمانی که مسئولیت‌ها و وظایف پرسنل در خصوص امنیت اطلاعات به طور واضح تعیین نشده باشد، ممکن است تداخل و ابهام در اجرای سیاست‌ها و رویه‌های امنیتی ایجاد شود. این مسئله می‌تواند منجر به نادیده گرفتن یا انجام ناقص وظایف مربوط به امنیت اطلاعات شود. عدم ارائه آموزش هاي لازم به پرسنل: پرسنل سازمان بدون آموزش‌های لازم نمی‌توانند به درستی از ابزارها و روش‌های امنیتی استفاده کنند، رفتارهای امنیتی مورد نیاز را در مواجهه با مسائل امنیتی انجام دهند و یا حتی ممکن است مورد هدف حملات مهندسی اجتماعی و فیشینگ قرار بگیرند. کمبود منابع مالی، انسانی، فنی و … پیاده‌سازی یک سیستم مدیریت امنیت اطلاعات نیازمند سرمایه‌گذاری مالی و تیمی متخصص از افراد است. کمبود منابع مالی می‌تواند مانع از تامین ابزارها، فناوری‌ها و آموزش‌های لازم برای ایجاد یک سیستم موثر و قابل اطمینان شود. عدم حضور نيروي متخصص در حوزه فناوري اطلاعات در سازمان نیز مشکلات بسياري را از ابتدا تا انتهاي پروژه به همراه خواهد داشت. از نقطه نظر فني نیز وجود نرم افزار هاي قديمي و سيستم عامل ها و آنتی ویروس‌های بروزرسانی نشده يکي از جدي ترين چالش‌هاي امنيتي به شمار مي رود. انتخاب رویکرد سخت‌گیرانه و عدم توجه به سطح بلوغ و فرهنگ سازمانی در پیاده سازی ISMS گرچه امنیت اطلاعات بسیار حیاتی است، اما انتخاب یک رویکرد بسیار سخت‌گیرانه ممکن است باعث محدودیت‌ها و مشکلات در عملکرد و کارایی سازمان شود. انتخاب رویکردی که بیش از حد محدودیت‌ها و مراحل پیچیده را برای دسترسی به اطلاعات تعیین کند، می‌تواند باعث کاهش بهره‌وری و افزایش هزینه‌ها شود. اگر نگاه سخت گیرانه‌ای نسبت به امنیت اطلاعات داشته باشیم، خود این موضوع ناامنی ایجاد می‌کند! برای مثال سازمانی را فرض کنید که تا کنون هیچ سیاستی در مورد کلمات عبور ایستگاه‌های کاری کارکنان خود نداشته و کارکنان هر کلمه عبوری را با هر میزان طول و پیچیدگی می‌توانستند انتخاب کنند. اگر یکباره این سازمان تصمیم بگیرد که کلمات عبور می‌بایست حداقل از 12 کاراکتر تشکیل شده باشد و متشکل از اعداد، حروف بزرگ و کوچک و علائم خاص باشد، این مساله باعث می‌شود افراد رمز عبورهای خود را یادداشت کنند و بر روی کیس یا کیبورد خود قرار دهند. بنابراین امنیت بیشتر خدشه دار می‌گردد. تقلیل مفهوم امنیت اطلاعات به امنیت شبکه امنیت اطلاعات فقط با تجهیزات امنیتی فراهم نمی شود! امنیت در یک سازمان، تنها با تهیه یک یا چندین محصول امنیتی فراهم نمی‌شود، بلکه امنیت یک فرایند منسجم و ادامه‌دار است که به یک دید وسیع و فراگیر و نگرش سیستمی نیاز دارد. عدم تمایل به اجرای ممیزی بسیاري از سازمان ها پس از پیاده سازي سیستم مدیریت امنیت اطلاعات، تمایلی براي اجراي ممیزي ندارند. در صورت عدم وجود ممیزي، نه کارفرما و نه پیمانکار آنچنان که باید در انجام وظایف خود اهتمام نخواهند ورزید. شرکت امن گستران فرزان ایرانیان می‌تواند با ارائه خدمات زیر به سازمان‌ها در مواجهه با چالش‌های پیاده‌سازی ISMS کمک کرده و به آن‌ها کمک کند تا این سیستم را به بهترین شکل ممکن در سازمان خود پیاده‌سازی کنند. مشاوره و راهنمایی: این شرکت می‌تواند با ارائه مشاوره و راهنمایی متخصصانه در مورد استانداردها، فرآیندها و روش‌های مورد نیاز برای پیاده‌سازی ISMS، به سازمان‌ها کمک کند تا به درستی این سیستم را راه‌اندازی کنند. آموزش و آگاه‌سازی: با برگزاری دوره‌های آموزشی و آگاه‌سازی درباره اصول و رویه‌های ISMS و نحوه اجرای آن در سازمان، این شرکت می‌تواند کادر سازمان را برای پیاده‌سازی مؤثر این سیستم آماده کند. ارائه راهکارهای فنی:

هوش مصنوعی مولد در امنیت سایبری

هوش مصنوعی مولد (GenAI) چیست؟ هوش مصنوعی مولد، که به اختصار GenAI نامیده می‌شود، شاخه‌ای از هوش مصنوعی است که بر تولید داده‌های جدید بر اساس داده‌های موجود تمرکز دارد. این فناوری پیشرفته امکان استفاده‌های متنوعی را فراهم می‌کند، از جمله بازیابی و تحلیل داده‌ها، تولید محتوا، و خلاصه‌سازی، که در طیف گسترده‌ای از کاربردها به کار می‌رود. هوش مصنوعی مولد همچنین در زمینه امنیت سایبری کاربردهای زیادی دارد؛ از کمک به شکارچیان تهدیدها در بازیابی داده‌ها برای تحقیقات جاری تا ارائه بینش‌های لحظه‌ای که به گردش کار مدیریت آسیب‌پذیری‌ها کمک می‌کند. در این مقاله، نقش اساسی هوش مصنوعی مولد در ایجاد یک وضعیت امنیت سایبری قوی را بررسی خواهیم کرد. هوش مصنوعی مولد چگونه کار می‌کند: یک مرور کوتاه هوش مصنوعی مولد از زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی به نام یادگیری ماشین (ML) نشأت می‌گیرد. یادگیری ماشین شامل استفاده از الگوریتم‌هایی است که به طور خودکار با یادگیری الگوها از حجم زیادی از داده‌ها بهبود می‌یابند. در میان حوزه‌های مختلف یادگیری ماشین، یادگیری عمیق قرار دارد که از الگوریتم‌های لایه‌بندی شده (به نام شبکه‌های عصبی) استفاده می‌کند که به نحوی شبیه به عملکرد نورون‌ها در مغز انسان عمل می‌کنند. این امکان را به سیستم‌ها می‌دهد که به طور خودکار یاد بگیرند و تصمیم‌گیری کنند. در حوزه یادگیری عمیق، نوعی طراحی برای شبکه عصبی به نام ترانسفورمر وجود دارد. مدل ترانسفورمر از لایه‌هایی از نورون‌های مصنوعی استفاده می‌کند که داده‌های ورودی را به صورت موازی تحلیل می‌کنند و این فرآیند را بسیار کارآمد می‌سازند. یکی از معروف‌ترین مدل‌های این دسته، مدل ترانسفورمر پیش‌آموزش دیده مولد، معروف به GPT است. این مدل‌ها که با حجم زیادی از داده‌ها پیش‌آموزش دیده‌اند، می‌توانند متنی شبیه به متن انسانی تولید کنند. به طور ساده، هوش مصنوعی مولد شامل مراحل زیر است: مدل با یک مجموعه داده بسیار بزرگ آموزش داده می‌شود مدل الگوها و ساختارهای زیرین داده‌ها را یاد می‌گیرد و درک می‌کند فرآیند مولد به ایجاد داده‌های جدیدی می‌پردازد که این الگوها و ساختارهای یاد گرفته شده را تقلید می‌کند با درک این موضوع، به نقش هوش مصنوعی مولد در حوزه امنیت سایبری می‌پردازیم. هوش مصنوعی مولد در امنیت سایبری پتانسیل هوش مصنوعی مولد (GenAI) برای تأثیرگذاری بر فضای امنیت سایبری بسیار عظیم است. همان‌طور که می‌تواند الگوهای متنی را بیاموزد و تکرار کند، می‌تواند از الگوهای موجود در تهدیدات سایبری یا آسیب‌پذیری‌ها نیز یاد بگیرد و یا مستندات محصولات امنیتی را یاد بگیرد تا تحلیلگران بتوانند به سرعت ابزارهای امنیتی خود را پرس‌وجو کنند. مدل هوش مصنوعی مولد که بر روی حجم زیادی از داده‌های تاریخی امنیت سایبری آموزش دیده است، می‌تواند الگوها و روندها را شناسایی کند و در نتیجه قابلیت پیش‌بینی تهدیدات آینده را فراهم آورد. به جای پاسخ به تهدیدات به محض وقوع آن‌ها، متخصصان امنیت سایبری می‌توانند از هوش مصنوعی مولد برای پیش‌بینی تهدیدات قبل از وقوع آن‌ها استفاده کنند و ارزش ابزارهای امنیتی موجود خود را به حداکثر برسانند. هوش مصنوعی مولد به سازمان‌ها امکان می‌دهد تا رویکردی پیشگیرانه نسبت به امنیت سایبری اتخاذ کنند. هوش مصنوعی مولد همچنین می‌تواند در کمک به تیم‌ها برای ایمن‌سازی سیستم‌هایشان مؤثر باشد. به عنوان مثال، می‌تواند برای تولید رمزهای عبور پیچیده و منحصر به فرد یا کلیدهای رمزنگاری استفاده شود که حدس زدن یا شکستن آن‌ها بسیار دشوار است. از آنجا که اعتبارنامه‌های ضعیف یا به خطر افتاده اغلب به عنوان نقاط ورود برای نقض‌های امنیتی عمل می‌کنند، هوش مصنوعی مولد می‌تواند یک لایه امنیتی اضافی ارائه دهد. مزایا و معایب هوش مصنوعی مولد در امنیت سایبری هوش مصنوعی مولد در امنیت سایبری مزایای قابل توجهی به همراه دارد و راه‌حل‌هایی برای بسیاری از چالش‌های موجود در این زمینه ارائه می‌دهد. مزایا کارایی :با استفاده از هوش مصنوعی مولد، تشخیص و پاسخ به تهدیدات سایبری می‌تواند کارآمدتر شود. به عنوان یک سیستم بومی هوش مصنوعی که می‌آموزد چگونه وظایف خاصی را انجام دهد، می‌تواند به تحلیلگران امنیت کمک کند تا اطلاعات مورد نیاز خود را به سرعت بیابند. این امر گردش کار تحلیلگران را تسریع می‌کند و آن‌ها را قادر می‌سازد تا بر وظایف اضافی تمرکز کنند و بهره‌وری تیم خود را افزایش دهند. تحلیل عمیق و خلاصه‌سازی: هوش مصنوعی مولد می‌تواند به تیم‌ها امکان دهد تا داده‌ها را از منابع یا ماژول‌های مختلف تحلیل کنند و تحلیل‌های داده‌های وقت‌گیر و خسته‌کننده را با سرعت و دقت انجام دهند. همچنین می‌تواند برای ایجاد خلاصه‌های طبیعی از حوادث و ارزیابی تهدیدات استفاده شود و بازدهی تیم را افزایش دهد. تشخیص تهدیدات پیشگیرانه: شاید مهم‌ترین مزیت هوش مصنوعی مولد، تغییر رویکرد از واکنشی به پیشگیرانه در امنیت سایبری باشد. با هشدار دادن به تیم‌ها درباره تهدیدات احتمالی بر اساس الگوهای یادگرفته شده، هوش مصنوعی مولد امکان اقدام پیشگیرانه قبل از وقوع نقض را فراهم می‌آورد. معایب با این که استفاده از هوش مصنوعی مولد جذاب است، مهم است که چالش‌های مرتبط با آن را نیز در نظر گرفت. مانند هر فناوری دیگری، استفاده از آن باید با مسئولیت‌پذیری انجام شود تا خطرات و سوء استفاده‌های احتمالی کاهش یابد. نیاز به منابع محاسباتی بالا: آموزش مدل‌های هوش مصنوعی مولد نیاز به قدرت محاسباتی و ذخیره‌سازی زیادی دارد. برای سازمان‌های کوچکتر، این می‌تواند یک عامل محدودکننده باشد. خطر استفاده از هوش مصنوعی توسط مهاجمان: مدل‌های هوش مصنوعی مولد و ابزارهای مرتبط به طور فزاینده‌ای از طریق منابع باز، ارزان و مبتنی بر ابر در دسترس قرار می‌گیرند. همان‌طور که شرکت‌ها می‌توانند از هوش مصنوعی مولد برای امنیت سایبری استفاده کنند، مجرمان سایبری نیز می‌توانند از هوش مصنوعی مولد برای توسعه حملات پیچیده‌ای که از تدابیر امنیتی عبور می‌کنند، استفاده کنند. از طریق اکوسیستم رو به رشد ابزارهای مبتنی بر GPT، هوش مصنوعی مولد موانع ورود برای عاملان تهدید جدید به منظور انجام حملات بسیار پیچیده را کاهش می‌دهد. ملاحظات اخلاقی: بحث‌های کنونی سوالات اخلاقی مرتبط با حریم خصوصی و کنترل داده‌ها را مطرح می‌کنند، به ویژه در مورد نوع داده‌هایی که توسط مدل‌های هوش مصنوعی در مجموعه‌های داده آموزشی استفاده می‌شود.

با ما در ارتباط باشید

info@farzan-group.ir

Privacy Policy & Cookies

farzan group2023