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サイバーセキュリティにおいてAIが人間の知能に取って代わらない理由

過去数年間でテクノロジーは大きく進化しましたが、その大きな要因は 人工知能約51％の企業が現在これを利用しています。 サイバーセキュリティ 問題が発生する前に潜在的な違反を検出できるため、不正行為の管理にも役立ちます。しかし、AIの有効性は、人々がこの技術に過度に依存する原因となる可能性がある。 人工知能 その結果、これらの企業の 77% が AI システムの侵害を発見しました。テクノロジーは絶えず変化しているため、特に監視されていない状態で放置された場合、これらの問題は必ず再発します。とはいえ、企業がサイバーセキュリティのニーズにAIを使うのを避けるべきだということではありません。AIは正しく使用すれば資産になり得ることは間違いありません。むしろ、企業はAIを人間の知能に代わるものではなく、強化するために使うべきです。人間の入力や監視を組み込まなければ、 安全 式によっては、死角が生じる可能性が非常に高くなります。クルラム・ミールソーシャルリンクナビゲーションKualitatem の最高マーケティング責任者。サイバーセキュリティにおけるAIバイアスの問題AIシステムは、現在のデータを非常に高速に処理できるため、数秒以内に脅威を簡単に検出できます。主な問題は、AIのトレーニングに多くの時間がかかることです。AIシステムが新しい手順を完全に理解するには、数か月かかることもあります。たとえば、 チャットGPT そのほとんどを引き寄せる データ 2023 年以前の情報から。ほとんどの AI ツールにも同じことが当てはまり、情報の正確性を維持するために継続的なトレーニングと更新が必要です。サイバーセキュリティの脅威が増大する中、これは非常に問題になる可能性があります。ハッカーがセキュリティ システムを突破するための新しいさまざまな方法を開発するにつれて、最新ではない AI テクノロジーは、どのように対応すればよいかわからないか、脅威を完全に見逃してしまう可能性があります。このシナリオでは、人間の関与が必要です。なぜなら、人間は直感と経験を利用して、実際のサイバー セキュリティの脅威があるかどうかを判断できるからです。この人間中心のスキルがなければ、AI だけに頼ると誤検知や誤検出が発生し、サイバー セキュリティ侵害による損害や企業リソースの浪費につながる可能性があります。文化的偏見はトレーニングデータに影響を与える可能性がある一部の AI システムは毎週新しいデータでトレーニングできるため、ほとんどの場合、最新の状態を維持できます。ただし、トレーナーがどれだけ熱心にトレーニングしても、トレーニングされたデータに文化的な偏りが生じるリスクは依然としてあります。たとえば、米国はサイバーセキュリティの最新の進歩の最前線に立っています。問題は、それがすべて英語で行われているため、AI システムが英語圏以外の地域からの脅威を見逃す可能性があることです。TechRadar Pro ニュースレターに登録して、ビジネスの成功に必要なすべてのトップニュース、意見、特集、ガイダンスを入手しましょう。この問題を回避するには、文化的に多様な AI ツールと人間の関与を使用して潜在的な盲点をカバーするシステムとプログラムをテストすることが重要です。アルゴリズムによる偏見の課題AI システムは、特定の行動を取るためにトレーニングに使用したデータに依存します。そのデータが不完全であったり、アルゴリズムに欠陥があったりすると、誤検知や誤検出、不正確さにつながる可能性が高くなります。そうなると、AI は幻覚を起こし、一見論理的だが倫理的に正しくない行動方針や指示を提示するようになる。システムが人間の介入なしに AI の指示に従うように設定されていた場合、その結果は企業にとって重大かつ時間のかかるものとなる可能性がある。こうした幻覚はいつでも起こり得ますが、回避することも可能です。たとえば、人間は情報を定期的に整理して検証し、すべてが完全かつ最新であることを確認できます。また、人間側は直感を提供し、セキュリティ アルゴリズムを危険にさらす可能性のある潜在的なバイアスを見つけることもできます。AI…