-
Похожий контент
-
От KL FC Bot
Уже сегодня технологии на базе ИИ внедрены в каждой второй компании, а за ближайшие два года к ним присоединится еще 33% коммерческих организаций. ИИ в том или ином виде будет внедрен повсеместно. Экономический эффект, который получают компании от внедрения, варьируется от повышения удовлетворенности клиентов до прямого роста выручки. По мере того как понимание сильных и слабых сторон ИИ-систем бизнесом будет углубляться, эффективность только увеличится. Но уже сейчас очевидно, что о рисках, которые несет внедрение ИИ, нужно подумать заранее.
Даже ранние примеры внедрения демонстрируют, что цена ошибки ИИ-системы может быть высока и может выражаться в том числе во влиянии на репутацию, отношения с клиентами, здоровье пациентов и многое другое. А если учесть еще и киберфизические системы вроде автономных автомобилей, то вопросы безопасности станут еще острее.
Внедрять безопасность постфактум, как это было с предыдущими поколениями технологий, будет дорого и порой невозможно. Чтобы в этом убедиться, достаточно найти свежие оценки ущерба, который мировой экономике наносит киберпреступность: на 2023 год это $8 трлн. Неудивительно, что страны, претендующие на технологическое лидерство в XXI веке, торопятся внедрить регулирование ИИ (например, China’s AI Safety Governance Framework, EU AI Act, US Executive Order on AI). Но в законах редко указываются технические подробности и практические рекомендации — это не их задача. Поэтому для практического применения любых регуляторных требований формата «обеспечить надежность и этичность ИИ, а также контролируемость его решений» необходимы конкретные практические рекомендации, позволяющие достичь этого результата.
Чтобы помочь практикам, внедряющим ИИ уже сегодня, а также сделать будущее нашего мира более безопасным, специалисты «Лаборатории Касперского» при участии Эллисон Вайлд, члена команды по функциональной совместимости Сети по вопросам политики в области искусственного интеллекта Форума ООН по управлению Интернетом; доктора Мелодены Стивенс, профессора управления инновациями и технологиями школы государственного управления имени Мохаммеда бин Рашида; и Серхио Майо Масиаса, менеджера инновационных программ из Технологического института Арагона, создали набор рекомендаций. Документ был представлен в ходе семинара «Кибербезопасность в сфере ИИ: баланс между инновациями и рисками» на 19-м ежегодном Форуме по управлению Интернетом (UN Internet Governance Forum, IGF) для обсуждения с международным сообществом формирующих политику работы с AI экспертов.
Следование описанным в документе практикам поможет инженерам, специалистам DevOps и MLOps, которые разрабатывают и затем эксплуатируют ИИ-решения, достичь высокого уровня защищенности и безопасности ИИ-систем на всех этапах их жизненного цикла. Рекомендации документа нужно индивидуально оценивать для каждого внедрения ИИ, поскольку их применимость зависит от разновидности ИИ и модели внедрения.
Какие риски нужно учесть
Многообразие применений ИИ вынуждает организацию учитывать очень разнородные риски:
Риск от неиспользования ИИ. Звучит на первый взгляд забавно, но только сравнив выигрыш и потери компании от внедрения ИИ, можно правильно оценивать все остальные риски. Риски несоответствия регулированию. Быстро развивающееся регулирование ИИ делает этот риск динамичным, его нужно часто оценивать заново. Кроме регулирования ИИ как такового, нужно учитывать сопутствующие риски, например нарушения законов по обработке персональных данных. ESG-риски, то есть социально-этические риски применения ИИ, риски раскрытия чувствительной информации и риски для экологии. Риск нецелевого использования ИИ-сервисов пользователями — от шуточных до злонамеренных сценариев. Угрозы ИИ-моделям и наборам данных, применявшимся в тренировке. Угрозы сервисам компании, возникающие при внедрении ИИ. Возникающие при этом угрозы данным, которые обрабатываются в рамках этих сервисов. При этом «под капотом» трех последних групп рисков находятся все угрозы и задачи, традиционные для ИБ в сложных облачных инфраструктурах: контроль доступа и сегментация, управление уязвимостями и обновлениями, создание систем мониторинга и реагирования, контроль цепочек поставок.
View the full article
-
От qvotop
Здравствуйте. Есть такая проблема, что, когда открываю кс2, падает скорость интернета. Проблеме уже 4 месяца. В кс2 я нахожусь в лобби, то есть практически не нагружаю сеть. Я замерил скорость интернета в соседней комнате при закрытой кс2 - 42мбит/с. При открытой - 20мбит/с. Если я её сверну (а не закрою), измерю скорость интернета, то скорость будет 42мбит/с. А если разверну, то скорость придёт в норму (42мбит/с), но ненадолго, через какое время точно сказать не могу, но то что она через время опять падает факт (потому что при игре в кс2 у другого человека в соседней комнате плохо грузит интернет, хотя в той сессии игры, при которой у человека был плохой интернет, я точно сворачивал и разворачивал игру( я это пишу к тому, что сворачивание не лечит проблему)). Я проверял нагрузку на сеть через диспетчер задач и монитор ресурсов при такой аномалии, но нигде скачков интернета не было. Прогонял пк через антивирус, но он ничего не нашёл. Создавал такую же тему в другом разделе (
) ,сказали что здесь помогут
-
От qvotop
Здравствуйте. Неделю назад заметил такую проблему, что, когда открываю кс2, падает скорость интернета. В кс2 я нахожусь в лобби, то есть практически не нагружаю сеть. Я замерил скорость интернета в соседней комнате при закрытой кс2 - 42мбит/с. При открытой - 20мбит/с. Если я её сверну (а не закрою), измерю скорость интернета, то скорость будет 42мбит/с. А если разверну, то скорость придёт в норму (42мбит/с), но ненадолго, через какое время точно сказать не могу, но то что она через время опять падает факт (потому что при игре в кс2 у другого человека в соседней комнате плохо грузит интернет, хотя в той сессии игры, при которой у человека был плохой интернет, я точно сворачивал и разворачивал игру( я это пишу к тому, что сворачивание не лечит проблему)). Я проверял нагрузку на сеть через диспетчер задач и монитор ресурсов при такой аномалии, но нигде скачков интернета не было. Прогонял пк через антивирус, он нашёл какой-то Trojan.Win64.Agent.qwlfvi. Эта штука появилась после того, как я скачивал от человека, которому доверял, уникализатор фотографий и как раз вроде после этого началась вот такая фигня. Ещё до завершения проверки я через антивирус удалил этот объект, но плашка о том, что один объект не обработан ещё висит (и ссылка идёт на тот объект, который я уже удалил). Я бы сюда прикрепил этот архив с уникализатором, но он весит 94 мб, а тут максимум 5мб
CollectionLog-2024.08.02-20.39.zip
-
От KuZbkA
Здравствуйте! Почему касперский ubuntu linux считает сервером? она ж позиционируется как десктопная, например в соседнем антивирусе ее и считают десктопной, клиентской)) обидно за касперского))
-
От KL FC Bot
Мы живём в эпоху ИИ-хайпа. Искусственный интеллект там, сям, здесь и там, везде и весь такой перспективный, слегка загадочный, но непременно сопровождающий человечество в светлое будущее технологической пока ещё непонятной чёрнодырочной сингулярности.
Вероятно, некоторый читатель мог заметить в предыдущем предложении сарказм – а зря. Автоматизация на основе машинного обучения (ещё один термин: «ML» = «machine learning»), нейросетей и прочего ИИ уже подмяла под себя многие отрасли нашей жизни, и то ли ещё будет на линии хомосапиенсного развития. Кому интересно нырнуть в тему – поищите что уже случилось по линии промышленных революций Один, Два, Три и даже Четыре.
В этом тренде кибербезопасность была, пожалуй, одним из пионеров использования новых, умных технологий. А что мне особенно приятно и гордо в этом процессе – наша компания была одной из первых в отрасли, начавших успешно внедрять это самое светлое ИИ-будущее. А как иначе справляться, например, с почти полумиллионом (на начало 2025 года) новых зловредов каждый день? Столько экспертов ни одна образовательная система мира не выпустит. Выход один – создавать умные системы, способные самостоятельно и с высокой точностью нейтрализовывать кибератаки. Экспертам же оставлять только самые сложные случаи и, конечно, непростую задачу такие системы изобретать и постоянно докручивать.
На днях у нас случился радостный юбилей. 20 лет назад зародился прототип самой первой ИИ/ML технологии для автоматического анализа вредоносного кода и производства «детектов» – антивирусных обновлений, которые защищают компьютеры, гаджеты и прочие устройства от новых атак.
Технология получила с первого взгляда странное название «Автодятел». Но на самом деле здесь всё просто: «дятлами» у нас ласково и в шутку назывались эксперты-аналитики, «долбящие» вирусы обрабатывающие входящий поток подозрительных файлов, а, соответственно, «автодятел» выполнял эту работу сам. Кстати, в то время я тоже работал «дятлом».
Покопав архивы, мы нашли не только дату рождения первого птенца автоматИИзации, но и любопытные фотографии планов по его созданию. И место рождения вспомнили. Гнездо располагалось на 14 этаже здания «Радиофизики» на Планерной, где мы тогда снимали офис. Теперь устраивайтесь поудобнее, я расскажу вам увлекательную историю. Начиналось всё примерно вот как.
С четверть века назад зловреды и встречались куда реже, да и были куда технологичнее современных, хотя писали их пионеры-энтузиасты, изобретательные программисты-одиночки и киберхулиганы. Поэтому и исследовать их было одно удовольствие — что ни вирус, то что-то новое узнаёшь, чему-то учишься. Я тогда вместе с остальными «дятлами» собственноручно «долбил» зловредов — анализировал поток вредоносных программ, если по-научному. Разумеется, к этому моменту собрать все существующие зловреды в одну книжку как в 1992 году уже было сложновато, но тем не менее с потоком мы справлялись, а в конце каждой рабочей недели я вручную собирал обновление антивирусных баз.
View the full article
-
Рекомендуемые сообщения
Пожалуйста, войдите, чтобы комментировать
Вы сможете оставить комментарий после входа в
Войти