Wpływ sztucznej inteligencji na cyberbezpieczeństwo

Podczas ostatniego webinaru poruszyliśmy temat wpływu sztucznej inteligencji na cyberbezpieczeństwo. Nasi rozmówcy rozmawiali między innymi o tym:

  • Czym jest AI?
  • Czym jest Chat GPT?
  • Jakie są pozytywne aspekty?
  • Jakie są negatywne aspekty?
  • oraz czy jesteśmy skazani na zagładę?

Wyzwania związane z wykorzystaniem sztucznej inteligencji
w cyberbezpieczeństwie

Stronniczość

Niesprawiedliwe faworyzowanie lub dyskryminacja w wynikach generowanych przez algorytm. W kontekście cyberbezpieczeństwa stronniczość może skutkować fałszywie dodatnimi lub fałszywie ujemnymi wynikami, prowadząc do błędnych decyzji, przeoczonych zagrożeń lub niesprawiedliwych działań. Stronniczość algorytmów sztucznej inteligencji wynika z danych wykorzystywanych do ich szkolenia. Jeśli dane szkoleniowe są stronnicze lub niereprezentatywne, algorytm AI nauczy się i utrwali te uprzedzenia w swoich prognozach i decyzjach.

Wykorzystanie w niecnych celach

Atakujący mogą wykorzystywać technologie sztucznej inteligencji w celu zwiększenia wyrafinowania i skuteczności swoich cyberataków, co stanowi poważne wyzwanie dla cyberbezpieczeństwa.


Ataki phishingowe z wykorzystaniem sztucznej inteligencji

Ataki phishingowe polegają na wykorzystaniu zwodniczych technik w celu nakłonienia osób do ujawnienia poufnych informacji lub wykonania złośliwych działań.

Sztuczna inteligencja może być wykorzystywana przez atakujących do tworzenia bardzo przekonujących i spersonalizowanych wiadomości phishingowych.

Sztuczna inteligencja może generować treści, które ściśle naśladują legalną komunikację, utrudniając użytkownikom rozróżnienie między prawdziwymi a fałszywymi wiadomościami poprzez wykorzystanie przetwarzania języka naturalnego (NLP) i algorytmów uczenia maszynowego.


Bezpieczeństwo sieci

Algorytmy sztucznej inteligencji mogą być szkolone w celu monitorowania sieci pod kątem podejrzanej aktywności, identyfikowania nietypowych wzorców ruchu i wykrywania urządzeń, które nie są autoryzowane do przebywania w sieci.

Sztuczna inteligencja może poprawić bezpieczeństwo sieci poprzez wykrywanie anomalii. Obejmuje to analizę ruchu sieciowego w celu zidentyfikowania wzorców, które wykraczają poza normę. Analizując historyczne dane o ruchu, algorytmy AI mogą nauczyć się, co jest normalne dla danej sieci i zidentyfikować ruch, który jest anomalny lub podejrzany. Może to obejmować nietypowe użycie portów, nietypowe użycie protokołów lub ruch z podejrzanych adresów IP.

Zobacz:  Oszustwa dezinformacyjne


W webinarze rozmawiają:

Wiktor Sędkowski – Specjalista w dziedzinie bezpieczeństwa cybernetycznego. Posiadacz certyfikatów CISSP, CCSP, OSWE, OSCP i MCTS, pracował jako inżynier i solution architect dla wiodących firm informatycznych. Autor wielu opracowań w dziedzinie cyberbezpieczeństwa, doktorant Politechniki Opolskiej.

Michał Podpora – dr hab. inż. Profesor Politechniki Opolskiej. Kierownik Wydziałowego Centrum Obliczeń Równoległych, kierownik studiów podyplomowych Informatyka Śledcza. Autor ponad 100 naukowych publikacji, specjalista w dziedzinie cyberbezpieczeństwa.

Moderator:

Tomasz Ciecierski – Absolwent politologii na Uniwersytecie Opolskim. Z mediami zawodowo związany od ponad 20 lat (TVP, Polskie Radio, Radio Watykan, KAI, Radio Plus, Rzeczpospolita). Autor programów Oblicza wiary, #OdZakrystii. Współzałożyciel Akademickiego Klubu Miłośników Strzelectwa i sędzia sportowy.


Przydane linki:

https://willrobotstakemyjob.com/

https://keytap3-gui.ggerganov.com/

https://instytutcyber.pl/projekty/webinary/czym-jest-deepfake-2/

Generowanie obrazów:

https://thispersondoesnotexist.com/

https://generated.photos/

https://picsart.com/ai-image-generator

https://www.ailabtools.com/image-editor/https://neural.love/ai-art-generator

https://www.fotor.com/images/create

https://stablediffusionweb.com/

https://www.youtube.com/shorts/aRMfvIu0t8Y

Generowanie mowy:

https://vall-e.io/

https://elevenlabs.io/voice-lab

https://krisp.ai/pricing/

https://www.synthesia.io/

https://app.resemble.ai/voices

https://www.microsoft.com/en-us/research/project/vall-e-x/vall-e/

Jak się bronić:

https://detectfakes.media.mit.edu/

Oceń artykuł

Inne wpisy

Odwiedź nasze media społecznościowe

10,272FaniLubię
243ObserwującyObserwuj
134SubskrybującySubskrybuj

Ostatnie artykuły

× Chat