AIがハッカーを騙すために偽の文書を作成

AIがハッカーを騙すために偽の文書を作成

ハッカーは貴重なファイルを盗むためにネットワーク防御を突破する技術を向上しています。そこで、彼らを完全に混乱させるために、一部の研究者は、ネットワークの防御を突破した後、人工知能アルゴリズムを使用して、本当に価値のあるファイルを説得力のある偽物の海の中に隠すことを提案しました。

[[435047]]

「単語埋め込みベースの偽オンライン知識ベース生成エンジン (WE-FORGE)」と呼ばれるこのアルゴリズムは、開発中の特許のおとり文書を生成することができます。このソフトウェアの開発者らは、企業が保護する必要があると考えるあらゆる文書の偽バージョンを何十個も作成できるようになる可能性があると述べている。

ハッカーが新薬の製法を見つけたいなら、偽の特許の山の中から手がかりを見つけなければならないだろう、と彼は語った。これは、すべてのレシピを注意深く確認し、おそらく行き詰まっているレシピに投資することを意味するかもしれません。 AI によって生成されたこれらの偽造文書は、あなたから盗む人々に苦痛をもたらします。

現在、ほとんどの企業は平均 312 日間にわたって新たなサイバー攻撃を認識しています。 「犯人は、当社のすべての書類と知的財産を盗み出すのにほぼ1年かかりました」と彼は語った。「たとえファイザーの会社であっても、ほとんどすべてを盗むには十分な時間です。盗まれたのは王冠の宝石だけではなく、メイドの宝石、秘書の時計も盗まれました!」

WE-FORGE によって作成された偽造文書は、隠れた「トリガー」として機能することもできます。たとえば、魅力的なファイルにアクセスすると、セキュリティ警告が表示される場合があります。企業はこの戦略を実行するために人工的に作成された偽造品を使用することが多いです。 「しかし、もしこの AI がそれを私たちに代わって実行できれば、攻撃者にとって信憑性があるように見える新しい文書を大量に作成できるようになります。

システムはファイル内のキーワードを検索して説得力のあるおとりを作成します。見つかった概念ごとに、関連する概念のリストを計算し、元の用語をランダムに選択された用語に置き換えます。このプロセスにより、独自の情報は含まれていないものの、本物であるように見えるファイルが数十個生成されることがあります。

WE-FORGE によって生成された文書は信頼性が高いことが判明しました。この研究結果は、米国計算機協会の「Journal on Management Information Systems」に掲載されました。

WE-FORGE は最終的にその範囲を拡大する可能性があります。この研究は商業的な関心を集めるだろう。 WE-FORGE が機密情報を明かさずに信憑性のあるおとりを作成することができれば、この点では大きな勝利と言えるでしょう。

<<:  エネルギー分野における人工知能の5つの主要な応用

>>:  清華大学は、大規模な事前トレーニングなしで効率的なNLP学習フレームワークTLMを提案

ブログ    

推薦する

機械学習がソーシャルメディアのプロフィールから明らかにする5つの秘密

[51CTO.com クイック翻訳] 現在、大手データ企業は機械学習技術を積極的に活用し、人間社会に...

顔認識ブームを冷静に考える:倫理的・道徳的問題は熟考する価値がある

[[354407]]科技日報は11月27日、顔認識システムが都市に多くの利便性をもたらしたと報じた。...

IoT、AI、デジタルツインをどのように統合するのか?

デジタル ツインは、物理世界とデジタル世界をつなぐため、常に興味深いものです。将来的には、すべてのも...

2024年のAIトレンド、このグラフをご覧ください、LeCun: オープンソースのビッグモデルがクローズドソースを上回る

2023年ももうすぐ終わりです。過去1年間で、さまざまな大型モデルがリリースされました。 OpenA...

...

...

人工知能の時代が到来すると、私たちはどこへ向かうのでしょうか?

[[348861]]人工知能の時代が本格的に到来しました。私たちの生活のいたるところに見られる人工...

...

Geek+がダブル11の結果を発表:中国最大のインテリジェント倉庫ロボットネットワークが72時間で811万件の注文を配達

中国・北京(2019年11月21日) – 世界的に有名な知能ロボット企業であるG​​eek+は、今年...

大国同士が競争する中、なぜ彼らは人工知能で優位に立とうとするのでしょうか?

不確実性が人間関係を形作ります。感染症は、かつては直線的でスムーズで予測可能だった社会を予期せぬ形で...

...

OPPOのコアアーキテクチャとインテリジェント成長アルゴリズムの応用

1. 業界背景スマートフォン業界は、典型的なハードウェア製造業として、人々の生活に密接に関係していま...

...

実用的なヒント | 人工知能に変身するために習得すべき 8 つのニューラル ネットワーク

なぜ機械学習が必要なのでしょうか?機械学習は、人間が直接プログラムできない複雑な問題を解決できるため...