マイクロソフトは、重大なセキュリティ脆弱性を97%の精度で特定できるAIシステムを開発した。

Microsoft は、テストにおいてセキュリティ脆弱性と非セキュリティ脆弱性を 99% の精度で区別し、重大かつ優先度の高いセキュリティ脆弱性を 97% の精度で特定するシステムを開発したと主張しています。今後数か月以内に、Microsoft は、いくつかのサンプルモデルやその他のリソースとともに、このアプローチを GitHub でオープンソース化する予定です。

[[322568]]

報道によると、このシステムは、Azure DevOps と GitHub のリポジトリに保存されている、47,000 人の Microsoft 開発者が実行した 1,300 万件の作業プロジェクトとバグのデータセットでトレーニングされたとのことです。

Coralogix は、開発者が記述するコード 1,000 行ごとに 70 個のバグが作成され、バグの修正にはコード 1 行の記述よりも 30 倍の時間がかかると推定しています。米国では、製品の欠陥の特定と修正に毎年 1,130 億ドルが費やされています。

まず、モデルはセキュリティバグと非セキュリティバグを分類し、次にバグの重大度を重大、重要、または低影響としてランク付けします。

マイクロソフトは、このモデルは社内の運用環境に導入されており、セキュリティ専門家が承認したデータを使用して引き続き再トレーニングされる予定だと述べた。（ベンチャービート）

<<: 人工知能はこれからどのように発展していくのでしょうか？

>>: AIが銀行業界にもたらす変化とそれがもたらす課題

マイクロソフトは、重大なセキュリティ脆弱性を97%の精度で特定できるAIシステムを開発した。

今後の国内人工知能産業の発展における5つの大きなトレンド

AI専門家の周明氏が軽量な「孟子モデル」を作成し、オープンソース化しました！ 10億のパラメータでCLUEリストの3位に到達

2023年の人工知能に関する6つの予測

情報漏洩を防ぐためにローカルで構築できるオープンソースモデルPrivateGPTが利用可能になりました

データベース列ストレージ: 最適な圧縮アルゴリズムを設計するための近道

AIによって人間が失業しないのはなぜでしょうか?

Leetcode の基本アルゴリズム: スライディングウィンドウについてお話しましょう

100 日で機械学習: モデルのトレーニングが完了したら、次は何をする?

推薦する

IoT 革命の基盤を築く: 手遅れになる前に企業がデータ戦略を完成させる方法

AIコンピューティングパワーの封鎖が激化しています！米国、中国によるアマゾン、マイクロソフトのクラウドサービスの利用を制限する計画

機械学習の応用シナリオは数多くありますが、金融分野での違いは何でしょうか?

機械故障診断における人工知能の応用方向

6軸産業用ロボットの制御方法と特性

SCO Unix ディスクブロック割り当てアルゴリズム

ついに誰かが様々なStyleGANの大きな概要を作成した

マスク氏：プログラマーの62％が人工知能が武器化されると考えている

コレクションにおすすめ！素晴らしい AWS 機械学習ツールキットの概要

1780億のパラメータを持つこの言語モデルは、王者GPT-3に挑戦するためだけに作られたのでしょうか？

MetaがCMUと提携して最も強力な「汎用ロボットエージェント」を開発するのに2年かかりました。

鳥の巣のような大きな会場で迷う心配はありません。AI+AR技術が冬季オリンピックを助けます

国内外のオープンソースモデルを競うLlama-2の初の総合評価

2019年最新プログラマー収入ランキング：あなたは取り残されていますか？