해커들이 인공 지능을 어떻게 사용하고 있는가

인공 지능은 글로벌 경제 전반에서 가치 있는 기술로 입증되었다.

기업들은 최근 몇 년 동안 현재의 사건에 대응하기 위해 고군분투했으며, 일부 기업은 5년 분의 디지털 변화를 짧은 시간에 수행했다. 예를 들어, Frito-Lay의 경우, Harris Poll과 Appen은 AI 예산이 전염병 기간 동안 55% 증가했다는 것을 발견했다. AI 예산 증가.

인공 지능은 도구와 같이 내재된 도덕적 가치가 없다. 인공 지능의 유용성 또는 잠재적인 해는 시스템이 “학습”하는 방식과 인간이 궁극적으로 그것을 사용하는 방식에 달려 있다.

일부 인공 지능 활용 시도는 예를 들어 범죄를 예측하는 것과 같이 인간의 결함을 복제하는 데이터에 훈련된 모델을 보여준다. 미국 司法 시스템의 데이터를 사용하여 인공 지능을 훈련시키면 비극적인 편향된 인공 지능 추론이 발생할 수 있다.

다른 예에서는 인간이 인공 지능의 파괴적인 잠재력을 의도적으로 사용한다. 해커들은 공격의 범위, 효과 및 수익성을 개선하기 위해 인공 지능을 사용하는 자신의 혁신적인 성향을 다시 한번 보여주고 있다. 사이버 전쟁이 더 일반화됨에 따라 우리는 인공 지능의 해킹 응용 프로그램이 더욱 발전할 것으로 예상할 수 있다.

인공 지능은 기회와 위험이다

인공 지능은 예측, 비즈니스 최적화 및 고객 유지 전략을 개선하려는 기업들에게 다양한 기회를 제공한다. 그러나 디지털 주권을 침해하려는 사람들에게도 인공 지능은 바람의 선물이다.

인공 지능이 미묘한 조작이나 공격적인 행동을 위한 더 뚜렷한 노력에 취약할 수 있는 몇 가지 방법이 있다.

1. 기계 논리의 손상

소비자와 상업 기업을 위한 인공 지능의 주요 이점은 인간의 간섭 없이 예측 가능하고 반복 가능한 논리적인 행동을 수행하는 것이다. 이것이 또한 그들의最大의 약점이다.

인공 지능은 다른 디지털 구조와 마찬가지로 외부 세력에 의해 침투될 수 있다. 기계 논리를 손상시키면 인공 지능이 예측할 수 없는 행동을 할 수 있다. 예를 들어, 산업 상태 모니터링을 수행하는 인공 지능은 잘못된 읽기 또는 유지 보수 핑을 전달하지 않을 수 있다.

인공 지능 투자의 주요 목적은 인간의 간섭과 결과에 대한 의심을 제거하는 것이므로, 이러한 공격으로 인해 인프라 또는 제품 품질에 발생하는 손상은 치명적인 실패가 발생할 때까지 발견되지 않을 수 있다.

2. 역공학 알고리즘 사용

지적 재산 및 소비자 또는 상업 데이터와 관련하여 또 다른 잠재적인 해킹 방법은 역공학의 개념이다. 해커들은 인공 지능 코드 자체를窃取할 수 있다. 인공 지능이 작동하는 방식을 연구할 시간이 있으면 결국 인공 지능을 훈련시키는 데 사용된 데이터 세트를 발견할 수 있다. 데이터 세트 발견.

이로 인해 여러 결과가 발생할 수 있다. 첫 번째는 인공 지능 중독이다. 다른 예로는 해커가 인공 지능 훈련 데이터를 사용하여 시장, 경쟁사, 정부, 공급업체 또는 일반 소비자에 대한 타격을 입힐 수 있다.

3. 목표에 대한 학습

목표를 감시하는 것은 해커가 인공 지능을 사용하여 공격의 범위, 효과 및 수익성을 개선하는 것과 관련하여 가장 우려되는 의미 중 하나이다. 인공 지능은 사람의 능력, 지식 분야, 성격 및 타격, 사기 또는 학대에 대한 취약성에 대한 결론을 내릴 수 있다.

인공 지능은 일부 데이터 포인트에 대해 놀라울 정도로 자세한 결론을 내릴 수 있다. 참여 또는 분산된 개인은 빠르게 입력하거나 마우스를 조작하거나 브라우저 탭을 빠르게 이동할 수 있다. 혼乱 또는 주저하는 사용자는 페이지 요소에 클릭하기 전에 일시 정지하거나 여러 사이트를 다시 방문할 수 있다.

인공 지능이 올바른 손에 있으면 이러한 신호가 인적자원 부서의 직원 참여를 높이거나 마케팅 팀의 웹사이트 및 판매漏斗를 다듬는 데 도움이 될 수 있다.

해커에게 이러한 신호는 의도된 목표에 대한 놀라울 정도로 세부적인 심리학적 프로필을 생성할 수 있다. 사이버 범죄자는 인공 지능을 사용하여 피싱, 스미싱, 랜섬웨어, 금융 사기 및 기타 유형의 피해에 취약한 사람을 식별할 수 있다.

4. 네트워크 취약성 탐색

サイバーセキュリティ 전문가들은 2021년에 20,175개의 알려진 보안 취약성을 발표했다. 이는 2020년에 17,049개의 취약성이 발견된 것보다 증가한 것이다.

세계는 디지털로 더 많이 연결되고 있다. 조건 모니터링 센서에서 기업 계획 소프트웨어까지 모든 것이 온라인에 있다. 인공 지능은 사이버 보안 팀이 네트워크, 소프트웨어 및 하드웨어 취약성을 인간보다 빠르게 탐색하는 데 도움이 될 수 있다.

인공 지능은 사이버 보안 팀이 네트워크, 소프트웨어 및 하드웨어 취약성을 인간보다 빠르게 탐색하는 데 도움이 될 수 있다. 그러나 이것은 양날의 검이다. 해커들은 동일한 메커니즘을 사용하여 취약성을 탐색할 수 있다.

인공 지능은 사이버 보안 도구이지만 또한 양날의 검이다. 해커들은 동일한 메커니즘을 사용하여 네트워크, 소프트웨어 및 펌웨어의 취약성을 탐색할 수 있다.

디지털 무기 경쟁

サイバーセキュリティ에 대한 인공 지능의 응용 프로그램은 너무 많아 모두 열거하기 어렵다. 그러나 몇 가지 예를 들어 보겠다.

• 해커들은 예측된 트리거 또는 임계값을 감지할 때 악의적인 행동을 수행하는 jinak 무해한 응용 프로그램 내에 인공 지능 코드를 숨길 수 있다.
• 악의적인 인공 지능 모델은 생체 입력을 모니터링하여 자격 증명 또는 IT 관리 기능을 결정하는 데 사용될 수 있다. 생체 입력 모니터링.
• サイバーアタック이 실패하더라도, 인공 지능을 사용하는 해커는 무엇이 잘못되었는지 및 다음에 무엇을 다르게 할 수 있는지 알 수 있다.

한 번의 잘 위치한 이야기로 자동차를 운전하는 동안 해킹하는 것이 가능해졌다. 인공 지능이 핵심이 되는 한 가지 높은 프로파일 해킹으로 인공 지능의 이점에 대한 대중의 의견이 침식될 수 있다. 일부 설문조사에 따르면 평균 미국인은 이미 인공 지능의 이점에 대해 매우 의심스럽다.

오미프레젠트 컴퓨팅은 사이버 보안 위험을 수반한다. 인공 지능은 우리의 온라인 생활을 안전하게 유지하는 데 도움이 될 수 있지만, 또한 새로운 디지털 무기 경쟁의 중심이다.