Generatived (Beta) | Cung cấp tin tức và xu hướng mới nhất về AI sáng tạo

SAN FRANCISCO – Việc tích hợp AI và ML trong nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm cả quốc phòng và an ninh mạng, đã dẫn đến sự gia tăng các cuộc tấn công mạng nhằm thao túng các hệ thống thông minh này. Tiến sĩ Salim Hariri từ LOCH Technologies đã chỉ ra các lỗ hổng của thuật toán AI/ML trong các quy trình ra quyết định quan trọng và nhấn mạnh sự cần thiết của các biện pháp bảo mật nâng cao.

Để giải quyết các mối đe dọa ngày càng tăng, AVIRTEK, một công ty con của LOCH Technologies, đã nhận được khoản tài trợ trị giá 1,8 triệu USD từ Phòng thí nghiệm Nghiên cứu Lực lượng Không quân để phát triển Hệ thống học máy có khả năng phục hồi (rMLS). Các hệ thống này được thiết kế để duy trì chức năng ngay cả khi bị tấn công. Tiến sĩ Hariri giải thích rằng mục tiêu của dự án này không phải là sử dụng hệ thống AI/ML để tạo ra các giải pháp bảo mật mà là nâng cao chính các hệ thống AI/ML.

Công nghệ rMLS sẵn sàng có tác động lớn đến cả lĩnh vực quốc phòng và thương mại bằng cách giải quyết các mối lo ngại về bảo mật bị bỏ qua của nền tảng AI/ML. Tiến sĩ Hariri kỳ vọng công nghệ này sẽ giúp tăng cường hệ thống AI/ML chống lại các mối đe dọa mạng trong nhiều ứng dụng khác nhau, từ hoạt động quân sự đến cơ sở hạ tầng thành phố thông minh, tạo ra cơ hội thị trường đáng kể.

Garry Drummond, Giám đốc điều hành của LOCH Technologies, đã chỉ ra những rủi ro bổ sung do các mô hình ngôn ngữ quy mô lớn như GPT-4 và BERT gây ra, có thể được sử dụng trong các cuộc tấn công mạng nâng cao. Chiến lược Phòng thủ mục tiêu di động của rMLS được thiết kế để chống lại các mối đe dọa như vậy bằng cách liên tục điều chỉnh các thuật toán ML, mang lại lợi thế chiến lược trong phòng thủ an ninh mạng. Để biết thêm thông tin về nghiên cứu này, vui lòng truy cập trang web LOCH Technologies.