Yirmi Birinci Yüzyıl İçin Araçlar


Yapay Zeka ile Yapay Zeka ile Mücadele: Yirmi Birinci Yüzyıl İçin Araçlar

Yapay zeka, yapay zeka tarafından üretilen içerikleri tespit etmek ve düzenlemek için elimizdeki en etkili araçtır.

– Aimei Wei, Baş Teknik Sorumlu, Yıldız Siber

San Jose, Kaliforniya – 5 Eylül 2024

Büyük bir eğitim kurumunun CIO’suyla yakın zamanda yaptığım bir görüşmede şu durum ortaya çıktı: bir üniversite yöneticisi bir pozisyon için işe alım yapıyordu; aldığı 300’den fazla özgeçmişin yüzde 95’i o kadar benzer görünüyordu ki aynı kişiden gelmiş olabilirlerdi. Ve bir bakıma da öyleydi.

Tüketici pazarında AI destekli araçların yaygınlaşmasıyla, yapay zeka tarafından oluşturulan içerik ile geleneksel içerik arasında ayrım yapmak hem daha zor hem de daha önemli hale geliyor. Daha fazla görev otomatikleştikçe, AI yalnızca yaratıcı süreçleri kolaylaştırmak için değil, aynı zamanda ağlara sızmanın, veri madenciliği yapmanın ve kullanıcıları taklit etmenin yeni yollarını bulmak için de kullanılıyor.

Yapay zeka tarafından üretilen içerikleri tespit edip düzenleme konusunda elimizdeki en etkili araç aslında yapay zekanın kendisidir.

Yapay zekanın yapay zekayı düzenlemesi fikri, yapay zeka destekli algılama araçlarını çevreleyen halihazırda yaygın bir mantığa dayanmaktadır. Yapay zeka, ezici miktardaki verileri ayıklama konusunda etkili bir araç olduğunu kanıtlamıştır — yapay zekanın sürekli gelişen sınırlarını izlemek, düzenlemek ve bunlarla etkileşim kurmak için cephaneliğimizin en gelişmiş aracını neden kullanmayalım?



Siber güvenlik, AI tarafından yönlendirilen araçların diğer AI tarafından oluşturulan aktörlerin davranışlarını düzenlemede önemli bir rol oynamasının klasik bir endüstri örneğidir. Siber saldırılar, artan güvenlik önlemlerine evrilerek ve uyum sağlayarak başarılı olur; bu, bir güvenlik sistemini birden fazla cephede alt etme yeteneğidir. Bu yetenekler AI tarafından birçok kez geliştirilir ve bunları çok daha etkili hale getirir ve bu nedenle, kuruluşların ve bireylerin güvenliği için çok daha büyük bir tehdit oluşturur.

Siber saldırılar bir organizasyonun tüm kullanıcılarının ve müşterilerinin verilerini tehlikeye atabilir; gizli sosyal saldırıları elle düzenlemek ise Sisifos’un işi olacaktır.

Tüm bir organizasyonu ciddi şekilde tehlikeye atmak için tek gereken başarılı bir saldırıdır. Bu tür risklerle, bir organizasyonun çözümler bulması ve aynı düzeyde veya daha fazla karmaşıklıkta mevcut tehditlerin seviyesini karşılayabilen platformlara yatırım yapması zorunludur. Otomatik saldırıların doğası gereği, en verimli siber güvenlik sistemi aynı zamanda en etkili olanıdır.

Aimei Wei, Stellar Cyber, Inc.’i kurdu ve şirketin CTO’su olarak görev yapıyor. Stellar Cyber, Open XDR tarafından desteklenen en açık, otomasyon odaklı güvenlik operasyon platformunu yapıyor. Aimei, veri ağı ve telekomünikasyonda başarılı ürünler oluşturma ve ekiplere liderlik etme konusunda 20 yılı aşkın deneyime sahip. Erken aşamadaki girişimlerde (Nuera, SS8 Networks ve Kineto Wireless dahil) ve Nortel, Ciena ve Cisco gibi köklü şirketlerde çalışma konusunda kapsamlı deneyime sahip. Stellar Cyber’ı kurmadan önce Cisco’da aktif olarak Yazılım Tanımlı Ağlar çözümleri geliştiriyordu. Aimei, bir ürünü ilk tasarımından son lansmanına kadar inşa etmekten hoşlanıyor. Kanada, Kingston’daki Queen’s Üniversitesi’nden Bilgisayar Bilimleri alanında Yüksek Lisans ve Çin Tsinghua Üniversitesi’nden Bilgisayar Bilimleri alanında Lisans derecesine sahip.


Stellar Cyber ​​Hakkında

Stellar Cyber’ın Açık XDR Platformu, karmaşıklık olmadan kapsamlı, birleşik güvenlik sunarak her beceri seviyesindeki yalın güvenlik ekiplerinin ortamlarını başarıyla güvence altına almalarını sağlar. Stellar Cyber ​​ile kuruluşlar, tehditlerin erken ve kesin bir şekilde belirlenmesi ve düzeltilmesiyle riski azaltırken maliyetleri düşürür, mevcut araçlara yatırımlarını korur ve analist üretkenliğini artırır, MTTD’de 8 kat ve MTTR’de 20 kat iyileştirme sağlar. Şirket, Silikon Vadisi’nde bulunmaktadır. Daha fazla bilgi için https://stellarcyber.ai adresini ziyaret edin.



Source link