На горизонте ИИ: Сбер выпустил отчет про опасные технологии будущего

На горизонте ИИ: Сбер выпустил отчет про опасные технологии будущего

На горизонте ИИ: Сбер выпустил отчет про опасные технологии будущего

Квантовые компьютеры, DeepFake и генеративный ИИ — Лаборатория кибербезопасности Сбера опубликовал объемный отчет о том, какие технологии будут влиять на кибербезопасность в ближайшие 10 лет. В документе 40 страниц, каждая технология имеет красный, желтый или синий уровень опасности.

В аналитический отчёте (PDF) “Прогноз влияния перспективных технологий на ландшафт угроз кибербезопасности” три градации влияния той или иной новой технологии: от высокого (красного цвета) до низкого (сине-зеленого).

В Hypervector 2022 также указан временной период, когда технология, предположительно, достигнет зрелости и начнёт применяться массово.

Более того, для каждой из технологий приведены примеры возможных угроз или её использования в кибербезопасности.

 

1. Горизонт до 5 лет: Управление рисками человеческого фактора, так как проблема противодействию атакам на человека является крайне актуальной как для отдельных компаний, так и для индустрии кибербезопасности в целом.

В этот период потребуется выработка методов оценки подверженности различным рискам, эффективного обучения тактикам противодействия угрозам и выработки навыков кибергигиены у сотрудников и клиентов.

2. Горизонт 5-10 лет: ИИ с сохранением приватности и безопасные распределенные вычисления.

Технологии напрямую касаются безопасности данных и их исследование и разработка поможет компаниям реализовать новые сервисы, связанные с предоставлением доступа и обменом данными и обучением более точных и масштабных моделей ИИ, не порождая угроз нарушения приватности и конфиденциальности.

3. Горизонт более 10 лет: Artificial General Intelligence (AGI), так как возникновение этой технологии способно породить масштабные угрозы (вплоть до экзистенциальных) как в кибербезопасности, так и за ее пределами.

Также AGI способен оказать существенное влияние на саму сферу кибербезопасности в случае его применения для защиты от угроз.

Большинство из рассмотренных в отчете технологий можно отнести к одной из трех категорий: технологии ИИ, технологии вычислений, технологии взаимодействия с вычислительными устройствами, приходят к выводам исследователи.

По мнению экспертов, именно их развитие будет оказывать наиболее существенное влияние на развитие других сопутствующих технологий и возможностей их применения в различных сферах жизни, экономики и бизнеса.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Google представил VaultGemma — LLM с дифференциальной приватностью

В семействе больших языковых моделей (БЯМ, LLM) с открытым кодом, разработанных в Google, прибавление. Новинка VaultGemma не запоминает конфиденциальные данные при обучении, что предотвращает их слив пользователям.

ИИ-модель, построенная на базе Gemma 2 и работающая по 1 млрд параметров, прошла предварительный тренинг с применением метода дифференциальной приватности (differential privacy) — он добавляет в процесс обучения эталонный шум для ограничения возможности запоминания.

К сожалению, такой подход снижает не только риск утечки конфиденциальных данных, но также точность и быстродействие LLM. Чтобы найти оптимальный баланс между приватностью, практичностью и затратами на вычисления, в Google провели специальное исследование.

Бенчмаркинг показал, что по производительности VaultGemma сравнима с моделями той же величины, но без гарантий конфиденциальности.

 

Подробная информация о новом opensource-проекте, способном ускорить создание приватных и безопасных ИИ-систем для медучреждений, финансовых институтов и госсектора, выложена на Hugging Face и Kaggle.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru