知名美劇《黑鏡(Black Mirror)》中,主角藉著已經過世丈夫生前在社群媒體上的貼文,而由 AI 生成宛若重生的亡夫語氣跟主角互動。而這場景,也被專家預測有實現的可能。
最令人憂心的是,詐騙集團利用AI語音複製/AI仿聲術,進行相似度高達九成的電話語音詐騙。
近年來,科技的進步讓電腦複製人類語音達到了難以置信準確的程度。這項技術被稱為AI語音複製/AI仿聲術,並且已經有相當多實際的應用,但同時也催生了一種任何人都可以利用語音複製功能進行的新型詐騙, 柏克萊加州大學電腦科學教授 Hany Farid表示,這項詐騙成本每月只需五元。根據美國聯邦貿易委員會(FTC)統計資料顯示,去年美國人被AI 仿聲詐騙金額高達26億美元,平均一戶家庭被詐騙1萬1000美元。
人工智慧 (AI) 勢必在網路資安領域掀起一場革命,提升即時偵測及回應威脅的能力。AI 可藉由分析行為模式來發掘潛在威脅,並且能比傳統的方法更快判斷風險的優先次序,進而更快、更有效率地回應資安威脅。此外,採用 AI 技術的工具也在資料防護領域扮演了關鍵角色,提供進階功能來監控、分析及保護數位資產。請繼續往下閱讀來了解有關 AI 的更多資訊以及它在網路資安領域的應用。
AI 如何在網路資安領域掀起革命
AI 正徹底改變網路資安的運作方式,讓網路資安變得更有效、也更有效率。以下是 AI 正在改變遊戲規則的原因:
未來,AI 必定在現代化網路資安領域扮演核心要角,協助資安人員扭轉面對網路駭客時的劣勢。採用 AI 技術的系統可快適應新的威脅,發掘惡意活動的徵兆,並且主動回應以防範風險。AI 能分析來自各種來源的大量資料 (例如網路流量記錄檔),從中發掘潛在的威脅以及網路攻擊的徵兆。正是這樣的能力,使得 AI 能偵測使用者行為或網路流量當中的異常狀況,這些狀況可能意味著系統正在遭到網路攻擊,或存在著漏洞。不僅如此,AI 還能將日常的網路資安作業自動化,讓資安團隊有更多時間聚焦在更複雜的威脅上,進而提升解決資安威脅的整體效率與回應時間。
整體而言,將 AI 整合至網路資安當中,是搶先威脅一步的關鍵,確保不論企業或個人都能獲得一個更安全的數位環境。
機器學習與深層神經網路
機器學習 (ML) 與深層神經網路 (DNN) 正在改變科技的運作方式。然而,這些技術到底是什麼?以及它們跟 AI 有何差別?請繼續閱讀以下說明。
機器學習的定義:機器學習是 AI 的一環,可讓系統從資料當中學習而不需靠程式來控制。其重點在於開發可從經驗當中學習及改進的演算法。
機器學習與 AI 的差別:AI 的目標是要創造可模擬人類智慧的機器,而機器學習則是 AI 當中一種專門開發演算法來從資料當中學習並做出決策的方法。