Inteligența artificială (Artificial Intelligence, AI) este inteligența demonstrată de mașini, spre deosebire de inteligența naturală afișată de animale, inclusiv de oameni. Cele mai importante manuale de inteligență artificială definesc domeniul ca fiind studiul „agenților inteligenți”: orice sistem care își percepe … Citeşte mai mult
Semnificația și impactul inteligenței artificiale în societatea de astăzi sunt departe de a fi supraevaluate (64). Ea pătrunde în fiecare aspect al vieții noastre de zi cu zi și, prin urmare, este de o importanță capitală să asigurăm securitatea cibernetică … Citeşte mai mult
Lista de mai jos prezintă o listă de clasificare la nivel înalt a amenințărilor bazată pe taxonomia amenințărilor ENISA (62), care a fost utilizată pentru a mapa peisajul amenințărilor AI. Activitate/abuz nefast (NAA): „acțiuni intenționate care vizează sistemele TIC, infrastructura … Citeşte mai mult
Modelarea amenințărilor în inteligența artificială implică procesul de identificare a amenințărilor și, eventual, de listare și prioritizare a acestora (57). Există diverse metodologii cu privire la modul de realizare a modelării amenințărilor, STRIDE (58) fiind una dintre cele mai proeminente. … Citeşte mai mult
Inteligența artificială (AI) permite luarea automată a deciziilor și facilitează multe aspecte ale vieții de zi cu zi, aducând cu ea îmbunătățiri ale operațiunilor și numeroase alte beneficii. Cu toate acestea, sistemele AI se confruntă cu numeroase amenințări la adresa … Citeşte mai mult
Convenții metodologice Un element critic în peisajul amenințărilor este identificarea categoriilor de active pentru care pot fi amenințări. Activele sunt definite ca orice lucru care are valoare pentru o persoană sau organizație și, prin urmare, necesită protecție. În cazul AI, … Citeşte mai mult
Selectarea/construirea modelului Această etapă realizează selecția/construirea celui mai bun model sau algoritm AI (45) pentru analiza datelor. Este o sarcină dificilă, adesea supusă încercărilor și erorilor. Pe baza obiectivului de afaceri și a tipului de date disponibile, pot fi utilizate … Citeşte mai mult
Preprocesarea datelor Etapa de pre-procesare a datelor folosește tehnici de curățare, integrare și transformare a datelor. Acest proces are ca scop îmbunătățirea calității datelor care va îmbunătăți performanța și eficiența întregului sistem AI prin economisirea de timp în faza de … Citeşte mai mult
Explorarea datelor în inteligența artificială (AI) este etapa în care informațiile încep să fie preluate din datele ingerate. Deși poate fi omisă în unele aplicații AI unde datele sunt bine înțelese, este de obicei o fază a ciclului de viață … Citeşte mai mult
Definirea scopului Înainte de a realiza orice dezvoltare de aplicație/sistem AI, este important ca organizația utilizator să înțeleagă pe deplin contextul de afaceri al aplicației/sistemului AI și datele necesare pentru a atinge obiectivele de afaceri ale aplicației AI, precum și … Citeşte mai mult
Există diferite entități (actori) implicați activ în contextul întregului ciclu de viață al AI. Printre actori se numără designerii AI / designeri de aplicații AI implicați în proiectarea și crearea sistemelor AI. Există, de asemenea, dezvoltatorii AI care dezvoltă și … Citeşte mai mult
Securizarea inteligenței artificiale (AI) este baza oricărei lucrări despre AI. Numai atunci când AI în sine este sigură, o putem folosi într-o manieră de încredere și o putem folosi în continuare pentru operațiuni suplimentare de securitate cibernetică. Etica AI a … Citeşte mai mult
