PALAVRA FINAL
Os invasores podem tentar controlar os conjuntos de dados que treinam a IA , por exemplo , alterando sutilmente os parâmetros ou modificando cenários para evitar a detecção de explorações de dados subjacentes . Da mesma forma , o reconhecimento de padrões pode ser usado para identificar pontos de acesso para injetáveis para execução remota em uma data posterior , ou mesmo para melhorar a engenharia social , visando os trabalhadores em seus momentos mais vulneráveis . Uma simples menção em um site de mídia social sobre a manutenção da rede pode alertar os cibercriminosos sobre uma fraqueza potencial .
Ao mesmo tempo , a IA também pode ser implantada para proteção . A melhor linha de defesa geralmente é retaliar da mesma maneira . A IA já está sendo adotada na análise de dados e monitoramento de rede , onde é usada para determinar uma linha de base do comportamento normal e identificar inconsistências de diferentes tipos , como padrões de tráfego incomuns ou acesso anômalo ao servidor . Conforme o algoritmo aprende e progride , a análise preditiva pode ser implementada para detectar tais intrusões desde o início , enquanto implementa respostas defensivas e dispara alarmes de supervisão .
À medida que tecnologias como a IA evoluem rapidamente para se integrarem à passagem industrial , as questões de segurança cibernética continuarão a ser uma área importante de preocupação . Os profissionais de segurança devem presumir que a IA e outras tecnologias podem e serão usadas para fins criminosos . O cibercrime global deve infligir US $ 6 trilhões em danos totais este ano , aumentando para US $ 10,5 trilhões anualmente até 2025 . Uma porcentagem significativa desses ataques provavelmente afetará organizações industriais . Uma abordagem abrangente que antecipa e prevê ataques cibernéticos pode proteger as organizações de problemas de segurança .
Os criminosos usam uma ampla variedade de métodos , desde técnicas comumente usadas , como phishing e hacking de senha , até operações mais sofisticadas .
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