Tương lai cần mã hóa dữ liệu an ninh mạng vào LLM
- Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) là công cụ dự đoán tiên tiến, tạo ra chuỗi văn bản mạch lạc từ việc phân tích lượng lớn dữ liệu văn bản.
- Học Tăng cường từ Phản hồi Người dùng (RLHF) cho phép máy học hành động tối ưu qua tương tác môi trường và phản hồi, kết hợp đánh giá tự động và từ con người.
- Sự đổi mới chính trong mô hình GPT là kết hợp LLM với mô hình phụ đánh giá chất lượng văn bản, sử dụng đầu ra được xếp hạng bởi con người để huấn luyện mô hình này.
- Cần mã hóa dữ liệu an ninh vào LLM, đào tạo mạng nơ-ron mới có khả năng thực hiện phân tích hoặc nhiệm vụ an ninh cụ thể.
- An ninh được xem như một ngôn ngữ; việc đào tạo mô hình dịch thuật mới và sáng tạo là cơ hội lớn nhất trong lĩnh vực an ninh.
- UX là trọng tâm của học máy, tận dụng dữ liệu về hành vi người dùng cuối để huấn luyện mô hình thứ hai mô phỏng sở thích của các nhà phân tích.
- Ba phương pháp sẽ tăng tốc độ đưa công nghệ mới ra thị trường: Đồng nhất hóa lược đồ dữ liệu, Rủi ro như một biện pháp kết quả, và UX là chìa khóa để mở khóa dữ liệu tương tác người dùng.
📌 Tương lai cần mã hóa dữ liệu an ninh mạng vào mô hình ngôn ngữ lớn, đào tạo mạng nơ-ron mới có khả năng thực hiện phân tích hoặc nhiệm vụ an ninh cụ thể.
https://www.forbes.com/sites/forbestechcouncil/2024/03/05/the-future-of-ai-and-ml-in-cybersecurity/?sh=6dea6acca681
Thảo luận
Follow Us
Tin phổ biến
