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人工智能在信息安全中运用的可能性
在IT大会暨展览“未来论坛”上，在UCSB组织的“网络安全”部分的框架内，举办了“信息安全中的人工智能”圆桌会议。参与讨论的有 UCSB 科技工作副总监 Nikolay Domukhovsky、卡巴斯基售前支持工程师 Egor Khozyainov、ER-Telecom Holding “信息安全产品和商业 SOC”项目经理 Andrey Telitsyn、Pavel Zimarev、 SKB Kontur 网络安全负责人并主持该赛道由安全专家、博客“Business Without Danger”的作者 Alexey 主持卢卡茨基。在数字威胁变得更加复杂和众多的世界中，人工智能可以成为信息安全斗争中的盟友。人工智能处理大量数据、识别复杂模式和异常以及适应新威胁的能力使其成为保护数字资产的工具。尽管神经网络具有所有优点，但重要的是要记住它们的有效性取决于训练数据的质量。监控和验证训练集对于确保人工智能模型的准确性和可靠性至关重要。 Yegor Khozyainov 认为，有必要在人类和人工智能之间保持平衡。以目前的发展水平，神经网络可以帮助优化人力资源的利用，但还不能完全取代它
来源:乌拉尔安全系统中心新闻频道在IT Kongress和“未来论坛”展览中作为网络安全部分的一部分，其组织者由PSSB进行，圆桌会议“信息安全中的人工智能”。
讨论是由尼古拉·多诺科霍夫斯基（Nikolai Domukhovsky）中央内政部科学和技术工作副总监进行的，尼古拉·多诺克霍夫斯基（Nikolai Domukhovsky）是卡巴斯基（Kaspersky）的预售工程师，埃格尔（Egor）主持人，埃格尔（Egor）主持人，信息安全产品的负责人，商业社会社会持有的商业社会持有，持有安德烈·泰利特（Andrei Tele），安德烈·泰利特（Andrei Teleitsyn）安全专家，商务博客Alexey Lukatsky的作者。
在一个数字威胁变得越来越复杂的世界中，人工智能可能成为寻求信息安全斗争的盟友。处理大量数据，确定复杂模式和异常的能力以及适应新威胁的能力，使他能够声称工具保护数字资产的作用。
尽管神经网络具有所有优势，但重要的是要记住，它们的有效性取决于培训数据的质量。控制和验证培训样本对于确保AI模型的准确性和可靠性至关重要。据Yegor说，有必要观察人工智能和人工智能之间的平衡。在目前的开发层面上，神经网络可以帮助优化人力资源的使用，但无法完全替代它。信息安全专家必须积极参与培训和使用神经网络的过程，以确保其正确的工作。
“将来，我们将在技术设备的运行中看到越来越多的预测分析，现在经常在实践中应用。但是，识别信息安全问题的发展方向的发展将会更慢，因为它更难实施。”
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