បុគ្គលិកហិរញ្ញវត្ថុនៅក្រុមហ៊ុនវិស្វកម្ម Arup បានចូលរួមការហៅជាវីដេអូ ជាមួយសហការីជាច្រើននាក់ រួមទាំងនាយកហិរញ្ញវត្ថុរបស់ក្រុមហ៊ុនផងដែរ។ ពួកគេម្នាក់ៗគឺជា Deepfake ដែលបង្កើតឡើងដោយ AI។ ការហៅទូរស័ព្ទបានបញ្ចប់ដោយប្រាក់ចំនួន 25 លានដុល្លារត្រូវបានផ្ទេរទៅឱ្យអ្នកវាយប្រហារ។ គ្មានមេរោគ គ្មានតំណភ្ជាប់បន្លំ គ្មានភាពងាយរងគ្រោះដែលត្រូវបានកេងប្រវ័ញ្ចទេ៖ មានតែ AI ប៉ុណ្ណោះ ដែលត្រូវបានប្រើប្រាស់យ៉ាងគួរឱ្យជឿជាក់គ្រប់គ្រាន់ ដែលការជឿទុកចិត្តបានធ្វើអ្វីៗផ្សេងទៀត។ ឧប្បត្តិហេតុតែមួយនោះចាប់យកមូលហេតុដែល AI ក្នុងសន្តិសុខតាមអ៊ីនធឺណិតបានក្លាយជាប្រធានបទកំណត់នៅក្នុងវិស័យនេះ។ បច្ចេកវិទ្យាដូចគ្នាដែលបានបង្កើត Deepfake នោះ គឺនៅកន្លែងផ្សេងទៀតនៅក្នុងឧស្សាហកម្មនេះ កំពុងចាប់យកភាពមិនប្រក្រតីដែលនឹងបញ្ឈប់វាបាន។ មគ្គុទ្ទេសក៍សុវត្ថិភាព AI នេះគ្របដណ្តប់លើភាគីទាំងពីរ៖ របៀបដែល AI វាយប្រហារ របៀបដែល AI ការពារ និងអ្វីដែលវាមានន័យសម្រាប់កន្លែងដែលក្រុមសន្តិសុខគួរផ្តោតបន្ទាប់។
បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) ក្នុងសន្តិសុខតាមអ៊ីនធឺណិត ក្នុងកថាខណ្ឌមួយ
បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) ក្នុងសន្តិសុខតាមអ៊ីនធឺណិត សំដៅទៅលើការប្រើប្រាស់ការរៀនម៉ាស៊ីន ដំណើរការភាសាធម្មជាតិ និងគំរូភាសាធំៗនៅសងខាងនៃការប្រយុទ្ធដូចគ្នា៖ ដើម្បីចាប់ផ្តើមការវាយប្រហារ និងដើម្បីរកឃើញ និងបញ្ឈប់ការវាយប្រហារទាំងនោះ។ អ្នកវាយប្រហារប្រើប្រាស់បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) ដើម្បីបង្កើតខ្លឹមសារបន្លំបន្លំដែលគួរឱ្យជឿជាក់ ចម្លងសំឡេង និងមុខ និងស៊ើបអង្កេតប្រព័ន្ធលឿនជាងក្រុមមនុស្សអាចធ្វើបាន។ អ្នកការពារប្រើបច្ចេកទេសមូលដ្ឋានដូចគ្នា (ការសម្គាល់គំរូនៅទូទាំងទិន្នន័យយ៉ាងច្រើន ការយល់ដឹងភាសាធម្មជាតិ ការធ្វើគំរូអាកប្បកិរិយា) ដើម្បីសម្គាល់ភាពមិនប្រក្រតី កាត់បន្ថយសំឡេងរំខាន និងឆ្លើយតបមុនពេលការខូចខាតកាន់តែធ្ងន់ធ្ងរ។ លទ្ធផលគឺជាបច្ចេកវិទ្យាប្រើប្រាស់ពីរយ៉ាងពិតប្រាកដនៅក្នុងឧស្សាហកម្មតែមួយ ដែលជាមូលហេតុដែលបញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) ក្នុងសន្តិសុខតាមអ៊ីនធឺណិតមិនមែនជាប្រភេទដែលមានផ្នែក "ល្អ" និង "អាក្រក់" ច្បាស់លាស់នោះទេ។ វាជាសមត្ថភាពមួយ ហើយអ្នកណាដែលអនុវត្តវាលឿនជាងមុន និងកាន់តែមានទំនុកចិត្ត។cisely បច្ចុប្បន្នមានអត្ថប្រយោជន៍។
AI ជាវ៉ិចទ័រវាយប្រហារ
- ការបន្លំដែលបង្កើតដោយ AI ក្នុងទ្រង់ទ្រាយឧស្សាហកម្ម។ ការបន្លំតាមអ៊ីនធឺណិត (Phishing) ធ្លាប់អាចចាប់បានដោយការចង្អុលបង្ហាញរបស់វា៖ ឃ្លាឆ្គងៗ ការសួរសុខទុក្ខទូទៅ និងដែនក្លែងក្លាយជាក់ស្តែង។ បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) បានលុបចោលការចង្អុលបង្ហាញទាំងនោះភាគច្រើន។ យោងតាម... ហុកហាន់ របាយការណ៍និន្នាការនៃការបន្លំតាមអ៊ីនធឺណិតឆ្នាំ ២០២៦ការបន្លំតាមប្រព័ន្ធបញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) បានកើនឡើងពី 4% នៃការប៉ុនប៉ងបន្លំតាមប្រព័ន្ធអេឡិចត្រូនិកទាំងអស់ដែលបានរាយការណ៍ក្នុងខែវិច្ឆិកា ឆ្នាំ 2025 ដល់ 56% ក្នុងខែធ្នូ ឆ្នាំ 2025 ដែលកើនឡើង 14 ដងក្នុងមួយខែ ហើយបានគ្រប់គ្រងប្រហែល 40% នៃការប៉ុនប៉ងបន្លំតាមប្រព័ន្ធអេឡិចត្រូនិកទាំងអស់ដែលបានរាយការណ៍រហូតដល់ពាក់កណ្តាលឆ្នាំ 2026។ គម្លាតប្រសិទ្ធភាពគឺដូចគ្នាដែរ៖ ក ការសិក្សាលើមនុស្សពីអ្នកស្រាវជ្រាវសាលា Harvard Kennedy បានរកឃើញថា អ៊ីមែលបន្លំដោយប្រើបច្ចេកវិទ្យា AI ដោយស្វ័យប្រវត្តិយ៉ាងពេញលេញ ទទួលបានអត្រាចុចចូល 54% ដែលត្រូវគ្នានឹងអ្នកជំនាញដែលមានជំនាញ និងមានប្រសិទ្ធភាពខ្ពស់ជាងអត្រាចុចចូល 12% នៃអ៊ីមែលបន្លំទូទៅរបស់ក្រុមត្រួតពិនិត្យ។ AI មិនត្រឹមតែសរសេរអ៊ីមែលបន្លំបន្ថែមទៀតទេ។ វាសរសេរអ៊ីមែលដែលដំណើរការ។
- Deepfakes ដែលផ្តោតលើការជឿទុកចិត្ត មិនមែនហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធទេ។ ចំពោះ ករណីអារូប ខាងលើលែងជាបញ្ហាចម្លែកទៀតហើយ។ វាជាគំរូមួយ។ សំឡេង និងវីដេអូដែលបង្កើតឡើងដោយ AI គឺគួរឱ្យជឿជាក់គ្រប់គ្រាន់ដើម្បីដើរតួជានាយកប្រតិបត្តិពិតប្រាកដនៅក្នុងការហៅទូរសព្ទផ្ទាល់ ដោយប្រែក្លាយវិស្វកម្មសង្គមពី "បញ្ឆោតនរណាម្នាក់ឱ្យចុច" ទៅជា "បញ្ឆោតនរណាម្នាក់ឱ្យជឿថាពួកគេកំពុងសម្លឹងមើល CFO របស់ពួកគេ"។ នោះជាបញ្ហាដ៏លំបាកជាមូលដ្ឋានសម្រាប់ការបណ្តុះបណ្តាលការយល់ដឹងអំពីសុវត្ថិភាពក្នុងការដោះស្រាយ ពីព្រោះការបោកបញ្ឆោតកើតឡើងនៅកម្រិតនៃការយល់ឃើញ មិនមែននៅកម្រិតបច្ចេកទេសទេ។
- ការឈ្លបយកការណ៍លឿនជាងមុន និងមេរោគដែលអាចសម្របខ្លួនបាន។ ក្រៅពីវិស្វកម្មសង្គម បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) កាត់បន្ថយចម្ងាយរវាង “អ្នកវាយប្រហារមានគំនិត” និង “អ្នកវាយប្រហារមានការកេងប្រវ័ញ្ចដែលដំណើរការបាន”។ គំរូភាសាធំៗអាចពន្លឿនការស្រាវជ្រាវភាពងាយរងគ្រោះប្រឆាំងនឹងកូដ និងហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធដែលបង្ហាញជាសាធារណៈរបស់គោលដៅ ហើយមេរោគដែលអាចសម្របខ្លួនបានអាចផ្លាស់ប្តូរឥរិយាបថរបស់វានៅពាក់កណ្តាលប្រតិបត្តិការ ប្រសិនបើវារកឃើញថាវាកំពុងត្រូវបានវិភាគនៅក្នុងប្រអប់ខ្សាច់ ដែលជាសមត្ថភាពដែលធ្លាប់តម្រូវឱ្យប្រតិបត្តិករមនុស្សដែលមានជំនាញមើលក្នុងពេលវេលាជាក់ស្តែង។
- ការវាយប្រហារព័ត៌មានសម្ងាត់ក្នុងល្បឿនម៉ាស៊ីន។ ការផ្តល់ព័ត៌មានសម្ងាត់ដែលលេចធ្លាយបានបង្កើតជាគំរូមួយដើម្បីរៀនពីគំរូដែលមនុស្សពិតជាប្រើនៅពេលពួកគេគិតថាពួកគេ "ឆ្លាត" ជាមួយពាក្យសម្ងាត់ ប្រែក្លាយការទាយ និងពិនិត្យទៅជាអ្វីមួយដែលកាន់តែខិតជិតទៅនឹងការទស្សន៍ទាយ។ រួមផ្សំជាមួយនឹងការបំពេញព័ត៌មានសម្ងាត់ដោយស្វ័យប្រវត្តិ នេះបង្រួមអ្វីដែលធ្លាប់ជាការវាយប្រហារយឺតៗ និងមានសំឡេងរំខានទៅជាអ្វីមួយដែលលឿន និងស្ងាត់។
បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) ជាឧបករណ៍ការពារ
- ការរកឃើញភាពមិនប្រក្រតីក្នុងមាត្រដ្ឋានដែលមនុស្សមិនអាចប្រៀបផ្ទឹមបាន។ តម្លៃការពារស្នូលរបស់ AI គឺការដំណើរការបរិមាណចរាចរណ៍បណ្តាញ login សកម្មភាព និងកំណត់ហេតុប្រព័ន្ធដែលគ្មានក្រុមអ្នកវិភាគណាអាចពិនិត្យដោយដៃបាន និងដាក់ទង់សម្គាល់អ្វីដែលងាកចេញពីបន្ទាត់មូលដ្ឋានដែលបានបង្កើតឡើង។ នេះជាអ្វីដែលចាប់បានការវាយប្រហារដែលមិនទាន់មានហត្ថលេខាដែលគេស្គាល់នៅឡើយ រួមទាំងថ្ងៃសូន្យ និងការប្រើប្រាស់ខុសដោយអ្នកប្រើប្រាស់ផ្ទៃក្នុងដែលនឹងមិនធ្វើឱ្យការជូនដំណឹងផ្អែកលើច្បាប់រអាក់រអួល។
- កាត់តាមជួរជូនដំណឹង មិនមែនបន្ថែមទៅវាទេ។ នេះក៏ជាកន្លែងដែលបញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) ក្នុងសន្តិសុខតាមអ៊ីនធឺណិតទទួលបានផលចំណេញពីប្រតិបត្តិការភ្លាមៗបំផុត និងជាកន្លែងដែលឧស្សាហកម្មនេះនៅតែមានការងារពិតប្រាកដដែលត្រូវធ្វើ។ ការស្រាវជ្រាវឆ្នាំ ២០២៦ របស់ Vectra AI បានរកឃើញថា អង្គការនានាទទួលបានការជូនដំណឹងសុវត្ថិភាពជាមធ្យមចំនួន 2,992 ក្នុងមួយថ្ងៃ ដែលក្នុងនោះ 63% មិនត្រូវបានគេស៊ើបអង្កេត និង ក្រុមហ៊ុន Microsoft និង Omdia ស្ថានភាពនៃ SOC៖ បង្រួបបង្រួមឥឡូវនេះ ឬបង់ប្រាក់ពេលក្រោយ របាយការណ៍ បានរកឃើញថា 46% នៃការជូនដំណឹងទាំងអស់បង្ហាញថាជាលទ្ធផលវិជ្ជមានមិនពិត និង 42% មិនត្រូវបានស៊ើបអង្កេតទាំងស្រុង។ ការជ្រើសរើសដោយ AI មិនត្រឹមតែបន្ថែមឧបករណ៍ចាប់សញ្ញាមួយផ្សេងទៀតទៅក្នុងគំនរនោះទេ។ ប្រសិនបើធ្វើបានល្អ វាភ្ជាប់ការជូនដំណឹងដែលពាក់ព័ន្ធទៅក្នុងឧប្បត្តិហេតុតែមួយ វាយតម្លៃអ្វីដែលពិតជាសមនឹងការយកចិត្តទុកដាក់របស់មនុស្ស និងអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកវិភាគចំណាយពេលរបស់ពួកគេលើប្រភាគនៃការជូនដំណឹងដែលតំណាងឱ្យហានិភ័យពិតប្រាកដជំនួសឱ្យការបិទការជូនដំណឹងដែលនៅសល់ដោយដៃ។
- មេរោគ និងចំណាត់ថ្នាក់អាកប្បកិរិយាហួសពីហត្ថលេខាដែលគេស្គាល់។ វិធីសាស្រ្តវិភាគអាកប្បកិរិយាដូចគ្នាដែលសម្គាល់សកម្មភាពបណ្តាញមិនប្រក្រតីក៏ដំណើរការលើឯកសារ និងកញ្ចប់ផងដែរ៖ ជំនួសឱ្យការផ្គូផ្គងទៅនឹងបញ្ជីហត្ថលេខាដែលគេស្គាល់ថាមិនល្អ បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) អាចរកពិន្ទុឥរិយាបថពេលដំឡើង ការហៅប្រព័ន្ធមិនធម្មតា និងលំនាំបិទបាំង ដើម្បីចាប់មេរោគដែលមិនធ្លាប់ឃើញពីមុនមក នៅពេលដែលវាលេចឡើង ជាជាងបន្ទាប់ពីវាត្រូវបានសម្គាល់ដោយស្នាមម្រាមដៃ។
- ការឆ្លើយតបដោយស្វ័យប្រវត្តិ, មានស្ថេរភាព។ ការរកឃើញដោយគ្មានសកម្មភាពគ្រាន់តែរំកិលពេលវេលាប៉ុណ្ណោះ។ ការឆ្លើយតបដែលជំរុញដោយ AI អាចញែកឧបករណ៍ដែលរងផលប៉ះពាល់ចេញ រារាំងចរាចរណ៍គួរឱ្យសង្ស័យ និងចាប់ផ្តើមការទប់ស្កាត់ដោយស្វ័យប្រវត្តិ ដោយបិទគម្លាតរវាង "យើងបានឃើញវា" និង "យើងបានបញ្ឈប់វា" ពីម៉ោងទៅវិនាទីក្នុងករណីដែលសំខាន់បំផុត។
ហេតុអ្វីបានជាបច្ចេកទេសដូចគ្នាកាត់ទាំងសងខាង?
ការពិតដ៏មិនស្រួលនៅក្នុងការណែនាំសុវត្ថិភាព AI នេះគឺថា អ្នកវាយប្រហារ និងអ្នកការពារតែងតែប្រើសមត្ថភាពមូលដ្ឋានដូចគ្នាឆ្ពោះទៅរកចុងម្ខាងទៀត។ ការធ្វើគំរូភាសាធម្មជាតិដែលសរសេរអ៊ីមែលបន្លំដែលគួរឱ្យជឿជាក់គឺជាបច្ចេកវិទ្យាដូចគ្នាដែលអានអ៊ីមែលគួរឱ្យសង្ស័យ ហើយចាត់ថ្នាក់វាឱ្យបានត្រឹមត្រូវថាជាអ៊ីមែលមួយ។ ការសម្គាល់លំនាំដែលអនុញ្ញាតឱ្យមេរោគសម្របខ្លួនដើម្បីគេចពីប្រអប់ខ្សាច់គឺស្រដៀងគ្នាទៅនឹងស្ថាបត្យកម្មទៅនឹងការសម្គាល់លំនាំដែលសម្គាល់ឥរិយាបថរបស់មេរោគថាមិនប្រក្រតីតាំងពីដំបូង។ គ្មានភាគីណាមួយមានសិទ្ធិផ្តាច់មុខលើបច្ចេកវិទ្យានោះទេ ដែលមានន័យថាអត្ថប្រយោជន៍នឹងទៅដល់អ្នកណាដែលរួមបញ្ចូលវាកាន់តែពេញលេញទៅក្នុងលំហូរការងារជាក់ស្តែងរបស់ពួកគេ មិនមែនអ្នកណាដែលមានសិទ្ធិចូលប្រើគំរូកម្រិតខ្ពស់ជាងនេះទេ។
ស៊ីមេទ្រីនោះក៏ជាមូលហេតុដែល AI ក្នុងសន្តិសុខតាមអ៊ីនធឺណិតណែនាំហានិភ័យផ្ទាល់ខ្លួនរបស់វានៅផ្នែកការពារ។ ប្រព័ន្ធ AI អាចបង្កើតភាពវិជ្ជមានមិនពិតដែលកប់សញ្ញាពិតនៅក្នុងសំឡេងរំខានប្រសិនបើត្រូវបានលៃតម្រូវមិនបានល្អ ទទួលមរតកភាពលំអៀងពីទិន្នន័យបណ្តុះបណ្តាលមិនពេញលេញ និងខកខានថ្នាក់ទាំងមូលនៃការគំរាមកំហែងជាលទ្ធផល ហើយអាចត្រូវបានកំណត់គោលដៅតាមរយៈបច្ចេកទេសប្រឆាំង ដែលអ្នកវាយប្រហារចេតនាផ្តល់ទិន្នន័យបំភាន់ដល់គំរូរកឃើញដើម្បីរៀបចំអ្វីដែលវាសម្គាល់។ គ្មានអ្វីក្នុងចំណោមនោះជាហេតុផលដើម្បីជៀសវាង AI ដើម្បីការពារនោះទេ។ វាជាហេតុផលដើម្បីរក្សាមនុស្សម្នាក់ឱ្យស្ថិតនៅក្នុងរង្វិលជុំសម្រាប់ការហៅវិនិច្ឆ័យ និងដើម្បីចាត់ទុកប្រព័ន្ធ AI ខ្លួនឯងថាជាអ្វីមួយដែលត្រូវការការត្រួតពិនិត្យ មិនមែនជាអ្វីដែលអ្នកដាក់ពង្រាយម្តងហើយទុកចិត្តដោយគ្មានកំណត់នោះទេ។
អត្ថន័យនៃការណែនាំសុវត្ថិភាព AI នេះសម្រាប់ក្រុមរបស់អ្នក
ចំណុចប្រាំដែលបំបែកក្រុមដែលកំពុងទទួលបានតម្លៃពិតប្រាកដពី AI ក្នុងសន្តិសុខតាមអ៊ីនធឺណិត ពីក្រុមដែលទើបតែបន្ថែមឧបករណ៍មួយផ្សេងទៀត៖
- កុំរង់ចាំការវាយប្រហារ "ដំណើរការដោយ AI" ក្លាយជាភាគច្រើន មុនពេលអ្នកវិនិយោគលើការការពារខ្លួន។ ទិន្នន័យបន្លំខាងលើបង្ហាញពីល្បឿនដែលយុទ្ធសាស្ត្រភាគតិចអាចក្លាយជាយុទ្ធសាស្ត្រលេចធ្លោបាន។ កសាងសមត្ថភាពរកឃើញមុនពេលមានការកើនឡើង មិនមែនក្នុងពេលមានការកើនឡើងនោះទេ។
- ចង្អុល AI ទៅកាន់ជួរតម្រៀបរបស់អ្នកជាមុនសិន មិនមែនគ្រាន់តែបរិវេណរបស់អ្នកទេ។ ជ័យជម្នះលឿនបំផុត និងអាចវាស់វែងបានច្រើនបំផុតសម្រាប់ក្រុមភាគច្រើន គឺការកាត់បន្ថយបរិមាណនៃលទ្ធផលវិជ្ជមានមិនពិតដែលអ្នកវិភាគត្រូវសម្អាតដោយដៃ មិនមែនបន្ថែមស្រទាប់រកឃើញថ្មីនោះទេ។
- ចាត់ទុកហានិភ័យនៃ Deepfake និងការក្លូនសំឡេងជាបញ្ហាដំណើរការ មិនមែនជាបញ្ហាបច្ចេកវិទ្យាទេ។ គ្មានឧបករណ៍រកឃើញណាមួយអាចបិទគម្លាតបែប Arup បានទាំងស្រុងនោះទេ។ ការផ្ទៀងផ្ទាត់ក្រៅក្រុមសម្រាប់សំណើណាមួយដែលពាក់ព័ន្ធនឹងចលនាប្រាក់ ឬការផ្លាស់ប្តូរព័ត៌មានសម្គាល់។
- ពង្រីកការគិតបែបអាកប្បកិរិយាដែលជំរុញដោយ AI ដូចគ្នាទៅនឹងការសរសេរកូដ និង pipelines មិនមែនគ្រាន់តែចរាចរណ៍បណ្តាញទេ។ អ្នកវាយប្រហារកាន់តែកំណត់គោលដៅដោយផ្ទាល់ទៅលើខ្សែសង្វាក់ផ្គត់ផ្គង់កម្មវិធី (កញ្ចប់ព្យាបាទ ការពឹងផ្អែកដែលមើលឃើញខុស ការណែនាំភ្នាក់ងារដែលមិនទាន់បានពិនិត្យ) ដែលជាប្រភេទហានិភ័យដែលមានឌីណាមិកផ្ទាល់ខ្លួន ដែលគ្របដណ្តប់យ៉ាងស៊ីជម្រៅនៅក្នុងមគ្គុទ្ទេសក៍សុវត្ថិភាពខ្សែសង្វាក់ផ្គត់ផ្គង់ AI របស់យើង។
- រក្សាមនុស្សម្នាក់ឱ្យទទួលខុសត្រូវចំពោះអ្វីដែល AI សម្រេចចិត្ត។ ការឆ្លើយតបដោយស្វ័យប្រវត្តិមានតម្លៃណាស់ ពីព្រោះវាលឿន ដែលក៏ជាមូលហេតុដែលវាត្រូវការផ្លូវដោះស្រាយជម្លោះច្បាស់លាស់ នៅពេលដែលវាធ្វើអ្វីមួយខុស។
កន្លែងដែល AI ក្នុងសន្តិសុខតាមអ៊ីនធឺណិតកំពុងឆ្ពោះទៅមុខ
ការផ្លាស់ប្តូរពីរនឹងកំណត់រយៈពេលពីរបីឆ្នាំខាងមុខ។ ទីមួយ ផ្នែកវាយប្រហារកំពុងបង្រួបបង្រួមយុទ្ធសាស្ត្រតិចជាងមុន និងគួរឱ្យជឿជាក់ជាងមុន ជាជាងយុទ្ធសាស្ត្រឆៅៗច្រើន៖ ការបន្លំបន្លំដែលបង្កើតឡើងដោយ AI និង Deepfakes មិនមែនជាបណ្តាញទូលំទូលាយជាងនេះទេ។ ពួកវាជាទំពក់ដ៏មុតស្រួចជាង។ ទីពីរ ផ្នែកការពារកំពុងផ្លាស់ប្តូរពី "រកឃើញ និងជូនដំណឹងដល់មនុស្ស" ទៅជា "រកឃើញ វាយតម្លៃ និងធ្វើសកម្មភាពមុនពេលមានសំបុត្រ" ដែលជាការផ្លាស់ប្តូរដែលបិទគម្លាតរវាងការជូនដំណឹងប្រចាំថ្ងៃចំនួន 2,992 ដែល SOC ភាគច្រើនប្រឈមមុខ និងប្រភាគនៃអ្នកដែលធ្លាប់ទទួលបានរូបរាងពិតប្រាកដ។ អង្គការដែលកំពុងនាំមុខគឺជាអ្នកដែលអនុវត្តការផ្លាស់ប្តូរនោះគ្រប់ទីកន្លែងដែល AI ប៉ះបរិស្ថានរបស់ពួកគេរួចហើយ រួមទាំងកូដដែលអ្នកអភិវឌ្ឍន៍របស់ពួកគេបញ្ជូន មិនមែនគ្រាន់តែចរាចរណ៍ឆ្លងកាត់បរិវេណបណ្តាញរបស់ពួកគេនោះទេ។
ទស្សនៈរបស់ Xygeni៖ សុវត្ថិភាព AI ត្រូវតែគ្របដណ្តប់លើលេខកូដ មិនមែនគ្រាន់តែប្រអប់សំបុត្រចូលនោះទេ
ការគ្របដណ្តប់ភាគច្រើននៃ AI ក្នុងសន្តិសុខតាមអ៊ីនធឺណិតឈប់នៅ SOC៖ ការបន្លំតាមអ៊ីនធឺណិត មេរោគ និងភាពមិនប្រក្រតីនៃបណ្តាញ។ នោះជាការចាំបាច់ ហើយវាក៏មិនពេញលេញដែរ ពីព្រោះចំណែកកាន់តែច្រើនឡើងនៃហានិភ័យដែលជំរុញដោយ AI ឥឡូវនេះរស់នៅក្នុងវដ្តជីវិតអភិវឌ្ឍន៍កម្មវិធីខ្លួនឯង ដែលឧបករណ៍ SOC មិនមើលទៅ។
ស៊ីហ្គេនី ស្នូល AI អនុវត្តការគិតផ្អែកលើអាកប្បកិរិយា និងភាពមិនប្រក្រតីដូចគ្នាដែលបានពិពណ៌នានៅក្នុងមគ្គុទ្ទេសក៍នេះចំពោះសុវត្ថិភាពកម្មវិធីជាពិសេស៖ ការភ្ជាប់ទំនាក់ទំនងការរកឃើញនៅទូទាំងម៉ាស៊ីនស្កេនដែលមានស្រាប់របស់អ្នក (មិនត្រឹមតែ ស៊ីហ្គេនី ផ្ទាល់ខ្លួន) ការរកពិន្ទុលើអ្វីដែលអាចកេងប្រវ័ញ្ចបាន ជំនួសឱ្យការជន់លិចក្រុមជាមួយនឹងបរិមាណប្រុងប្រយ័ត្នឆៅ ដោយពន្យល់ពីមូលហេតុដែលហានិភ័យដែលបានផ្តល់ឱ្យមានសារៈសំខាន់ និងបង្កើតការស្តារឡើងវិញ។ pull request ជំនួសឱ្យសំបុត្រ backlog មួយផ្សេងទៀត។ អភិវឌ្ឍន៍បញ្ញាសិប្បនិម្មិត ពង្រីកឥរិយាបថការពារដូចគ្នានោះទៅក្នុងផ្នែកថ្មីបំផុតនៃផ្ទៃវាយប្រហារ៖ ភ្នាក់ងារសរសេរកូដ និងជំនួយការ AI ការផ្ទៀងផ្ទាត់ឯកសារជំនាញ និងការណែនាំរបស់ភ្នាក់ងារ និងការទប់ស្កាត់ការដំឡើងព្យាបាទមុនពេលភ្នាក់ងារធ្វើសកម្មភាពលើវា។ គោលដៅគឺដូចគ្នាដែលមគ្គុទ្ទេសក៍នេះអះអាងនៅកម្រិត SOC អនុវត្តចំពោះ pipelineប្រែក្លាយគុណសម្បត្តិរបស់ AI លើបរិមាណ និងល្បឿនទៅជាគុណសម្បត្តិរបស់អ្នកការពារជំនួសឱ្យគុណសម្បត្តិរបស់អ្នកវាយប្រហារ។
ចាប់ផ្តើមដោយឥតគិតថ្លៃ។ Sign up with GitHub, GitLab ឬ Google ហើយទទួលបានភាពមើលឃើញនៅក្នុងឃ្លាំងរហូតដល់ 25 និងការស្កេន AI ចំនួន 50 ក្នុងមួយខែដោយមិនគិតថ្លៃ និងមិនត្រូវការកាតឥណទានទេ។
សំណួរដែលត្រូវបានសួរជាញឹកញាប់
តើ AI ក្នុងសុវត្ថិភាពអ៊ីនធឺណិតជាអ្វី?
បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) ក្នុងសន្តិសុខតាមអ៊ីនធឺណិត គឺជាការប្រើប្រាស់ការរៀនម៉ាស៊ីន ដំណើរការភាសាធម្មជាតិ និងគំរូភាសាធំៗទាំងផ្នែកវាយប្រហារ និងការពារសន្តិសុខ។ អ្នកវាយប្រហារប្រើប្រាស់វាដើម្បីបង្កើតខ្លឹមសារបន្លំបន្លំ (phishing) ការបន្លំលួចចូល (deepfakes) និងមេរោគដែលអាចសម្របខ្លួនបាន។ អ្នកការពារប្រើបច្ចេកទេសមូលដ្ឋានដូចគ្នាសម្រាប់ការរកឃើញភាពមិនប្រក្រតី ការបែងចែកការជូនដំណឹង និងការឆ្លើយតបដោយស្វ័យប្រវត្តិ។
តើ AI មានគ្រោះថ្នាក់ជាងជាឧបករណ៍វាយប្រហារ ឬមានប្រយោជន៍ជាងជាឧបករណ៍ការពារ?
គ្មានភាគីណាមួយមានគុណសម្បត្តិយូរអង្វែងទេ ពីព្រោះភាគីទាំងពីរត្រូវបានបង្កើតឡើងនៅលើសមត្ថភាពមូលដ្ឋានដូចគ្នា។ អង្គការដែលមានហានិភ័យខ្ពស់គឺជាអង្គការដែលមិនទាន់បានអនុវត្ត AI ការពារក្នុងល្បឿនដូចគ្នាដែលអ្នកវាយប្រហារបានអនុវត្តវាក្នុងការវាយលុក មិនមែនជាអង្គការដែលប្រឈមមុខនឹងគម្លាតបច្ចេកវិទ្យាដែលពួកគេមិនអាចបិទបាន។
តើ AI អាចជំនួសអ្នកវិភាគមនុស្សបានទាំងស្រុងនៅក្នុង SOC ដែរឬទេ?
ទេ ហើយហានិភ័យនៃការព្យាយាម (លទ្ធផលវិជ្ជមានមិនពិតពីគំរូដែលមិនបានកែតម្រូវ ភាពលំអៀងពីទិន្នន័យបណ្តុះបណ្តាលមិនពេញលេញ និងការរៀបចំប្រព័ន្ធរកឃើញដោយប្រយោល) គឺជាមូលហេតុដែលការត្រួតពិនិត្យរបស់មនុស្សនៅតែចាំបាច់។ តម្លៃពិតរបស់ AI គឺការសម្អាតជួរដើម្បីឱ្យអ្នកវិភាគអាចផ្តោតលើការហៅវិនិច្ឆ័យដែលនៅតែត្រូវការមនុស្សម្នាក់។
តើហានិភ័យនៃការវាយប្រហារដែលជំរុញដោយ AI ខុសគ្នាយ៉ាងដូចម្តេចសម្រាប់ក្រុមអភិវឌ្ឍន៍កម្មវិធីជាពិសេស?
ក្រៅពីការបន្លំតាមប្រព័ន្ធអេឡិចត្រូនិក (phishing) និង deepfakes ក្រុមអភិវឌ្ឍន៍ប្រឈមមុខនឹងហានិភ័យជាក់លាក់នៃ AI នៅក្នុង... SDLC ខ្លួនវាផ្ទាល់៖ ភ្នាក់ងារសរសេរកូដ AI ដែលដំឡើងការពឹងផ្អែកដែលមានលក្ខណៈវង្វេងស្មារតី ឬព្យាបាទ ការណែនាំភ្នាក់ងារដែលមិនទាន់បានពិនិត្យនៅក្នុងឯកសារជំនាញ និងកូដដែលបង្កើតដោយ AI ដែលបង្កើតឡើងវិញនូវអាថ៌កំបាំងដែលបានអ៊ិនកូដរឹង។ ផ្នែកនោះនៃ AI ក្នុងសន្តិសុខតាមអ៊ីនធឺណិតត្រូវបានគ្របដណ្តប់កាន់តែស៊ីជម្រៅនៅក្នុងរបស់យើង។ ការណែនាំអំពីសុវត្ថិភាពខ្សែសង្វាក់ផ្គត់ផ្គង់ AI។
