Самые большие проблемы при
Posted: Tue Jun 17, 2025 5:03 am
использовании искусственного интеллекта для обеспечения кибербезопасности
Одним из наиболее существенных ограничений ИИ в кибербезопасности является недостаточная точность его анализов в сочетании с большим объемом генерируемой информации (43%). Хотя алгоритмы ИИ могут обрабатывать большие объемы данных и распознавать закономерности, их аналитические способности зависят от информации, на которой они были ранее обучены. Как показывают недавние примеры использования ChatGPT для генерации текста, ИИ может давать правдоподобные, хотя и неверные ответы, сталкиваясь с неизвестными данными.
Использование необработанных данных, полученных с помощью ИИ без проверки человеком, может при База данных номеров WhatsApp в Швеции вести к неточным или даже неправильным выводам. Кроме того, большой объем обрабатываемых данных может затруднить анализ результатов.
Другим недостатком, о котором упоминается, является то, что система не является автономной и поэтому требует человеческого контроля (40%). Системы на основе ИИ требуют квалифицированных специалистов, которые могут эффективно с ними работать. Сложность моделей искусственного интеллекта и необходимость интерпретировать сложные для понимания данные требуют таланта с обширными знаниями. В среде, где сложно удерживать и привлекать ИТ-таланты, этот аспект может представлять проблему для некоторых компаний.
Одним из наиболее существенных ограничений ИИ в кибербезопасности является недостаточная точность его анализов в сочетании с большим объемом генерируемой информации (43%). Хотя алгоритмы ИИ могут обрабатывать большие объемы данных и распознавать закономерности, их аналитические способности зависят от информации, на которой они были ранее обучены. Как показывают недавние примеры использования ChatGPT для генерации текста, ИИ может давать правдоподобные, хотя и неверные ответы, сталкиваясь с неизвестными данными.
Использование необработанных данных, полученных с помощью ИИ без проверки человеком, может при База данных номеров WhatsApp в Швеции вести к неточным или даже неправильным выводам. Кроме того, большой объем обрабатываемых данных может затруднить анализ результатов.
Другим недостатком, о котором упоминается, является то, что система не является автономной и поэтому требует человеческого контроля (40%). Системы на основе ИИ требуют квалифицированных специалистов, которые могут эффективно с ними работать. Сложность моделей искусственного интеллекта и необходимость интерпретировать сложные для понимания данные требуют таланта с обширными знаниями. В среде, где сложно удерживать и привлекать ИТ-таланты, этот аспект может представлять проблему для некоторых компаний.