Adli bilişim · veri kurtarma · siber güvenlik · KVKK uyumu üzerine sektör profesyonellerinden uygulamalı içerikler.
Herkese açık bir chatbot, hem müşterinin hem saldırganın konuştuğu bir kapıdır. En sık chatbot riskleri tablosu, veri sızıntısı ve marka riski, talimat-girdi ayrımı ve erişimi en aza indirme savunması ve KAOS ile kanıt temelli test.
Devamını okuYapay zeka geçmiş kodlardan öğrenir ve ürettiği kod güvensiz desenler taşıyabilir. En sık kod riskleri tablosu, geliştiricinin fazla güven sorunu, güvenlik testi, tedarik zinciri boyutu (var olmayan paket) ve KAOS ile kanıt temelli denetim.
Devamını okuBir yapay zeka sistemi saldırıya uğradığında belirti çoğu zaman çökme değil, sessizce yanlış karardır. Yapay zekaya özgü olay türleri tablosu, müdahale adımları (sınırla, kapsam, kök neden, güvenli sürüm) ve KAOS ile delil koruyan inceleme.
Devamını okuGizlilik korumalı ML, bir modeli hassas veriyi ifşa etmeden eğitir. Merkezi veri havuzunun riski, yöntemler tablosu (federe öğrenme, diferansiyel gizlilik), gizlilik-doğruluk dengesi, KVKK uyumu ve KAOS ile model mahremiyeti değerlendirmesi.
Devamını okuBir yapay zeka ajanına ihtiyacından fazla araç ve özerklik verilirse, bir manipülasyon bu yetkileri saldırgan için kullanabilir. Aşırı yetkinin üç boyutu tablosu, manipülasyondan yıkıcı eyleme, en az yetki ve insan onayı savunması ve KAOS yaklaşımı.
Devamını okuYapay zeka ses ve yüzü ikna edici taklit edebiliyor; 'sesini tanıdım' artık kimlik kanıtı değil. Neden ses ve görüntünün yetmediği, yönetici sahtekarlığı, katmanlı kimlik doğrulama tablosu (ikinci kanal, kod sözcüğü) ve KAOS ile değerlendirme.
Devamını okuYapay zeka, olağan davranıştan sapmayı öğrenerek sahte işlemi ve hesap ele geçirmeyi gerçek zamanlı yakalar. Kural tabanlı ile fark, yakaladığı desenler tablosu, yanlış pozitif ve kaçırma dengesi, insan denetimi ve KAOS yaklaşımı.
Devamını okuBir yapay zeka 'bu bir saldırı' dediğinde, güvenlik ekibinin nedenini görmesi gerekir. Kara kutu sorunu, açıklanabilirliğin neden kritik olduğu tablosu, adli bilişimde şart oluşu, kanıt temelli yaklaşım ve KAOS'un açıklanabilir tasarımı.
Devamını okuİndirdiğiniz bir model gizli arka kapı taşıyabilir; yapay zeka tedarik zinciri yeni bir risktir. Tedarik zinciri riskleri tablosu, provenance ile kaynağı doğrulama, indirileni test etme, bileşen envanteri (SBOM) ve KAOS ile değerlendirme.
Devamını okuModel güvenliği, bir makine öğrenmesi modelinin kendisini çalma ve içindeki veriyi çıkarma saldırılarına karşı korumaktır. Modele yönelik saldırılar tablosu, model çıkarımı ve mahremiyet, erişim ve sorgu sınırı savunması ve KAOS ile değerlendirme.
Devamını okuBir siber güvenlik yapay zekası ölçekli tarama ve gürültü süzmede güçlü, iş bağlamı ve gerçek istismarda insan gerektirir. Yetenek ve sınır tabloları, bir aracı değerlendirme çerçevesi (yanlış pozitif, yerel işleme, dürüstlük) ve KAOS yaklaşımı.
Devamını okuYapay zeka SOC'u alarm yığınını süzerek ve gürültüyü azaltarak dönüştürüyor. SOC'un asıl sorunu alarm yorgunluğu, yapay zekanın neyi değiştirdiği tablosu, neyi yapmadığı, kurulum modelleri (MDR) ve KAOS ile insan denetimli izleme.
Devamını oku