from AINEWS
AIを駆使した攻撃の出現により、「バイブ・ハッキング」や、人間の対応チームが追いつくよりも速く変異する適応型脅威が開発されている。これは、従来の防御メカニズムではもはや不十分であるため、企業のリーダーにとって重大なリスクとなる。
脅威モデルと防御モデルを相互に継続的に学習させる敵対的学習は、こうした悪意のあるAIセキュリティ脅威に対抗するソリューションを提供する。しかし、このようなトランスフォーマーベースのアーキテクチャを本番環境に導入することは、レイテンシーの問題により困難でした。
ハードウェアアクセラレーションとカーネルレベルの最適化で協力することで、MicrosoftとNVIDIAはこの障壁を取り除くことに成功し、リアルタイムの敵対的防御を企業規模で実行可能にしました。
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