The ways in which Artificial Intelligence improves several facets of Cyber Security-A survey
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
With the increase in computer use for the last 10 years, it increases the size of cyber-attacks as well. Since most computers are connected to the network, they may suffer cyber-attacks. Because of these cyber threats, Cyber Security is becoming a really important area in the information technology area. Cyber Security is an area which is mainly responsible for dealing with cyber-attacks by hackers. The improvements and advancements in the information technology area allow cyber criminals to do really complicated and dangerous cyber-attacks. Cyber-attack methods that are being used today are much more effective than the ones in the past. Because of that, there is always a war between cyber security specialists and cyber attackers or hackers. Cyber security analysts, on the other hand, try to come up with new solutions to the methods developed by cyber criminals or hackers. The competition between them continuously advances and improves cyber security technologies every day. The improvements can be either in cyber security or cybercrime side. These days, traditional cyber security solutions are enough to fight against cyber-attacks, but can these solutions be further developed? This is the question everyone in the cyber security area is trying to answer. Of course, yes. Thanks to AI, which is one of the most popular technologies in the information technology area, it is used in many areas ranging from e-commerce, advertising, human resource & recruiting, video games, transportation, surveillance systems etc. AI has been used in cyber security over the last years. Although it also has negative effects, we are going to mostly talk about its positive sides in this article. We are going to go deep into how and why AI is used in cyber security, how AI improves and enhances the current traditional cyber security methods. Then, we will also talk about which AI techniques play an important role in the cyber security area.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle