ИИ в киберкриминалистике — Холмс или всё же только Ватсон?

Кибербезопасники из нескольких университетов попытались нащупать роль больших языковых моделей в цифровой криминалистике. Было установлено, что искусственный интеллект вполне можно использовать для классификации данных, анализа вредоносного ПО и развития систем распознавания лиц.

Исследователи особо отметили возможность быстрого создания скриптов в условиях ограниченных ресурсов, что критично для процесса восстановления файлов, работы с RAID-массивами, взлома паролей и восстановления ключей шифрования.

Однако стоит помнить, что, несмотря на впечатляющий потенциал ИИ, робот может совершать ошибки, что грозит ощутимыми юридическими последствиями, возникновением непростых этических дилемм, а также ростом зависимости учёных от такого рода технологий.

Плюс, нельзя забывать и про технические ограничения — ИБ-эксперты заключили, что описанное исследование не являлось исчерпывающим, и реальная ситуация может существенно отличаться от условий экспериментов.

24 июля, 2023

Подписаться на новости BIS Journal / Медиа группы Авангард

Подписаться
Введите ваш E-mail

Отправляя данную форму вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности персональных данных

14.05.2026
Россияне стали позволять себе больше (кредитов)
14.05.2026
Корейские «чиподелы» требуют свой кусок ИИ-пирога
14.05.2026
Минцифры изменит сроки импортозамещения софта на ЗО КИИ?
14.05.2026
ЕЦБ призвал европейский финсектор готовиться к новому классу угроз
14.05.2026
ЛК: Многие воспринимают QR-код как нейтральный технический инструмент
13.05.2026
Операторы связи рапортуют об успехах в антифроде
13.05.2026
ИИ активно участвует в рекрутинге — со всеми «за» и «против»
13.05.2026
PT: Число новых вредоносов выросло на 38%
13.05.2026
Власти Бали хотят перевести туристов в диджитал-номадов
13.05.2026
Атакующие заманивают жертв на… легитимные ресурсы

Стать автором BIS Journal

Поля, обозначенные звездочкой, обязательные для заполнения!

Отправляя данную форму вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности персональных данных