1. 社会と組織が直面するAIによる情報操作と欺瞞の影響について
2. エコーチェンバーの台頭
3. AIが欺瞞のためにどのように展開されているか
4. AIが民主的プロセスに与える影響
5. 進化の速さ

脆弱性

脆弱性

1. Apiiroが悪意のあるコードのマージを検出する無料のスキャナーを発表
2. Apiiroのセキュリティ研究者Matan Giladiによると、検出精度はPyPIパッケージに対して94.3%、npmパッケージに対して88.4%
3. 悪意のあるコードの検出戦略は、静的解析を使用し、「コードアンチパターン」、異常な振る舞いを示すコードの怪しいパターンを特定することに基づいている
4. 検知されるアンチパターンには、さまざまな操作方法や実行中の任意のコード実行を可能にする関数などが含まれる
5. このルールセットはCI/CDパイプラインに統合でき、自動リポジトリスキャンやnpm、PyPIパッケージのスキャンに使用できる

脆弱性

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被害状況

攻撃者

1. 大規模言語モデル（LLMs）は特定のAIモデルで、人間のようなテキストを処理、理解、生成するために設計されている。
2. セキュリティ専門家がLLMパワードのセキュリティアシスタントを実装することで、セキュリティデータを豊かにし、セキュリティ情報とイベント管理（SIEM）や拡張検知応答（XDR）プラットフォームでの全体的なセキュリティ洞察の向上をサポートする。
3. LLMsは、テキスト生成、翻訳、要約、質問応答のタスクに活用され、サイバーセキュリティを含む様々な産業で重要な役割を果たしている。
4. LLMsをセキュリティアシスタントとして活用する際には、ログ分析とデータの充実、脅威インテリジェンスの統合、コンテキストに基づく対策提案、フィッシング検出などが行われる。
5. Wazuhはオープンソースのセキュリティプラットフォームであり、LLMsを組み込んでセキュリティ専門家のためのセキュリティアシスタントの構築を支援する。

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