脆弱性

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1. Red teamingは、実世界の攻撃者の行動をシミュレートして重要なセキュリティのギャップを明らかにする強力な手法です。
2. 従来のRed team engagementsはスケールアウトが困難であり、高度な専門家による時間とリソースの消費が必要で、進行中に攻撃が既に古くなっていたり、悪用されている可能性があります。
3. Adversarial Exposure ValidationアプローチがCISOやセキュリティリーダーに必要な攻撃テストの速度、一貫性、拡張性を持っています。
4. Breach and Attack Simulation（BAS）とAutomated Penetration Testingを組み合わせたAdversarial Exposure Validationアプローチは要求に真っ向から応えます。
5. 組み合わされたBASとAutomated Penetration Testingにより、オフェンシブなテストが年に一度のプロジェクトから定常的で操作化された実践に変わります。

脆弱性

1. サイバーセキュリティの風景は、生成AIの出現によって劇的に変わりました。
2. 攻撃者は、大規模な言語モデル（LLM）を利用して通常信頼される人物を模倣し、これらの社会工学的手法をスケールさせるようになりました。
3. AIディープフェイク攻撃をシャットダウンするためには、実際に予防する必要があり、それは確実性に基づいてリアルタイムで証明されなければならない。
4. AIが不正や視点差異に対して機能的ではないため、アイテンティティの検証やデバイスの整合性チェックなどの予防策が不可欠です。
5. ディープフェイクの脅威を取り除くために、RealityCheckなどの技術が協力して、確認可能な信頼の証しを提供しています。

被害状況

攻撃者

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