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Formes le ministre municipal Sigbjørn Gjelsvik (SP) réagit fortement à Bane NorLa récente «Campagne de détails» pour le développement à Oslo S. Maintenant, il demande au ministre des Transports Jon-Ivar Nygård (AP) de passer à l’action Adn Appeler le fléau ni le patron sur le tapis dès que possible.
Et il devrait y avoir le PDG par intérim Jon-Erik Lunøe à la fois un sèche-cheveux et une éducation des adultes en gouvernance publique, selon Gjelsvik.
- La première étape doit être que Lunøe est appelée sur le tapis du ministre des Transports pour nettoyer ce type de campagne de lobby et a annoncé que cela dépassait bien ce que Bane ne fera pas, explique Gjelsvik à Nettavisen.
VG a récemment annoncé que Bane ni lancé une campagne approfondie – avec des publicités, des films et des conseils publicitaires – pour se concentrer sur les plans pour un nouvel Oslo, y compris les propositions d’un bâtiment à haute pironte, au milieu de la campagne électorale. La campagne a été appelée «campagne d’illumination». Au premier plan
– va au-delà de la confiance
Bane Nor Eiendom lui-même a déclaré que la campagne d’Oslo n’était pas conçue comme un lobbyisme, mais comme un désir de faire sortir le débat sur les habitants de la ville et les élus. La campagne est maintenant arrêtée.
Les plans d’un nouvel immeuble de grande hauteur à Oslo sont controversés depuis longtemps. Auparavant, Bane n’a pas non plus proposé de bâtiments jusqu’à 135 mètres, mais le dernier plan a été réduit à environ 80 mètres. Néanmoins, l’agence de planification et de construction (PBE) à Oslo a refusé d’examiner les propositions, car Thay pense qu’ils violent le plan municipal et la stratégie de grande hauteur dans la capitale.
Sigbjørn Gjelsvik dit que la campagne montre comment Bane et n’a pas perdu de concentration sur sa tâche principale – de développer et d’exploiter le chemin de fer – et plutôt d’utiliser des ressources sur les arguments immobiliers et d’influencer les campagnes.
– Cela va au-delà de la confiance dans les acteurs publics, dit-il, et souligne que les entreprises publiques doivent également rester dans leur mandat et ne pas influencer l’influence par le biais de campagnes payantes.
Comment l’IA génératrice améliore la cybersécurité
L’IA générative, un sous-ensemble d’intelligence artificielle axée sur la création de nouveaux contenus – texte, images, code et plus – s’avère inestimable dans plusieurs applications de cybersécurité. Contrairement à l’IA traditionnelle qui détecte principalement * *, l’IA générative peut * créer * des solutions et aborder de manière proactive les vulnérabilités.
Détection et réponse des menaces
Gestion de la vulnérabilité
L’identification et la réparation des vulnérabilités sont une bataille constante. L’IA générative peut automatiser des parties de ce processus en analysant le code pour les faiblesses et même suggérer des correctifs. Des outils émergent qui peuvent générer des correctifs pour des vulnérabilités connues, la réduction du temps que les attaquants doivent les exploiter. Synopsys Détails comment l’IA génératrice peut aider à l’analyse du code et à l’assainissement de la vulnérabilité.
Opérations de sécurité automatisées (SECOPS)
De nombreuses tâches SECOPS sont répétitives et prennent du temps. L’IA générative peut automatiser ces tâches, libérant des professionnels de la sécurité pour se concentrer sur des problèmes plus complexes. Cela comprend des tâches telles que les alertes de triage, enquêter sur les incidents et générer des rapports de sécurité. Ibm Souligne le rôle de l’IA génératif dans l’automatisation des workflows de sécurité.
Les menaces émergentes posées par l’IA génératrice
Bien que l’IA génératrice offre des avantages de sécurité d’une importance extrêmement importants, il permet également aux attaquants de nouvelles capacités. La même technologie utilisée pour la défense peut être armée.
L’IA générative peut créer des e-mails de phishing très convaincants et des attaques d’ingénierie sociale. Ces attaques sont plus personnalisées et difficiles à détecter que les tentatives de phishing traditionnelles. L’IA peut analyser la présence en ligne d’une cible pour élaborer des messages très pertinents et susceptibles de provoquer une réponse. Mandiant met en garde contre la sophistication croissante des attaques de phishing axées sur l’IA.
Création automatisée de logiciels malveillants
L’IA générative peut être utilisée pour créer automatiquement de nouvelles variantes de logiciels malveillants, en contournant la détection traditionnelle basée sur la signature. Cela permet aux attaquants d’évoluer rapidement leurs logiciels malveillants pour échapper aux défenses. L’IA peut également être utilisée pour obscurcir le code de logiciels malveillants, ce qui le rend plus difficile à analyser.
Deepfakes et campagnes de désinformation
L’IA générative peut créer des FAKEFAKES réalistes – vidéos manipulées ou enregistrements audio – qui peuvent être utilisés pour répandre la désinformation et la réputation des dommages. Ces fesses profondes peuvent être utilisées pour usurper l’identité des individus, manipuler l’opinion publique ou perturber les infrastructures critiques.
Principaux à retenir
- L’IA générative est une épée à double tranchant en cybersécurité, offrant à la fois de puissantes défenses et de nouveaux vecteurs d’attaque.
- La détection des menaces alimentées par l’IA, la gestion de la vulnérabilité et l’automatisation SECOPS sont des avantages clés.
- Les attaquants tirent parti de l’IA générative pour les campagnes de phishing, de logiciels malveillants et de désinformation.
- L’adaptation continue et l’investissement dans les solutions de sécurité alimentées par l’IA sont cruciales.
L’avenir de l’IA générative en cybersécurité
La course aux armements entre les défenseurs et les attaquants utilisant une IA générative continuera de dégénérer. Nous pouvons nous attendre à voir de nouvelles progrès dans les outils de sécurité alimentés par l’IA, ainsi que des attaques plus complexes axées sur l’IA. Les principaux domaines de développement comprennent:
- Technologie de déception alimentée par AI: Créer des leurres réalistes pour attirer les attaquants et recueillir des renseignements.
- Apprentissage du renforcement pour la sécurité: La formation des agents de l’IA à défendre de manière proactive contre les attaques dans des environnements simulés.
- AI explicable (XAI) pour la sécurité: Rendre les décisions de sécurité axées sur l’IA plus claires et compréhensibles.
Rester en avance sur ce paysage de menace en évolution nécessite une approche proactive, un apprentissage continu et un engagement à investir dans les dernières technologies de sécurité alimentées par l’IA. L’avenir de la cybersécurité sera défini par ceux qui peuvent exploiter efficacement le pouvoir de l’IA génératif.