機械学習

Kaspersky Managed Detection and ResponseサービスのSOCにおいて、AIモデルの効果的な活用方法について解説します。

詐欺師は、ディープフェイク画像や動画を悪用して、銀行口座の開設やローン申し込みの際などに必要となる本人確認（KYC）手続きを回避することに成功しています。

Wi-Fi信号を使用して屋内にいる人の位置とポーズを認識する方法が、大学の研究者によって実証されました。これに使用したのは、普通の家庭用ルーターと機械学習です。

ハッカーが対話型AIチャットボットの機能を悪用し、ChatGPTやCopilot、その他ほとんどのAIツールから暗号化されたチャットを復号し、読み取る方法について。

本物の写真や動画と偽物を見分け、その出所を追跡する方法を説明します。

個人データを他者と共有することなく、ChatGPT、Copilot、Midjourneyのあらゆるメリットを最大限に活用するためのヒント。

近年、精度の高い生成AIツールが次々と誕生し、OSやオフィススイートから画像エディターやチャットに至るまでAI機能が統合されています。セキュリティを危険にさらすことなく使用するにはどうすればよいでしょうか。

当社は、サイバーセキュリティ業界におけるAIの倫理的使用に関する6つの原則を提案します。これは、京都で開かれた国連主催のインターネット・ガバナンス・フォーラム（IGF）2023で発表されました。

人の声を模倣する音声のディープフェイクの技術は、すでに数百万ドル規模の詐欺に使用されています。音声のディープフェイクは、どのように作られるのでしょうか。詐欺と見破るためにはどうすればよいのでしょうか。

AIに規制が必要であることは明らかですが、どのように規制すべきでしょうか。ユージン・カスペルスキーの見解をお伝えします。

ChatGPTは、フィッシングのリンクをどの程度正確に見破ることができるのか。カスペルスキーの専門家たちが、ChatGPTのフィッシングリンクを検知する能力を調査しました。

ロジカルで、人間らしい回答ができる新世代のAIチャットボットは、サイバーセキュリティにおいて防衛する側だけでなく、攻撃側にも利用されるようになるでしょう。

カスペルスキー インターネット セキュリティ for Androidでは、何年も前から機械学習を使用しています。なぜ機械学習？機械学習の使用で達成できたことは？

オントロジーは、サイバー脅威からの保護をどう向上させるのか。

スパムを検知するようにモデルに学習させる当社の手法では、効率性を損なわずにプライバシーを確保できます。

ディープフェイクが広がりを見せ、いっそう本物らしく見えるようになっています。これに対し、企業はどのような防御策を取ることができるのでしょうか？

感情認識テクノロジーの仕組み、有用性、プライバシー上の懸念について考察します。

今年のKaspersky NEXTで話題の中心となったのは、AI、ジェンダーの平等、ソーシャルロボット工学でした。

機械学習アルゴリズムで増強されたソーシャルエンジニアリングは、企業のトップをも欺くことができます。

脆弱性があるソフトウェア機能をブロックしておけば、攻撃対象領域を狭めることができます。しかし、業務プロセスに影響が出ない程度にソフトウェアの機能をブロックするには、どうすればいいのでしょうか。

裁判官、警官、医師の仕事を助ける人工知能。その意思決定はどのように行われるのでしょうか？