Home-theater-designers
האבטחה חשובה, אבל כולנו יכולים להתייחס לתסכולים שמגיעים עם סיסמאות ו-PIN, במיוחד כשמנסים לזכור את כולם. מה אם יש דרך טובה יותר?
חלונות 10 תאריך ושעה לא נכוניםסרטון היום של MUO גלול כדי להמשיך עם התוכן
ייתכן שכאן נכנס לתמונה אימות מונע בינה מלאכותית. זוהי אלטרנטיבה חכמה וידידותית יותר המשתמשת בדפוסי התנהגות ייחודיים, כגון קול וזיהוי פנים, כדי לגשת לחשבונות שלך.
סוגי אימות מונחה בינה מלאכותית
בינה מלאכותית יכולה למלא תפקיד גדול בשיפור האבטחה. הוא מציע שיטות ניואנסיות יותר לאימות זהותך ולהענקת גישה תוך הגנה על הנתונים והמכשירים שלך. הנה כמה דרכים שהוא יכול להשיג זאת.
1. ביומטריה התנהגותית
סוג זה של אימות צופה כיצד אתה משתמש במכשירים שלך. זה שם לב לדרכים הייחודיות שבהן אתה עושה דברים, כמו איך אתה מקליד, כמה חזק אתה לוחץ על המקשים, איך אתה מחזיק את המכשירים שלך ואיך אתה מחליק את מסך הטלפון שלך. זה צופה בכל הפרטים הקטנים האלה לאורך זמן ויוצר פרופיל מיוחד רק בשבילך.
כאשר אתה רוצה להשתמש במכשיר שלך, מערכת הבינה המלאכותית בודקת איך אתה עושה דברים מול ההרגלים הרגילים שלך. לכן, אם הוא מבחין במשהו שונה - כמו שינוי פתאומי בקצב ההקלדה ובקצב - מערכת הבינה המלאכותית לא תאפשר לך להיכנס כי היא יודעת שמשהו עלול להיות כבוי.
2. זיהוי קולי
אימות זיהוי קול מקשיב לקול שלך ומבחין בכל הדברים הייחודיים בו, כמו כמה גבוה או נמוך הוא נשמע וכמה מהר אתה מדבר; בעצם, מה הופך את הקול שלך למיוחד. בעזרת אלגוריתמים מורכבים, מערכת ה-AI מפרקת את הקול שלך ומשווה אותו לקולות אחרים. זה יוצר גרסה דיגיטלית של מה שהופך את הקול שלך לייחודי, כלומר טביעת אצבע קולית, ושומר אותו בטוח.
בפעם הבאה שאתה מדבר למכשיר שלך כדי לבטל את נעילתו, המערכת בודקת את הקול שלך מול טביעת האצבע השמורה הזו. זה בערך כמו איך החברים שלך יכולים להבדיל בין הקול שלך לבין מישהו שמתחזה שאתה. אבל הפעם, זה לא רק ניחוש: יש איזה מדע מוצק מאחורי זה.
3. אימות קונטקסטואלי
תהליך זה לוקח בחשבון הקשרים רחבים יותר כשאתה מנסה להיכנס. הוא מבחין במיקום שלך, באיזה סוג מכשיר אתה משתמש, מה השעה ואיך אתה בדרך כלל נכנס למערכת.
זה מתחיל להרכיב פרופיל של מה שנורמלי עבורך. לכן, כאשר אתה מתחבר שוב, זה נראה כדי לראות אם הכל תואם את השגרה הרגילה שלך. אם משהו נראה שונה בתכלית, הוא עשוי לבקש בדיקות אבטחה נוספות כדי לוודא שזה באמת אתה. סביר להניח שראית משהו כזה כשנכנסת לאימייל שלך ממכשיר חדש.
4. זיהוי פנים
אולי הפופולרי ביותר מבין החבורה, מערכת בינה מלאכותית זו מזהה ומאמתת את הזהות שלך על סמך הייחודיות של תווי הפנים שלך. זה כולל את צורת הפנים שלך, הפרופורציות של תווי הפנים שלך והמרחקים ביניהם. זה יכול גם לציין מאפיינים מסוימים שייחודיים לך.
השילוב של רשתות עצביות מורכבות וטכניקות ראייה ממוחשבת עוזר ליצור מערכות זיהוי פנים. בפעם הבאה שאתה מנסה לגשת למכשיר שלך, והוא מצלם תמונה או סרטון של הפנים שלך, הוא משווה את הנתונים הללו לתכונות המאוחסנות במסד הנתונים שלו. אם זה התאמה, זה מאפשר לך להיכנס. עם זאת, יש חששות גוברים לגבי האם טכנולוגיית זיהוי פנים היא סיכון פרטיות .
מהם היתרונות של אימות מונחה בינה מלאכותית?
בשלב זה, ייתכן שאתה תוהה כיצד שיטות האימות המונעות בינה מלאכותית יכולות להגביר את רמת האבטחה שלך.
1. חווית משתמש טובה יותר
אימות מונחה בינה מלאכותית משנה את האופן שבו אתה נכנס לחשבונות ולמכשירים שלך, ומבטל את הטרחה של זכירת סיסמאות מסובכות או מספרי PIN. במקום זאת, אתה יכול להשתמש בתכונות ייחודיות שהן בעצם 'אתה' כדי לבטל את נעילת המכשירים שלך ולקבל גישה לנתונים שלך.
הכניסה הופכת חלקה יותר, מה שהופך אותה לנוחה יותר ומזרזת את העסקאות שלך.
2. אבטחה טובה יותר
כאשר אתה משווה בין שיטות מודרניות מבוססות בינה מלאכותית לבין שיטות מסורתיות, ברור שבינה מלאכותית מביאה לשולחן רמת אבטחה גבוהה יותר - בין השאר הודות לשימוש בביומטריה, הכוללת בחינת התכונות הפיזיות וההתנהגותיות הייחודיות שלך.
שיטות מסורתיות יכולות להיות פגיעות מכיוון שהן מסתמכות על משהו שאתה יודע, שניתן לנחש או לגנוב. ביומטריה מונעת בינה מלאכותית, לעומת זאת, משתמשת במשהו המובנה לך, כמו הפנים שלך, הקול או אופן ההקלדה שלך. זה בהחלט מאתגר יותר עבור שחקנים זדוניים לשכפל או לחקות את המאפיינים האלה.
3. מציג יכולת הסתגלות
אתה עשוי לדאוג שאימות בינה מלאכותית עשוי להיות קפדני מדי, ולנעול אותך מחוץ למכשירים שלך אם יש שינויים כלשהם בהתנהגות, במיקום או במראה שלך ששונים ממה שה-AI מכיר. עם זאת, זה המקום שבו הגמישות של אימות בינה מלאכותית זוהרת.
מערכות AI אינן סטטיות; הם כל הזמן מסתגלים ומשתפרים עם הזמן. אם, מסיבה כלשהי, שיטת האימות הרגילה לא יכולה לאמת את זהותך, היא לא סתם סוגרת אותך. במקום זאת, הם מפעילים אמצעי אבטחה נוספים כדי לוודא שזה עדיין אתה שמנסה לקבל גישה.
כאשר סכנות חדשות וטקטיקות ערמומיות צצות, מערכות הבינה המלאכותית הללו ילמדו את האיומים החדשים הללו ויבינו כיצד להתגונן מפניהם, ויבטיחו שהמכשירים והנתונים שלכם יישארו בטוחים בעולם דיגיטלי שמתפתח ללא הרף.
מהם האתגרים הכרוכים בכך?
בעוד שמערכות בינה מלאכותית מציעות יתרונות רבים, איננו יכולים להתעלם מהאתגרים והחששות הנלווים אליהם.
המציאות של הטיית AI יכול להוביל לקושי מסוים בהשגת דיוק האימות בכל רחבי הלוח. לדוגמה, חלק ממערכות זיהוי הפנים עושות שגיאות, במיוחד כאשר מנסים לזהות אנשים עם גווני עור או תווי פנים שונים. כדי לפתור בעיה זו, מודלים מחקריים לא צריכים להתבסס על נתונים מקבוצה אחת בלבד, אלא מכל הרקעים. זה עוזר למערכות להשתפר בזיהוי כולם.
מפתחים צריכים לוודא שלתוכנות המחשב אין העדפות לא הוגנות. המטרה הסופית היא להבטיח שמערכות AI הוגנות ופועלות היטב עבור כולם, לא משנה מי הם, מאיפה הם או איך הם נראים.
כדי שמערכות אימות AI רבות יתפקדו בצורה חלקה, הן צריכות לאסוף ולאחסן את הנתונים הביומטריים שלך. עם זאת, יש דאגות תקפות לגבי אופן ניהול הנתונים הללו. מצדך, יש דברים שאתה יכול לעשות כדי להגן על הנתונים שלך בעולם מונע בינה מלאכותית .
עם זאת, חשוב שהמחוקקים שלנו יעבדו יד ביד עם חברות הטכנולוגיה הללו כדי לערוך וליישם מדיניות פרטיות של נתונים ששמה פרמיה על הסכמה ושקיפות. יש לך זכות לדעת אילו נתונים נאספים וכיצד נעשה בהם שימוש. וצריכה להיות לך אפשרות לתת או לבטל הסכמה.
עד כמה שה-AI נשמע יעיל, המערכות שלו אינן ללא רבב. ישנן נקודות תורפה רבות שתוקפים יכולים לנצל. ואף אחד לא רוצה לחזור על כמה מפגיעות התוכנה הגרועות ביותר בכל הזמנים . תרבות של פיתוח ומחקר מתגלגלים כדי לזהות את הפגיעויות הללו בזמן לביצוע תיקונים יכולה להיות מועילה במיוחד.
מה העתיד לאימות AI?
עד כמה שה-AI נראה מבטיח כרגע, עם יותר מחקר ופיתוח בשילוב עם התקדמות בלמידת מכונה, עלינו לקבל מערכות אימות מתוחכמות, מדויקות ואמינות יותר.
עם זאת, אנו מקווים שיש איזון בין יעילות ושמירה על פרטיות הנתונים. אנו חולקים הרבה נתונים ביומטריים רגישים, כך שהחידושים האלה צריכים להיות מסוגלים לתת לך גישה למספר מכשירים בצורה חלקה מבלי להסגיר את האבטחה שלך.