Az MIT startupja, az Ikigai Labs az AI segítségével erősíti meg az ellátási lánc kiberbiztonságát

Az ellátási láncot érő támadások növekvő hulláma közepette az MIT startupja, az Ikigai Labs innovatív AI-alkalmazási platformjával a kiberbiztonság megerősítését tűzte ki célul.

A jogsértések és zsarolóvírus-támadások fokozódó digitális fenyegetése, különösen az ellátási láncok ellen, keményen sújtja a feldolgozóipari ágazatokat, amelyek közül az orvosi eszközök, a gyógyszeripar és a műanyagipar a leginkább érintett. A kiberbűnözők a célzott vállalatok teljes kiberbiztosítási fedezetével megegyező váltságdíjat követelnek. Az ellátási láncok megzavarása különösen vonzó e bűnözők számára, mivel jelentősen nagyobb kifizetéseket eredményez.

A zsarolóvírus továbbra is a preferált eszköz a kiberbűnözők számára, akik pénzügyi haszonra törekednek az ellátási láncok kihasználásával. Az ilyen támadások hatása katasztrofális lehet, amint azt az A.P. Møller-Maersk elleni támadás is bizonyítja, amely 200-300 millió dolláros kárt okozva leállította Los Angeles legnagyobb teherterminálját.

A Gartner szerint, míg a szervezetek 69%-a befektetett a beszállítói kockázatkezelési technológiákba a megfelelés és az auditálás érdekében, addig csak 29%-uk alkalmaz technológiákat az ellátási lánc biztonsága érdekében. Erre a hiányosságra reagálva a Nemzeti Szabványügyi és Technológiai Intézet (NIST) kiadott egy útmutatót a kiberbiztonsági fenyegetések kezelésére az ellátási láncokon keresztül.

Gary Girotti, a Girotti Supply Chain Consulting elnök-vezérigazgatója hangsúlyozza az adatminőség fontosságát az ellátási lánc biztonságában. Azt állítja, hogy a gépi tanulás és a mesterséges intelligencia modellek az emberi szakértelemmel kiegészítve segíthetnek az adatminőség és a biztonság javításában a rossz adatok felismerésével és elkerülésével.

Az MIT startupja, az Ikigai Labs olyan AI Apps platformot fejlesztett ki, amely nagy grafikus modellekkel (LGM) és egy expert-in-the-loop (EiTL) mechanizmussal javítja az adatok pontosságát. Ez a rendszer a szakértők valós idejű bemenetét is beépíti a mesterséges intelligencia által vezérelt meglátások maximalizálása érdekében. Ez az újszerű megközelítés ígéretesnek tűnik az ellátási láncok kiberbiztonságának sürgető kihívásainak kezelésében.

Az Ikigai AI Apps platformját úgy tervezték, hogy ritka, korlátozott adathalmazokkal dolgozzon és a szükséges meglátásokat és intelligenciát biztosítsa. A platform EiTL és LGM modelleket tartalmaz, amelyek az emberi szakértelem bevonásával javítják a pontosságot. Ezek a modellek potenciálisan fokozhatják a fenyegetések észlelését és a válaszadást a menedzselt észlelési és válaszadási forgatókönyvekben.

Dr. Devavrat Shah, az Ikigai Labs társ-vezérigazgatója egy interjúban kiemelte, hogy a mesterséges intelligencia platformjuk hogyan segíthet megoldani a csaláskezelés kritikus szempontját jelentő személyazonosság-feloldási és -kezelési problémákat. Az alapítók úgy vélik, hogy az LGM és az EiTL technológiák integrációja jelentősen javíthatja a személyazonosságok ellenőrzését a személyazonosság-aláírásokban rögzített adatok alapján.

Az Ikigai Labs célja, hogy olyan infrastruktúrát biztosítson, amely lehetővé teszi a nem műszaki szakemberek számára, hogy olyan alkalmazásokat és előrejelző modelleket hozzanak létre, amelyek azonnal skálázhatók a szervezetekben. Ez a megközelítés, technológiai megoldásaikkal párosulva, jelentős szerepet játszhat a kiterjesztett észlelés és reagálás jövőjében, mélyebb, mesterséges intelligencia által vezérelt előrejelző intézkedéseket biztosítva.

• AI
• Kiberbiztonság
• MIT
• ellátási lánc
• Adatminőség
• Adatkezelés
• Zsarolóprogram
• Ikigai Labs
• LGM
• EiTL
• Kockázatelemzés
• Prediktív analitika