Lista de comandos Git*

Investigadores dos Estados Unidos realizaram, pela primeira vez, uma análise sistemática do uso de grandes modelos de linguagem (LLMs) por cibercriminosos, demonstrando o quão perigosa a tecnologia generativa pode ser nesse contexto.

Embora serviços clandestinos, como o WormGPT, sejam capazes de gerar códigos maliciosos úteis, a maioria das tentativas de phishing criadas por essas ferramentas ainda pode ser identificada por usuários humanos. Os detalhes técnicos dessa pesquisa foram divulgados em um artigo pré-publicado.

A equipe de pesquisadores investigou a ameaça crescente dos chamados “Aplicativos Maliciosos baseados em LLM” (Malla), que utilizam modelos de linguagem para atividades maliciosas, como criação de códigos maliciosos, design de e-mails de phishing e programação de sites fraudulentos. A facilidade de uso dessa tecnologia permite que indivíduos com pouco conhecimento técnico executem ataques cibernéticos complexos, elevando, segundo os autores, o “cenário de ameaças a um nível sem precedentes”. O estudo visa tanto informar sobre o ecossistema econômico desses serviços quanto auxiliar no desenvolvimento de contramedidas.

Uso de APIs de Modelos de Linguagem

Para oferecer serviços criminosos, os operadores de Malla não criam seus próprios modelos de linguagem. Em vez disso, eles se valem de APIs de modelos de linguagem já existentes, burlando seus mecanismos de segurança por meio de prompts específicos. Além dos modelos da OpenAI e Anthropic, há uma utilização crescente de modelos “sem censura” ou de código aberto, como aqueles disponíveis no Hugging Face.

O estudo identificou oito principais modelos de linguagem usados por Malla e 182 prompts que contornam as proteções das APIs públicas. O GPT-3.5-turbo foi o modelo mais frequentemente visado por esses ataques, seguido pelos modelos Davinci-003 e Davinci-002, da OpenAI, que foram descontinuados em janeiro de 2024. Também foram explorados modelos como Claude-instant, Claude-2–100k, e variantes do modelo Llama-2, da Meta, no setor de código aberto.

Essa pesquisa destaca o uso emergente de tecnologias de IA para fins criminosos, sublinhando a necessidade de novas estratégias de segurança para mitigar os riscos apresentados por esses modelos de linguagem avançados.

Fonte:
https://t3n.de/news/cybercrime-ki-sprachmodelle-angreifern-oft-genutzt-1651911/

fluxo de trabalho do Docker e a interação entre os seus componentes principais, incluindo o Docker Client, Docker Host, Daemon, Containers, Images e o Docker Registry. Aqui está uma descrição detalhada dos elementos mostrados e suas interações:

1. Docker Client
O Docker Client é a interface de linha de comando que permite ao usuário interagir com o Docker. Nele, quatro comandos principais estão destacados:
Docker build: Constrói uma nova imagem Docker a partir de um Dockerfile.
Docker push: Envia a imagem gerada para um repositório no Docker Registry.
Docker pull: Baixa uma imagem do Docker Registry para o host.
Docker run: Cria e executa um contêiner a partir de uma imagem.
2. Docker Host
O Docker Host é onde os contêineres são executados. Ele se comunica com o Docker Client e o Docker Registry por meio do Docker Daemon, que gerencia as imagens, contêineres, redes e volumes.
Daemon: Responsável por lidar com as solicitações de criação, execução, parada e remoção de contêineres.
3. Containers:
Os contêineres são instâncias de execução de uma imagem Docker. Cada contêiner é uma aplicação ou serviço isolado.
Na imagem, há exemplos de contêineres executando serviços como MongoDB (ícone verde) e Redis (ícone vermelho), entre outros.
4. Images:
As imagens Docker são “blueprints” ou “moldes” dos contêineres, que incluem o código e as dependências necessárias para a execução da aplicação. Algumas imagens demonstradas na imagem incluem:
MySQL
Redis
NGINX
Ubuntu
MongoDB
5. Docker Registry:
O Docker Registry é o repositório central onde as imagens Docker são armazenadas. Quando um usuário executa o comando docker push, as imagens são enviadas para o Docker Registry. Quando ele executa docker pull, as imagens são baixadas deste repositório.
O Docker Registry pode ser o Docker Hub (repositório público), mas também pode ser um repositório privado.
6. Fluxo de Trabalho:
Docker build (linha azul tracejada): Constrói uma imagem no Docker Host a partir do Docker Client.
Docker push (linha laranja tracejada): Envia a imagem do Docker Host para o Docker Registry.
Docker pull (linha vermelha tracejada): Baixa uma imagem do Docker Registry para o Docker Host.
Docker run (linha verde tracejada): Inicia a execução de um contêiner no Docker Host a partir de uma imagem.

Horizontal Pod Scaling (HPA):

Utiliza o Metrics Server e o API Server para monitorar o uso de recursos (CPU/memória) dos pods em execução. O HPA ajusta automaticamente a quantidade de pods em um nó, adicionando mais pods quando a carga aumenta, permitindo escalabilidade horizontal (scale out).
Vertical Pod Scaling (VPA):

Também utiliza o Metrics Server e o API Server, mas em vez de adicionar mais pods, ele ajusta os recursos de um pod específico, aumentando a quantidade de CPU e memória alocada. Isso permite a escalabilidade vertical (scale up), otimizando o desempenho dos pods existentes.
Cluster Auto Scaling:

O Cluster Auto Scaler atua ao detectar a necessidade de mais pods do que os nós existentes podem suportar. Ele se comunica com o Scheduler para lançar novos nós e assim acomodar os pods pendentes. Essa estratégia lança novos nós para o cluster conforme necessário, expandindo a infraestrutura de maneira automática.
Manual Scaling:

Aqui, o escalonamento é feito manualmente pelo administrador utilizando comandos do Kubectl para adicionar ou remover nós e pods. O administrador tem controle direto sobre o ajuste da infraestrutura.
Predictive Scaling:

Esse método utiliza previsões de Machine Learning para ajustar proativamente os recursos. Através de previsões feitas com base em eventos do KEDA (Kubernetes Event Driven Autoscaler), o controlador do cluster age antecipadamente, ajustando o balanceamento de recursos e evitando gargalos antes que ocorram.
Custom Metrics Based Scaling:

A escalabilidade é baseada em métricas personalizadas obtidas de um Custom Metrics Registry. O HPA ajusta o número de pods conforme essas métricas definidas pelo administrador, permitindo uma escala baseada em dados personalizados e não apenas em métricas de CPU e memória.

As empresas estão em um momento decisivo para adaptar seus sites à nova realidade das pesquisas online, que estão sendo cada vez mais impulsionadas por chatbots de inteligência artificial (IA). Ferramentas como ChatGPT e motores de busca avançados, como o Bing com IA, estão mudando a dinâmica tradicional de como os usuários encontram informações na internet. Em vez de buscar por palavras-chave simples, o futuro aponta para uma abordagem mais conversacional e dialógica.

Aqui estão algumas dicas abrangentes para que as empresas se adaptem a essa nova realidade de busca e consigam manter a relevância no cenário digital:

1. Estruture o Conteúdo para IA
O design e a estrutura do conteúdo do site precisam ser ajustados para que possam ser compreendidos e indexados corretamente pelos modelos de IA. Isso significa garantir que as informações estejam claras, completas e organizadas de uma forma que facilite a interpretação das máquinas. Ferramentas como o Google Schema podem ser fundamentais para fornecer uma estrutura semântica robusta, permitindo que as IA compreendam melhor o conteúdo oferecido.

2. Aposte em Conteúdo de Qualidade e Relevância
O foco deve estar em entregar conteúdo de alta qualidade, semanticamente correto e sem grandes “desertos de texto” ou estruturas excessivas de backlinks. O conteúdo deve responder claramente às possíveis perguntas dos usuários e oferecer soluções diretas, uma vez que os chatbots de IA não entregam uma lista de resultados, mas uma única resposta ou um conjunto mais restrito de respostas.

3. Atualize os Dados com Frequência
Manter as informações atualizadas em tempo real é essencial para garantir que seu conteúdo seja confiável e relevante nas respostas fornecidas por chatbots e motores de busca com IA. Horários de funcionamento, informações sobre produtos e dados essenciais precisam ser consistentes em todas as plataformas para evitar confusão e garantir que a IA escolha a versão correta dessas informações.

4. Ofereça Experiências Conversacionais
A nova dinâmica da pesquisa online está mudando de uma busca direta para um diálogo. As empresas precisam ajustar a apresentação das informações, não apenas de forma técnica, mas também no estilo de comunicação. Incorporar feedbacks como resenhas e interações com o público são formas de criar um conteúdo que dialogue com o usuário, além de contribuir para melhorar a visibilidade.

5. Garanta a Presença em Vários Canais
Hoje, os usuários podem buscar informações em múltiplos canais, como Reddit, TikTok e plataformas sociais. Estar presente em diversos ambientes é fundamental para alcançar diferentes públicos. Isso requer uma estratégia multiplataforma sólida, com informações consistentes e acessíveis tanto para buscadores tradicionais quanto para as novas tecnologias.

6. Entenda as Limitações dos Modelos de IA
Embora os chatbots de IA estejam se tornando mais sofisticados, eles ainda têm limitações. Erros de interpretação podem acontecer mesmo quando o conteúdo está bem estruturado. Por isso, é importante testar e monitorar constantemente como seu conteúdo está sendo exibido nas respostas fornecidas por essas tecnologias.

7. Utilize APIs e Integrações de Dados
Empresas que operam com grandes volumes de dados podem se beneficiar ao usar APIs para fornecer informações diretamente para plataformas como Google e OpenAI. Isso garante que os dados estejam sempre atualizados e disponíveis para consulta pelas IA em tempo real, aumentando a chance de que o conteúdo da empresa seja utilizado de forma correta.

8. Invista em Ferramentas de Otimização de Dados
Soluções como plataformas de gerenciamento de dados ou softwares de otimização de SEO já estão no mercado há algum tempo, mas sua relevância agora é ainda maior. Elas ajudam a garantir que os dados do site sejam distribuídos de maneira eficaz para diferentes mecanismos de busca e chatbots, facilitando a visibilidade da empresa nesses sistemas.

Conclusão
A era da IA está transformando o cenário das pesquisas online, exigindo uma abordagem mais sofisticada e dinâmica das empresas para permanecerem relevantes. A chave para o sucesso não está apenas em ter um bom conteúdo, mas em garantir que esse conteúdo seja estruturado, atualizado e facilmente compreendido por chatbots de IA. Adaptar-se a essa nova realidade pode parecer um desafio, mas é também uma grande oportunidade para as marcas que desejam liderar no futuro digital.

Resumo baseado no conteúdo do post da fonte abaixo:
https://t3n.de/news/ki-keywords-moderne-internetsuche-website-unternehmen-1648845/