Искусственный интеллект научился предсказывать хакерские атаки с точностью до 85 процентов |
||
МЕНЮ Искусственный интеллект Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Искусственный интеллект Разработка ИИГолосовой помощник Городские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2016-04-19 21:18 MIT Ученые из Массачусетского технологического института создали систему искусственного интеллекта, которая определяет предстоящую кибер-атаку с точностью до 85 процентов. Свою работу исследователи представили на конференции IEEE International Conference on Big Data Security. Платформа, названная AI2, представляет собой end-to-end систему, которая может обучаться, получая обратную связь от человека. Она состоит из четырех основных компонентов: системы обработки больших данных, системы обнаружения подозрительной активности, механизма обратной связи и непрерывного обучения и контролируемого модуля обучения. AI2 работает с логами с активного сетевого оборудования и журналом фаерволла. Она выявляет аномальную активность, объединяя полученные данные в группы при помощи машинного обучения. После этого, результаты предоставляются аналитику, который должен определить, являлась ли активность хакерской атакой, а затем ввести эти данные в систему. Исследователи протестировали свою платформу на 3,6 миллиардах веб-логов (веб-логи - записи с промежуточного оборудования, однако авторы работы не уточняют, откуда именно получены логи, с серверов или активного сетевого оборудования). В ходе анализа система смогла определить хакерскую атаку с точностью до 85 процентов. Кроме того, платформа давала ложный положительный результат в пять раз реже, чем существующие системы определения атак. По словам исследователей, со временем система будет становиться только более эффективной. «Чем больше атак будет обнаруживать платформа, тем больше обратной связи от аналитиков она получит, что, в свою очередь, поможет улучшить точность предсказаний», - сообщает один из авторов исследования. Кристина Уласович Источник: nplus1.ru Комментарии: |
|