AI-модель достигает точности 98,53% в обнаружении вымогательского ПО на умных устройствах

Ученые разработали модель ИИ, обнаруживающую вымогательское ПО в устройствах IoT с высокой точностью, используя методы глубокого обучения и оптимизации для кибербезопасности.

Команда исследователей подробно изложила свои результаты сегодня в статье для Scientific Reports, опубликованной в Nature. В статье представлена разработка передовой модели на основе ИИ, способной обнаруживать и предотвращать атаки вымогателей на умные устройства.

С быстрым расширением технологии Интернета вещей (IoT) в домах, здравоохранении и промышленности, угрозы кибербезопасности стали все больше беспокоить.

Вымогательское ПО, одна из самых опасных киберугроз, блокирует доступ пользователей к их системам до тех пор, пока они не заплатят выкуп. Исследователи объяснили, как традиционные меры безопасности часто не могут обнаружить и предотвратить эти эволюционирующие атаки, что побуждает ученых искать решения на базе Искусственного Интеллекта (AI).

Их новая разработка, названная Многоголовая Рекуррентная Нейронная Сеть на основе Внимания с Усовершенствованной Оптимизацией Групп Горилл (MHARNN-EGTOCRD), значительно улучшает точность обнаружения вымогательского ПО с помощью методов машинного обучения.

Сначала модель нормализует входящие данные с использованием минимаксной нормализации, обеспечивая эффективную обработку. Затем она использует Оптимизацию Жука-навозника (DBO), вдохновленную тем, как эти жуки ищут пищу, — чтобы отфильтровать ненужную информацию, сосредоточиваясь только на самых актуальных угрозах кибербезопасности.

В своей основе система использует сеть Multi-head Attention и Long Short-Term Memory (MHA-LSTM), продвинутый подход глубокого обучения, который помогает обнаруживать сложные атакующие шаблоны.

Анализируя прошлые действия ransomware, искусственный интеллект может предсказывать и отмечать потенциальные атаки до того, как они полностью выполнены. Кроме того, система точно настроена с использованием Enhanced Gorilla Troops Optimization (EGTO), который оптимизирует настройки AI для максимальной эффективности.

Во время тестирования модель продемонстрировала впечатляющую точность — 98,53% в обнаружении вымогательского ПО, превосходя традиционные методы кибербезопасности. Это высокая точность позволяет предположить, что ИИ может стать мощным инструментом в борьбе с киберпреступностью, особенно в защите умных устройств от сложных атак.

Исследователи полагают, что их модель может быть интегрирована в существующие системы кибербезопасности, обеспечивая раннее предупреждение о вымогательских атаках.

По мере того, как устройства IoT продолжают расширять свое присутствие в повседневной жизни, усиление их безопасности становится ключевым для предотвращения финансовых и данных потерь. Сочетая природно-вдохновленные техники оптимизации с глубоким обучением, этот AI-модель представляет собой значительный шаг вперед в области кибербезопасности.