Исследователи из Пермского политехнического университета разработали инновационный подход, используя нейронную сеть для быстрого и точного определения нелегальных пользователей в сетевых системах. Это достижение обещает улучшить выявление нарушителей и укрепить безопасность системы. Аномальные шаблоны поведения злонамеренных пользователей были количественно определены и использованы для обучения модели нейронной сети.
Команда ученых, включая доцента высшей математики Пермского политехнического университета, д-ра Елену Кротову, работала над идентификацией общих поведенческих черт нарушителей. Используя большой набор данных о действиях пользователей, они обучили нейронную сеть применять эту новую информацию для улучшения точности.
Исследователи выбрали самый простой и удобный тип нейронной сети, персептрон, который использует двоичные входные данные для представления пользователей системы — ‘0’ для легитимных и ‘1’ для нелегитимных пользователей. Чтобы усовершенствовать процесс обучения, было использовано около 700 типов данных от более чем 1 500 пользователей.
Оценка вероятностей ошибок, включая как ложноположительные, так и ложноотрицательные, была проведена и оценена по сравнению с существующими системами обнаружения угроз. Результаты показали снижение уровня ошибок на 20% благодаря нейронной сети ученых Пермского политехнического университета, что свидетельствует о том, что она значительно повышает надежность и эффективность в обнаружении несанкционированного доступа к сети.
Разработанный с учетом предприятий, этот метод нейронной сети доказывает, что он экономичен по памяти, быстродействующ и способен обрабатывать огромные объемы данных. Этот метод на основе искусственного интеллекта превосходит традиционные методы и особенно подходит для использования в корпоративной среде, предлагая новый уровень защиты для информационных систем.
Ключевые вопросы и ответы:
Q: В чем значение достижения исследователей Пермского политехнического университета?
A: Значимость заключается в разработке нейронной сети на основе ИИ, которая приводит к более эффективному и точному обнаружению нелегальных пользователей сети. Эта технология имеет потенциал существенно улучшить меры кибербезопасности за счет снижения уровня ошибок при определении несанкционированного доступа.
Q: Каковы основные проблемы, связанные с обнаружением нелегальных пользователей сети?
A: Проблемы включают в себя эффективное различение между легитимными и вредоносными действиями, минимизацию ложноположительных и ложноотрицательных результатов, адаптацию к меняющимся угрозам, управление большими объемами данных и обеспечение того, чтобы меры безопасности не сильно сказывались на производительности системы.
Q: Какие контроверзии могут возникнуть при использовании ИИ для кибербезопасности?
A: Контроверзии могут возникнуть из-за вопросов конфиденциальности, так как интенсивный мониторинг может восприниматься как нарушение личной жизни. Кроме того, использование ИИ может вызывать вопросы об ответственности в случае ошибок, а также возможность того, что ИИ-системы могут быть обойдены или подвергнуты воздействию сильно выверенными киберпреступниками.
Преимущества:
— Описанная нейронная сеть повышает точность в обнаружении нелегальных пользователей, что способствует улучшению кибербезопасности.
— Снижение уровня ошибок на 20% может значительно снизить риски, связанные с нарушениями безопасности.
— Разработанное для предприятий решение на основе ИИ способно эффективно обрабатывать большие объемы данных.
— Метод экономичен по памяти и быстродействующий, что преимущественно для операций, требующих быстрого реагирования.
Недостатки:
— Системы на основе ИИ требуют больших объемов данных для обучения, которые не всегда могут быть легко доступны или их сложно получить.
— Возможно наличие ложноположительных или ложноотрицательных результатов, хотя и сниженных, что может привести к неправомерным действиям против легитимных пользователей.
— Существуют этические соображения относительно наблюдения за пользователями и конфиденциальности.
— Расширенные системы кибербезопасности на основе ИИ могут быть дорогими внедрить, что может ограничить их применение в меньших организациях или организациях с ограниченными ресурсами.
Для тех, кто интересуется проведением дальнейших исследований или принятием профилактических мер по угрозам кибербезопасности, можно рассмотреть IBM Security и Cisco, которые известны своей работой в области кибербезопасности. Пожалуйста, убедитесь в правильности URL-адресов, так как я не могу проверить их текущую действительность.