Trong kỷ nguyên số hóa này, nơi dữ liệu trực tuyến là tất cả và hầu hết thông tin quý giá được lưu trữ trên máy tính, một cuộc tấn công mã độc đơn lẻ có thể làm hỏng mọi bit thông tin. Trong tình huống đó, chúng ta có lựa chọn đáng tin cậy để bảo vệ mainframe khỏi ransomware và botnet hiệu quả không? Câu trả lời có thể là có! Sự trỗi dậy của công nghệ Trí tuệ Nhân tạo đang chiếm lĩnh thế giới và hứa hẹn một tương lai không mã độc.
Tuy nhiên, nhược điểm duy nhất của an ninh mạng học máy là nó đòi hỏi lượng lớn dữ liệu. Điều này có nghĩa là AI có thể hoạt động hiệu quả trên máy tính khi chúng được trang bị dữ liệu mã nguồn mở khổng lồ và phức tạp. Một fois tải xong, học máy có thể dùng thuật toán để giải quyết độ phức tạp của những dữ liệu khổng lồ đó.
Cơ Chế Hoạt Động?
Nói về Trí tuệ Nhân tạo và an ninh mạng học máy, chúng có thể xử lý hiệu quả các vấn đề an ninh mạng và phát hiện mã độc. Chúng cho phép chúng ta từ bỏ các giải pháp diệt virus truyền thống để đối phó với mối đe dọa mã độc và bước vào lựa chọn đáng tin cậy hơn. Cùng nhau, chúng tạo ra một hệ thống chống chịu tấn công hơn so với hệ thống hiện tại, xây dựng một khiên chống lại các cuộc tấn công và liên tục tìm kiếm virus.
An ninh mạng AI hoạt động bằng cách loại bỏ các bản cập nhật vô tận và phát hiện ngay lập tức các tệp độc hại. Quy trình bắt đầu bằng việc lưu trữ mọi loại tệp, cả độc hại lẫn hợp pháp. Sau đó, nhờ công nghệ Trí tuệ Nhân tạo và học máy, các tệp độc hại được tách biệt khỏi tệp gốc. Tiếp theo, chúng tạo ra thuật toán để phân loại chính xác tệp cho các hành động tiếp theo.
Hãy cùng xem xét những phát triển mới nhất trong an ninh mạng dựa trên Trí tuệ Nhân tạo và học máy.
Tìm Hiểu Thêm: 5 Công Cụ Trí Tuệ Nhân Tạo Hữu Ích Để Đơn Giản Hóa Cuộc Sống Của Bạn
EMBER
EMBER (Endgame Malware Benchmark for Research) vừa được phát hành bởi công ty an ninh mạng Endgame. Đây là tập hợp hàng triệu tệp thực thi Windows di động độc hại và không độc hại. Chúng có sẵn ở định dạng cho phép mã độc dễ dàng ẩn mình. Công ty khẳng định họ cũng đã tạo ra phần mềm AI có thể hoạt động với tập dữ liệu hạn chế trên máy tính.
Về cơ bản, EMBER chịu trách nhiệm hỗ trợ các chương trình an ninh mạng tự động. Thông thường, khi các tệp được lưu trữ cùng nhau ở dạng gốc, chúng có nguy cơ bị lây nhiễm. EMBER lưu trữ biểu diễn số của từng tệp và phát hiện đặc điểm của từng tệp dựa trên thuật toán. Điều này giúp hệ thống phát hiện tệp độc hại nếu phát hiện thuật toán lạ cho một tệp cụ thể. Nền tảng này sẽ giúp cộng đồng an ninh mạng huấn luyện thuật toán của họ hoàn hảo và phát triển AI săn mã độc linh hoạt hơn.
Mô Hình Đối Kháng
Mô hình đối kháng nổi tiếng với việc đánh bại Trí tuệ Nhân tạo đằng sau các bộ phân loại âm thanh và hình ảnh máy tính, đồng thời cũng có thể đối phó với phát hiện mã độc.
AI có thể giảm đáng kể rủi ro do tấn công mã độc gây ra cho các công ty, điều bắt buộc trong các cuộc hợp nhất và mua lại. Các quy trình này không chỉ đòi hỏi sự tỉ mỉ về tài chính mà còn cần sự chú ý kỹ thuật và an ninh. Chỉ có thể đạt được bằng cách xem xét kỹ lưỡng danh mục hệ thống để nhận diện bất kỳ ô nhiễm mã độc nào, mức độ ô nhiễm và lượng rủi ro liên quan.
Điều này quan trọng đối với doanh nghiệp vì bất kỳ ô nhiễm nào cho phép các công ty đàm phán lại điều khoản thỏa thuận trong quá trình hợp nhất hoặc giao dịch kinh doanh. Nếu phát hiện rủi ro mã độc, họ có thể giảm giá bán và đồng thời khắc phục sự cố ngay lập tức với các thiết bị dựa trên AI.
Ý tưởng cốt lõi đằng sau mọi phát triển là nếu chúng ta coi AI như một vũ tiềm năng chống lại mã độc, thì chúng ta phải xác định chính xác những gì chúng ta đang tìm kiếm. Điều này cần thiết vì tin tặc liên tục thay đổi mã để ẩn mình và tránh phát hiện. Do đó, phát triển các hệ thống lỗi thời sẽ làm cho toàn bộ nỗ lực trở nên vô nghĩa.