Разработана система классификации вредоносных программ на основе искусственного интеллекта с поддержкой 5G для следующего поколения кибербезопасности

Прочитано: 274 раз(а)


Промышленный Интернет вещей, или IIoT, недавно приобрел популярность благодаря своей способности создавать коммуникационные сети между различными компонентами отрасли и вызывать новую революцию — Индустрию 4.0. Благодаря беспроводному соединению 5G и искусственному интеллекту (ИИ) IIoT обладает способностью анализировать критические проблемы и предлагать решения, которые могут улучшить операционную эффективность различных отраслей, от производства до здравоохранения.

IoT в значительной степени ориентирован на пользователя — он соединяет телевизоры, голосовых помощников, холодильники и т. д. — тогда как IIoT занимается повышением работоспособности, безопасности или эффективности более крупных систем, соединением аппаратного обеспечения с программным обеспечением и проведением анализа данных для предоставления в режиме реального времени. идеи.

Однако, хотя IIoT имеет много преимуществ, он также имеет свою долю уязвимостей, таких как угрозы безопасности в виде атак, пытающихся нарушить работу сети или перекачивать ресурсы. По мере того, как IIoT становится все более популярным в отраслях, становится крайне важным разработать эффективную систему для решения таких проблем безопасности. Итак, группа международных исследователей во главе с профессором Гвангилом Чоном из Инчхонского национального университета приняла вызов.

Они глубоко погрузились в мир IIoT с поддержкой 5G, чтобы изучить его угрозы и найти новое решение проблемы. В недавнем обзоре, опубликованном в Интернете 9 сентября 2022 года в IEEE Transactions on Industrial Informatics , команда представила систему обнаружения вредоносных программ на основе искусственного интеллекта и глубокого обучения для систем IIoT с поддержкой 5G.

Профессор Чон объясняет суть исследования: «Угрозы безопасности часто могут приводить к сбоям в работе или развертывании систем IIoT, что может создавать ситуации высокого риска. Поэтому мы решили изучить и сравнить имеющиеся исследования, выявить пробелы и предложить новый дизайн системы безопасности, которая может не только обнаруживать атаки вредоносных программ в системах IIoT, но и классифицировать их».

Система, разработанная командой, использует метод, называемый визуализацией изображений в градациях серого, с сетью глубокого обучения для анализа вредоносных программ, а также применяет архитектуру многоуровневой сверточной нейронной сети (CNN) для классификации атак вредоносных программ по различным типам. Команда также интегрировала эту систему безопасности с 5G, что обеспечивает низкую задержку и высокую пропускную способность для обмена данными и диагностикой в ​​реальном времени.

По сравнению с традиционными системными архитектурами новый дизайн показал повышенную точность, которая достигла 97% в наборе эталонных данных. Они также обнаружили, что причиной такой высокой точности является способность системы извлекать дополнительные отличительные признаки путем объединения нескольких слоев информации.

Эта новая система классификации вредоносных программ может использоваться для защиты приложений с возможностью подключения в реальном времени, таких как умные города и автономные транспортные средства. Он также обеспечивает прочную основу для разработки передовых систем безопасности, которые могут сдерживать широкий спектр киберпреступлений.

«Технологии на основе ИИ кардинально изменили нашу жизнь. Наша система использует мощь ИИ, чтобы позволить отраслям распознавать злоумышленников и предотвращать проникновение ненадежных устройств и систем в их сети IIoT», — заключает профессор Чон.

Разработана система классификации вредоносных программ на основе искусственного интеллекта с поддержкой 5G для следующего поколения кибербезопасности



Новости партнеров