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警惕利用機器學(xué)習(xí)實施網(wǎng)絡(luò)犯罪

2018-01-30 09:14:39 IT運維網(wǎng)  點擊量: 評論 (0)
機器學(xué)習(xí) 被定義為(計算機)沒有明確編程的學(xué)習(xí)能力,這對于 信息安全 行業(yè)來說是一個巨大進步。這項技術(shù)可以幫助安全分析師從惡意軟件

 機器學(xué)習(xí) 被定義為“(計算機)沒有明確編程的學(xué)習(xí)能力”,這對于 信息安全 行業(yè)來說是一個巨大進步。這項技術(shù)可以幫助安全分析師從惡意軟件和日志分析,到盡可能的早期識別和修補漏洞。同時也可以提高終端安全性,自動執(zhí)行重復(fù)性任務(wù),甚至可以降低導(dǎo)致 數(shù)據(jù)泄露 的攻擊的可能性。

      人們相信這些智能安全解決方案將會比傳統(tǒng)的舊工具快得多,能盡快發(fā)現(xiàn)并阻止下一次 WannaCry 攻擊。J.Gold Associates總裁兼首席分析師Jack Gold在最近向外媒表示。

“這仍然是一個新興的領(lǐng)域,但顯然是未來的走向。 人工智能 和機器學(xué)習(xí)將大大改變安全性。“

      隨著數(shù)據(jù)和應(yīng)用程序的快速發(fā)展,除了使用基于AI的自動化系統(tǒng)來分析網(wǎng)絡(luò)流量和用戶交互,似乎沒有其他更好的安全方法了。但問題是,黑客也知道這一點,并正在建立自己的人工智能和機器學(xué)習(xí)工具來發(fā)動攻擊。

網(wǎng)絡(luò)犯罪分子如何利用機器學(xué)習(xí)?

      犯罪分子越來越有組織地在 暗網(wǎng) 上提供廣泛的服務(wù),而且考慮到機器和深度學(xué)習(xí)等技術(shù)尚未開發(fā)的潛力,未來創(chuàng)新速度比安全防御能力更快。McAfee公司首席技術(shù)官Steve Grobman表示:

“我們必須認識到,盡管機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和 人工智能 等技術(shù)將成為未來網(wǎng)絡(luò)防御的基石,但我們的對手正在竭盡全力地實施和創(chuàng)新它們。

網(wǎng)絡(luò)安全 常常是這樣,技術(shù)放大的人類智能將成為攻擊者和防守者之間軍備競賽的勝利因素。”

      這自然導(dǎo)致人們擔(dān)心這是AI與AI,終結(jié)者的風(fēng)格。賽門鐵克首席技術(shù)官Nick Savvides表示,這是“網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域人工智能與人工智能的第一年”,攻擊者能夠更有效地探索受損網(wǎng)絡(luò),這顯然使安全廠商有責(zé)任建立更多的自動化和智能解決方案。Darktrace的技術(shù)總監(jiān)戴夫·帕爾默(Dave Palmer)在去年底與這位作家交談時強調(diào)道。

“自主反應(yīng)是網(wǎng)絡(luò)安全的未來,

算法可以采取智能和針對性的補救行動,減緩甚至停止正在進行的攻擊,同時仍然允許正常的業(yè)務(wù)活動繼續(xù)進行。

      在這個時候,基于機器學(xué)習(xí)的攻擊在很大程度上仍然是聞所未聞的,但一些技術(shù)已經(jīng)被犯罪集團利用。

1.惡意軟件免殺能力越來越強

      對 網(wǎng)絡(luò)犯罪 分子來說,惡意軟件的創(chuàng)建主要是個手動過程。他們編寫腳本來彌補總總不足,推動電腦病毒和木馬,rootkit,密碼破解和其他工具的協(xié)助分發(fā)和執(zhí)行。這在惡意軟件攻擊中較為常見,但是如果他們能加速這個過程呢?機器學(xué)習(xí)可以幫助創(chuàng)建 惡意軟件 嗎?

      第一個已知的使用機器學(xué)習(xí)來創(chuàng)建惡意軟件的例子,是在2017年發(fā)表的一篇題為“基于GAN的黑盒攻擊產(chǎn)生敵手惡意軟件實例”的論文中。作者在報告中揭示了他們?nèi)绾螛?gòu)建一個生成式對抗網(wǎng)絡(luò)(GAN )的算法,來生成敵對惡意軟件樣本,這些樣本能夠繞過基于機器學(xué)習(xí)的檢測系統(tǒng)。

      又如,在 DEFCON 2017大會上,安全公司Endgame透露了如何使用Elon Musk的OpenAI框架創(chuàng)建定制的惡意軟件,以創(chuàng)建安全引擎無法檢測到的惡意軟件。Endgame的研究是基于看起來有惡意的二進制文件,并且通過改變一些部分,最終生成的代碼在防病毒引擎看來是良性和可信的。請參看 用機器學(xué)習(xí)創(chuàng)建惡意軟件突破防病毒軟件, 目前在實驗中有16%的成功機率

      與此同時,其他研究人員預(yù)測,機器學(xué)習(xí)最終可能會被用來“根據(jù)實驗室中檢測到的內(nèi)容,隨時修改代碼”,這是對多態(tài)惡意軟件的擴展。

2.智能僵尸網(wǎng)絡(luò)可擴展攻擊規(guī)模

      Fortinet認為,2018年將是自學(xué)習(xí)“蜂巢網(wǎng)絡(luò)Hivenets”和“機器人集群swarmbots”的一年,實質(zhì)上標(biāo)志著“智能”物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備可以被攻擊者利用,實施大規(guī)模攻擊易受攻擊系統(tǒng)。Fortinet全球安全策略師Derek Manky表示:

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