Глубокое обучение используется для обмана хакеров

Группа компьютерных ученых из Университета Техаса в Далласе разработала новый подход для защиты от киберугроз. Вместо того, чтобы блокировать хакеров, они заманивают их внутрь.

Новый метод называется DEEP-Dig (DEcEPtion DIGging), и он заманивает хакеров на приманку, чтобы компьютер мог узнать их тактику. Затем компьютер обучается на этой информации, чтобы распознавать и останавливать будущие атаки.

Исследователи из UT Dallas представили свою статью под названием «Улучшение детекторов вторжений с помощью crook-sourcing» на ежегодной конференции по компьютерной безопасности в декабре в Пуэрто-Рико. Группа также представила «Автоматизация оценки киберобмана с помощью глубокого обучения» на Гавайской международной конференции системных наук в январе.

DEEP-Dig является частью все более популярной области кибербезопасности, называемой технологией обмана. Как следует из названия, эта область полагается на ловушки, установленные для хакеров. Исследователи надеются, что это сможет быть эффективно использовано для оборонных организаций.

Доктор Кевин Хэмлен является профессором компьютерных наук Эжена Макдермотта.

«Есть преступники, которые пытаются атаковать наши сети все время, и обычно мы рассматриваем это как негативное явление», – сказал он. «Вместо того, чтобы блокировать их, может быть, мы должны рассматривать этих нападавших как источник бесплатного труда. Они предоставляют нам данные о том, как выглядят злонамеренные атаки. Это бесплатный источник высокоценных данных».

Этот новый подход используется для решения некоторых из основных проблем, связанных с использованием искусственного интеллекта (ИИ) для кибербезопасности. Одна из этих проблем заключается в том, что существует нехватка данных, необходимых для обучения компьютеров на обнаружение хакеров, и это вызвано проблемами конфиденциальности. Согласно Гбадебо Айоаде MS’14, PhD’19, лучшие данные означают лучшую способность обнаруживать атаки. Айоаде представил результаты на конференциях и сейчас является ученым-данным в компании Procter & Gamble (PG ) Co.

«Мы используем данные от хакеров для обучения машины на обнаружение атаки», – сказал Айоаде. «Мы используем обман, чтобы получить лучшие данные».

Самый распространенный метод, используемый хакерами, заключается в том, чтобы начинать с более простых трюков и постепенно становиться более сложными, согласно Хэмлену. Большинство программ киберзащиты, используемых сегодня, пытаются сразу же нарушить работу нарушителей, поэтому их методы никогда не изучаются. DEEP-Dig пытается решить эту проблему, толкая хакеров на приманку, полную дезинформации, чтобы их методы могли быть изучены. Согласно доктору Латифуру Хану, профессору компьютерных наук в UT Dallas, приманка кажется хакерам законной.

«Нападавшие будут чувствовать себя успешными», – сказал Хан.

Кибератаки являются серьезной проблемой для государственных агентств, бизнеса, некоммерческих организаций и частных лиц. Согласно отчету Белому дому от Совета экономических советников, атаки стоили экономике США более 57 миллиардов долларов в 2016 году.

DEEP-Dig может сыграть значительную роль в эволюции оборонительных тактик, одновременно с эволюцией методов хакинга. Нарушители могут нарушить этот метод, если они осознают, что они вошли на приманку, но Хэмлен не слишком обеспокоен.

«Пока что мы обнаружили, что это не работает. Когда нападавший пытается играть вместе, система защиты просто учится, как хакеры пытаются скрыть свои следы», – сказал Хэмлен. «Это выигрышная ситуация – для нас, конечно».

Другими исследователями, участвовавшими в работе, являются Фредерико Араужо PhD’16, исследовательский ученый в центре исследований Томаса Дж. Уотсона IBM; Халед Аль-Наами PhD’17; Ян Гао, аспирант компьютерных наук в UT Dallas; и доктор Ахмад Мустафа из Университета науки и технологии Иордании.

Исследование было частично поддержано Управлением военно-морских исследований, Агентством национальной безопасности, Национальным научным фондом и Управлением научных исследований ВВС.