Mô hình và nền tảng AI

Học Sâu được Sử Dụng để Bẫy Hacker

mm
Thêm Unite.AI vào các nguồn ưu tiên của bạn trên Google

Một nhóm các nhà khoa học máy tính tại Đại học Texas tại Dallas đã phát triển một phương pháp mới để bảo vệ chống lại các mối đe dọa mạng. Thay vì chặn các hacker, họ sẽ thu hút họ.

Phương pháp mới được phát triển này được gọi là DEEP-Dig (DEcEPtion DIGging), và nó sẽ thu hút các hacker vào một trang web giả mạo để máy tính có thể học được các chiến thuật của họ. Máy tính sau đó sẽ được đào tạo với thông tin này để nhận ra và ngăn chặn các cuộc tấn công trong tương lai.

Các nhà nghiên cứu tại UT Dallas đã trình bày bài báo của họ với tiêu đề “Cải thiện Intrusion Detectors bằng Crook-Sourcing” tại Hội nghị An ninh Máy tính hàng năm tại Puerto Rico vào tháng 12. Nhóm cũng trình bày “Tự động hóa Đánh giá Cyberdeception với Học Sâu” tại Hội nghị Hệ thống Khoa học Hawaii vào tháng 1.

DEEP-Dig là một phần của lĩnh vực an ninh mạng ngày càng phổ biến gọi là công nghệ lừa đảo. Như tên gọi cho thấy, lĩnh vực này dựa trên các bẫy được thiết lập cho các hacker. Các nhà nghiên cứu hy vọng rằng điều này sẽ có thể được sử dụng hiệu quả cho các tổ chức phòng thủ.

Tiến sĩ Kevin Hamlen là giáo sư khoa học máy tính Eugene McDermott.

“Có những tội phạm đang cố gắng tấn công mạng của chúng tôi mọi lúc, và thông thường chúng tôi xem đó là một điều tiêu cực,” ông nói. “Thay vì chặn họ, có thể chúng tôi nên xem những kẻ tấn công này như một nguồn lao động miễn phí. Họ cung cấp cho chúng tôi dữ liệu về những cuộc tấn công độc hại trông như thế nào. Đó là một nguồn dữ liệu quý giá miễn phí.”

Phương pháp mới này đang được sử dụng để giải quyết một số vấn đề lớn liên quan đến việc sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) cho an ninh mạng. Một trong những vấn đề đó là thiếu dữ liệu cần thiết để đào tạo máy tính phát hiện các hacker, và điều này được gây ra bởi các vấn đề về quyền riêng tư. Theo Gbadebo Ayoade MS’14, PhD’19, dữ liệu tốt hơn có nghĩa là khả năng phát hiện tấn công tốt hơn. Ayoade đã trình bày các phát hiện tại các hội nghị và hiện đang là nhà khoa học dữ liệu tại Procter & Gamble (PG ) Co.

“Chúng tôi đang sử dụng dữ liệu từ các hacker để đào tạo máy tính nhận dạng một cuộc tấn công,” Ayoade nói. “Chúng tôi đang sử dụng lừa đảo để có được dữ liệu tốt hơn.”

Phương pháp phổ biến nhất được các hacker sử dụng là bắt đầu với những thủ thuật đơn giản và逐渐 trở nên phức tạp hơn, theo Hamlen. Hầu hết các chương trình phòng thủ mạng đang được sử dụng ngày nay cố gắng phá vỡ các xâm nhập ngay lập tức, vì vậy các kỹ thuật của chúng không bao giờ được học. DEEP-Dig cố gắng giải quyết vấn đề này bằng cách đẩy các hacker vào một trang web giả mạo đầy thông tin sai lệch để các kỹ thuật có thể được quan sát. Theo Tiến sĩ Latifur Khan, giáo sư khoa học máy tính tại UT Dallas, trang web giả mạo này có vẻ hợp pháp đối với các hacker.

“Các kẻ tấn công sẽ cảm thấy họ đã thành công,” Khan nói.

Các cuộc tấn công mạng là một mối quan ngại lớn đối với các cơ quan chính phủ, doanh nghiệp, tổ chức phi lợi nhuận và cá nhân. Theo một báo cáo gửi đến Nhà Trắng từ Hội đồng Cố vấn Kinh tế, các cuộc tấn công này đã gây thiệt hại cho nền kinh tế Mỹ hơn 57 tỷ đô la vào năm 2016.

DEEP-Dig có thể đóng một vai trò quan trọng trong việc phát triển các chiến thuật phòng thủ khi các kỹ thuật tấn công mạng cũng đang phát triển. Các kẻ xâm nhập có thể phá vỡ phương pháp này nếu họ nhận ra rằng họ đã vào một trang web giả mạo, nhưng Hamlen không quá lo lắng.

“Cho đến nay, chúng tôi đã tìm thấy rằng điều này không hoạt động. Khi một kẻ tấn công cố gắng chơi dọc, hệ thống phòng thủ chỉ học được cách các hacker cố gắng che giấu dấu vết của mình,” Hamlen nói. “Đây là một tình huống thắng-win – đối với chúng tôi, ít nhất.”

Các nhà nghiên cứu khác tham gia vào công việc này bao gồm Frederico Araujo PhD’16, nhà khoa học nghiên cứu tại Trung tâm Nghiên cứu Thomas J. Watson của IBM; Khaled Al-Naami PhD’17; Yang Gao, một sinh viên sau đại học khoa học máy tính tại UT Dallas; và Tiến sĩ Ahmad Mustafa của Đại học Khoa học và Công nghệ Jordan.

Nghiên cứu này được hỗ trợ một phần bởi Văn phòng Nghiên cứu Hải quân, Cơ quan An ninh Quốc gia, Quỹ Khoa học Quốc gia và Văn phòng Nghiên cứu Khoa học của Không quân.

Alex McFarland là một nhà báo và nhà văn về trí tuệ nhân tạo, khám phá những phát triển mới nhất trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Ông đã hợp tác với nhiều công ty khởi nghiệp và xuất bản về trí tuệ nhân tạo trên toàn thế giới.