Modelul AI Atinge o Precizie de 98,53% în Detectarea Ransomware-ului pe Dispozitive Inteligente

Oamenii de știință au dezvoltat un model de AI care detectează ransomware în dispozitivele IoT cu o precizie ridicată, folosind tehnici de învățare profundă și optimizare pentru securitatea cibernetică.

O echipă de cercetători și-a detaliat astăzi descoperirile într-un articol în Scientific Reports publicat de Nature, introducând un model avansat alimentat de inteligența artificială, conceput pentru a detecta și a preveni atacurile de tip ransomware pe dispozitivele inteligente.

Cu expansiunea rapidă a tehnologiei Internet of Things (IoT) în locuințe, servicii de sănătate și industrii, amenințările de securitate cibernetică au devenit o preocupare tot mai mare.

Ransomware, una dintre cele mai periculoase amenințări cibernetice, blochează accesul utilizatorilor la propriile sisteme până când aceștia plătesc o răscumpărare. Cercetătorii au explicat cum măsurile de securitate tradiționale eșuează adesea în detectarea și prevenirea acestor atacuri în evoluție, îndemnând cercetătorii să exploreze soluții AI.

Modelul lor nou dezvoltat, numit Multi-head Attention-Based Recurrent Neural Network with Enhanced Gorilla Troops Optimization (MHARNN-EGTOCRD), îmbunătățește în mod semnificativ acuratețea detectării ransomware-ului folosind tehnici de învățare automată.

Modelul normalizează mai întâi datele de intrare folosind normalizarea min-max, asigurând o procesare eficientă. Apoi, acesta utilizează Optimizarea Dung Beetle (DBO) – inspirată de modul în care scarabeii de bălegar localizează mâncarea – pentru a filtra informațiile inutile, concentrându-se doar pe cele mai relevante amenințări de securitate cibernetică.

În esență, sistemul utilizează o rețea de Atenție Multi-cap și Memorie pe Termen Lung și Scurt (MHA-LSTM), o abordare avansată de învățare profundă care ajută la detectarea unor modele complexe de atac.

Analizând comportamentele anterioare ale ransomware-ului, IA poate prezice și semnaliza posibile atacuri înainte de a se executa complet. În plus, sistemul este fin reglat folosind Optimizarea Troopilor Gorila Îmbunătățită (EGTO), care optimizează setările IA pentru eficiență maximă.

În faza de testare, modelul a atins o precizie impresionantă de 98,53% în detectarea ransomware-ului, depășind metodele tradiționale de securitate cibernetică. Această precizie ridicată sugerează că AI ar putea deveni un instrument puternic în lupta împotriva criminalității cibernetice, în special în protejarea dispozitivelor inteligente împotriva atacurilor sofisticate.

Cercetătorii cred că modelul lor ar putea fi integrat în sistemele de securitate cibernetică existente, oferind un mecanism de avertizare timpurie pentru atacurile de tip ransomware.

Pe măsură ce dispozitivele IoT continuă să se extindă în viața de zi cu zi, consolidarea securității lor este crucială pentru prevenirea pierderilor financiare și de date. Prin combinarea tehnicilor de optimizare inspirate din natură cu învățarea profundă, acest model AI reprezintă un pas semnificativ înainte în ceea ce privește securitatea cibernetică.