機器學習用來抓駭客入侵,MIT 人工智慧準確率 85%

作者 | 發布日期 2016 年 04 月 24 日 12:00 | 分類 人工智慧 , 資訊安全 follow us in feedly

機器學習(Machine learning)技術讓人工智慧下棋打敗了人腦,不過驚嘆人類輸給機器之餘,其實機器學習能對許多領域有非常大的貢獻,包括資訊安全,麻省理工學院(MIT)團隊就打造了維護資安的機器學習系統,目前已經能 85% 正確逮到入侵活動。



MIT 所創造的這個演算法系統稱之為 AI2,一開始研究團隊扔給 AI2 30 億份的資料去自行以機器學習的方式分析,花上 3 個月的時間學習之後,AI2 能找出網路流量中異常的部分,提報給真人資安分析師,分析師會告訴 AI2 哪些是真的網路攻擊,哪些只是誤判,AI2 得到答案後,以機器學習技術不斷改善其判斷,目前 AI2 的判斷正確率已經達到 85%,隨著分析師不斷回應結果給 AI2,未來的準確率會繼續不斷提升,就有如下棋的人工智慧棋力不斷提升一樣。

研究團隊表示 AI2 就像是一個虛擬分析師,能處理大量資料,並持續產生新的模型,時間快到幾小時之內就可能產生,因此能快速顯著的提升偵測資安攻擊的能力。

目前 AI2 正確率 85%,也就是說還有 15% 是把正常活動誤判為網路攻擊,所以還需要搭配真人分析師,但未來有一天 AI2 徹底學習後,可能不再需要真人陪伴,而能獨立進行任務,從可疑活動中揪出網路攻擊,成為資安的守護者。

(首圖來源:itpro) 

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