โมเดล AI สามารถทำงานได้ถูกต้องถึง 98.53% ในการตรวจจับรานซัมแวร์บนอุปกรณ์อัจฉริยะ

นักวิทยาศาสตร์พัฒนาโมเดล AI ที่สามารถตรวจจับ ransomware ในอุปกรณ์ IoT ด้วยความแม่นยำสูง โดยใช้เทคนิคการเรียนรู้ที่ลึกและการปรับปรุงสำหรับความมั่นคงปลอดภัยทางไซเบอร์

วันนี้ ทีมนักวิจัยได้นำเสนอรายละเอียดการค้นพบของพวกเขาใน บทความใน Scientific Reports ที่ถูกเผยแพร่โดย Nature โดยเพิ่มความละเอียดการออกแบบโมเดลที่ขับเคลื่อนด้วย AI ที่ทันสมัยที่ออกแบบมาเพื่อตรวจจับและป้องกันการโจมตีแบบรานซัมแวร์บนอุปกรณ์สมาร์ท

ด้วยการขยายตัวอย่างรวดเร็วของเทคโนโลยี Internet of Things (IoT) ในบ้าน สถานพยาบาล และอุตสาหกรรม ภัยคุกคามด้านความมั่นคงปลอดภัยไซเบอร์จึงกลายเป็นสิ่งที่ทุกคนมีความกังวลที่เพิ่มขึ้น

รานซัมแวร์ซึ่งเป็นภัยคุกคามไซเบอร์ที่อันตรายที่สุด จะล็อคผู้ใช้ทิ้งไว้นอกจากระบบของพวกเขาจนกระทั่งพวกเขาจ่ายค่าไถ่ นักวิจัยได้อธิบายว่ามาตรการรักษาความปลอดภัยแบบดั้งเดิมมักจะล้มเหลวในการตรวจจับและป้องกันการโจมตีที่มีการพัฒนาขึ้น ซึ่งทำให้นักวิจัยต้องหันไปสำรวจแนวทางที่ใช้ AI

โมเดลที่พัฒนาใหม่ของพวกเขา ที่เรียกว่า Multi-head Attention-Based Recurrent Neural Network with Enhanced Gorilla Troops Optimization (MHARNN-EGTOCRD) ได้ทำการปรับปรุงความแม่นยำในการตรวจจับรานซ์แวร์อย่างมากด้วยเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่อง

โมเดลนี้ใช้การปรับปรุงข้อมูลที่เข้ามาโดยใช้ min-max normalization เพื่อให้การประมวลผลมีประสิทธิภาพ จากนั้นใช้ Dung Beetle Optimization (DBO) — แรงบันดาลใจมาจากวิธีการที่ด้วงฝุ่นหาอาหาร — เพื่อกรองข้อมูลที่ไม่จำเป็นออกไป โดยเน้นเฉพาะในภัยคุกคามด้านความมั่นคงปลอดภัยที่สำคัญที่สุดเท่านั้น

ในหัวใจของระบบ มันใช้เครือข่าย Multi-head Attention และ Long Short-Term Memory (MHA-LSTM) ซึ่งเป็นวิธีการเรียนรู้ที่ลึกซึ่งสามารถช่วยตรวจจับรูปแบบการโจมตีที่ซับซ้อน

ผ่านการวิเคราะห์พฤติกรรมของรันซัมแวร์ในอดีต ปัญญาประดิษฐ์สามารถทำนายและทำเครื่องหมายการโจมตีที่มีศักยภาพก่อนที่พวกเขาจะดำเนินการเต็มที่ นอกจากนี้ ระบบยังถูกปรับให้ละเอียดด้วย Enhanced Gorilla Troops Optimization (EGTO) ซึ่งช่วยปรับปรุงการตั้งค่าของปัญญาประดิษฐ์เพื่อให้มีประสิทธิภาพสูงสุด

ในการทดสอบ, โมเดลได้สร้างความประทับใจด้วยความแม่นยำถึง 98.53% ในการตรวจจับรังสีแวร์, โดยทำงานได้เกินกว่าวิธีการความมั่นคงปลอดภัยทางไซเบอร์แบบดั้งเดิม ความแม่นยำที่สูงนี้แนะนำว่า AI อาจกลายเป็นเครื่องมือที่ทรงพลังในการต่อสู้กับอาชญากรรมทางไซเบอร์ โดยเฉพาะในการปกป้องอุปกรณ์สมาร์ทจากการโจมตีที่ซับซ้อนมาก

นักวิจัยเชื่อว่าโมเดลของพวกเขาสามารถผสานเข้ากับระบบความมั่นคงปลอดภัยทางไซเบอร์ที่มีอยู่แล้ว ทำให้เป็นกลไกเตือนภัยล่วงหน้าสำหรับการโจมตีรังสีแวร์.

ตามที่อุปกรณ์ IoT ยังคงขยายไปในชีวิตประจำวัน, การเพิ่มความเข้มแข็งของระบบความปลอดภัยของอุปกรณ์พวกนี้เป็นสิ่งสำคัญในการป้องกันการสูญเสียทางการเงินและข้อมูล. ผ่านการรวมเทคนิคการปรับแต่งแบบแรงบันดาลใจจากธรรมชาติกับการเรียนรู้เชิงลึก, โมเดล AI นี้แสดงถึงขั้นตอนที่สำคัญขึ้นไปในด้านความมั่นคงปลอดภัยในโลกไซเบอร์.