MIT казва: A.I. Не е достатъчно умен още при киберсигурността, все още се нуждае от хора

Масачузетският технологичен институт има добри новини, ако сте в индустрията за сигурност: A.I. роботите могат не вземи работата си.

Изследователите от Лабораторията по компютърни науки и изкуствен интелект на Масачузетския технологичен институт (CSAIL) публикуваха миналата седмица документ, в който се описва подобрена система за киберсигурност, наречена „A.I.². Тя е„ система за анализи във веригата ”, която използва A.I. да се разчертаят огромни количества данни и човешки аналитици, за да осигурят обратна връзка.

A.I.² съчетава двата вида системи за киберсигурност, които се използват в момента: задвижване от анализатори (хора, които се опитват да идентифицират и реагират на атаки) и неавтоматизирано управление на машинното обучение (използвайки модели за прогнозиране и откриване на атаки). И двете системи имат своите недостатъци. Хората са склонни да пропускат много кибератаки заради прекомерните данни и A.I. има тенденция да издава много фалшиви аларми, защото моделите не винаги са предсказуеми.

Комбинирането на човешката сила при идентифицирането на истинските заплахи и силата на A.I. при обработката на масови количества данни води до по-силна система за сигурност. Също така, хората могат да запазят работата си в киберсигурността.

Връщането към човешката работа може да звучи като нещо, което изследователите от лаборатория за изкуствено разузнаване ще се опитват да предотвратят. Но изследователите на MIT твърдят, че използването на хора и A.I. заедно води до детекция от 86.8% - 10 пъти по-добра от соло-A.I. ставка от 7,9% - и е по-евтино за зареждане.

A.I.² се състои от четири компонента. Първо, компютърът събира големи данни. Данните се обработват, а външните стойности се изтеглят, като се използва вече съществуващ A.I. технология. След това, A.I. дърпа всичко, което може да е „злонамерено“ и го изпраща на човешкия анализатор. И накрая, анализаторът изпраща обратна връзка до АИ, която научава от информацията и получава по-добри резултати при дешифрирането, ако атаката е злонамерена или нормална.

Набор от реални данни от 3,6 милиарда редовни линии потвърди, че A.I. и хората се представят по-добре като екип, отколкото като отделни единици.

Като цяло, A.I.² звучи по-скоро като средна стъпка между разработването на технологии и пълната автономност. A.I. в крайна сметка ще научи достатъчно от човешките си колеги, че ученикът става господар. Но докато дълбокото обучение не допринесе за A.I. преобладаващо по-ефективен от човешкия аеродинамик, изследването прогнозира, че анализаторите на киберсигурността могат да направят още няколко години сигурност на работното си място.