MIT, A.I. 아직 사이버 보안에서 충분히 똑똑하지는 않지만 여전히 인간이 필요하다.

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Using A.I. to build a better human | The Age of A.I.

Using A.I. to build a better human | The Age of A.I.
Anonim

Massachusetts Institute of Technology는 보안 업계에 종사하는 경우 좋은 소식을 전합니다. A.I. 로봇은 아니 너의 직업 가져라.

MIT의 컴퓨터 과학 및 인공 지능 연구소 (CSAIL)의 연구원은 지난 주 "A.I.²"라고 불리는 향상된 사이버 보안 시스템을 발표했다.이 시스템은 A.I.를 사용하는 "분석가 - 인 - 더 - 루프 시스템"이다. 엄청난 양의 데이터와 인간 분석가가 피드백을 제공하기 위해 빗 맞 춥니 다.

A.I.²는 현재 사용중인 두 가지 유형의 사이버 보안 시스템 인 분석가 주도형 (공격을 식별하고 대응하려는 사람) 및 감독되지 않은 기계 학습 형 (A.I. 패턴을 사용하여 공격 예측 및 탐지)을 결합합니다. 두 시스템 모두 단점이 있습니다. 인간은 압도적 인 데이터 때문에 많은 사이버 공격을 놓치는 경향이 있습니다. 패턴이 항상 예언이 아니기 때문에 많은 거짓 경보를내는 경향이 있습니다.

진정한 위협을 식별하는 데있어 인간의 힘과 대량의 데이터를 처리하는 A.I.의 강점을 결합하면 더 강력한 보안 시스템이됩니다. 또한 인간은 사이버 보안을 유지해야합니다.

인간의 작업으로 돌아가는 것은 인공 지능 연구실의 연구원들이 막으려 고하는 것처럼 들릴지도 모릅니다. 그러나 MIT의 연구원들은 사람들과 A.I. 함께 86.8 %의 탐지율을 이끌어 냈습니다. 이는 솔로 - 에이치 아이보다 10 배 더 낫습니다. 7.9 퍼센트의 속도 - 부팅하는 것이 더 저렴합니다.

A.I.²는 네 가지 구성 요소로 이루어져 있습니다. 첫째, 컴퓨터가 큰 데이터를 수집합니다. 데이터는 처리되고, 이미 존재하는 A.I.를 사용하여 특이 치를 뽑아 낸다. 과학 기술. 그렇다면 A.I. "악의적 인"것으로 여겨지는 것을 끌어와 사람 분석가에게 보냅니다. 마지막으로, 분석가는 A.I.에 피드백을 보내고 정보에서 알게되고 공격이 악의적이거나 정상적인 경우 해독하는 것을 더 잘합니다.

36 억 라인의 실제 데이터 세트가 A.I. 인간은 별도의 실체보다는 팀으로서 더 잘 수행되었습니다.

전체적으로 A.I.²는 기술 개발과 완전한 자치권 사이의 중간 단계처럼 들립니다. A.I. 결국 인간 동료들로부터 학생이 마스터가 될만큼 충분히 배울 것입니다. 그러나 깊은 학습이 A.I.을 만들 때까지. 이 연구 보고서는 인간이 원조 한 A.I보다 압도적으로 더 효과적이라고 연구 보고서는 또 다른 2 년의 직업 안정성에서 사이버 보안 분석가들이 연필을 쓸 수 있다고 예측했다.

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