Искусственный интеллект и системы, основанные на этой технологии, находят все большее применение в реальной жизни. Однако зачастую сфера их действия ограничивается анализом больших объемов данных или сложных вычислений. Но почему бы не применить ИИ в его, можно сказать, «естественной среде обитания»? В цифровом мире? Возможно, примерно так и подумали специалисты из Массачусетского технологического института (MIT) и Калифорнийского университета в Сан-Диего (UCSD) при создании ИИ, который будет охотиться на хакеров.
Смогут ли хакеры противостоять искусственному интеллекту?
Как искусственный интеллект будет ловить хакеров?
Угон IP-адресов становится все более популярной формой кибератак. Это делается по целому ряду причин: от рассылки спама и вредоносных программ до кражи криптовалюты и данных банковских карт. По некоторыми оценкам только в 2017 году подобные инциденты затронули более 10 процентов всех доменов в мире. Пострадали даже крупные игроки вроде Amazon и Google. Что уж говорить о более мелких компаниях.
Защитные меры по предотвращению перехватов IP-адресов обычно предпринимаются уже тогда, когда атака совершена. Но что, если эти события можно было бы предсказать и впоследствии отследить злоумышленников? Руководствуясь этим тезисом, команда специалистов проанализировала способы, которыми пользовались «серийные взломщики» и натренировала свою нейросеть вычислять подозрительную активность. В итоге она смогла идентифицировать примерно 800 подозрительных сетей и обнаружила, что некоторые из них систематически захватывали IP-адреса в течение многих лет.
Для передачи данных между различными шлюзами используется динамический протокол маршрутизации (BGP). Однако у него есть два главных недостатка: отсутствует аутентификация и базовая верификация источника. Это делает его доступным для хакерских атак. Предоставив ИИ-алгоритму данные о совершенных в прошлом атаках, мы обучили модель искусственного интеллекта идентифицировать ключевые характеристики работы хакеров. Такие, как, например, множественные блокировки IP-адресов. — говорит ведущий автор работы Сесилия Тестарт.
Команда создателей нового алгоритма. Слева направо: Дэвид Кларк, Сесилия Тестарт и Филип Ритчер
Немного поясним, как работают хакеры. И как вообще происходит захват IP-адресов. При захвате BGP злоумышленник, грубо говоря, «убеждает» близлежащие сети, что лучший путь для достижения определенного IP-адреса — через их хакерскую сеть. Пропуская через свою сеть эти данные, хакеры могут перехватывать и перенаправлять трафик в своих целях. Сами разработчики алгоритма приводят такую аналогию: это как пытаться позвонить кому-то по стационарному телефону. Вам могут сказать, что записаться в ближайшее к вам заведение можно по определенному номеру. При этом вы не знаете о том, что подобные заведения есть и куда ближе к вашему местоположению.
Читайте также: Хакеры обошли одну из самых сложных систем безопасности
Чтобы лучше определить тактику атак, группа ученых сначала извлекла данные по работе сетевых операторов за последние несколько лет. Исходя из этого, они смогли вывести корреляцию между взломом адресов и всплесками интернет-активности хакеров. После этого оставалось лишь «скормить» эти данные системе машинного обучения и «натаскать» ИИ. Кстати, если вам интересна тематика ИИ и все, что с ней связано, рекомендуем подписаться на нашу страничку в Яндекс.Дзен. Там регулярно выходят различные материалы на эту тему.
Работа команды ученых — это первый шаг в создании автоматической системы предотвращения киберпреступлений. В будущем алгоритм будет лишь совершенствоваться. Полный отчет о проделанной работе и демонстрацию функционирующего ИИ по поиску хакеров ученые планирую представить уже в этом октябре на Международной IT-конференции в Амстердаме. Чуть позже они также обещают выложить на портал GitHub список обнаруженных ими подозрительных сетей.
