นักวิจัยพัฒนาเครื่องมือตรวจจับปัญหาที่เกิดจากการอัปเดตซอฟต์แวร์

ทีมนักวิจัยจากมหาวิทยาลัย Texas A&M ร่วมกับ Intel Labs พัฒนาเครื่องมือช่วยตรวจจับปัญหาความผิดพลาด ที่เกิดจากการอัปเดตซอฟต์แวร์ด้วยการใช้ Deep Learning

credit : helpnetsecurity.com

ไอเดียของ Deep Learning สำหรับตรวจหาความผิดพลาดจากการอัปเดตซอฟต์แวร์ ก็คือนักวิจัยได้อาศัยค่า Performance Counter ภายใน CPU (โค้ดที่ใช้ติดตามประสิทธิภาพว่าโปรแกรมถูกประมวลผลอย่างไร) ที่ปัจจุบันคอมพิวเตอร์สมัยใหม่มี Performance Counter มาให้อยู่แล้ว ดังนั้นสิ่งที่นักวิจัยทำก็คือการเทรนโมเดลของ Deep Learning ด้วยค่า Performance Counter ของโปรแกรมปกติที่ไม่มีบั๊ก 

อย่างไรก็ดีถึงแม้ว่าจะมีค่ามากมายของ Performance Counter แต่ทีมนักวิจัยก็สามารถลดขนาดของข้อมูลได้เหมือนกับที่ทำ Deep Learning กับรูปภาพความละเอียดสูง (ใช้ค่า Weight Matrix แทนกลุ่มของข้อมูล) เพียงเท่านี้นักวิจัยก็สามารถนำโมเดลไปตรวจสอบโปรแกรมเวอร์ชันที่มีบั๊กและมีปฏิกิริยาของ Performance Counter ที่เพี้ยนไปได้แล้ว ก็ได้แต่หวังว่าเครื่องมือนี้จะออกสู่ตลาดได้จริงเพื่อลดความเสี่ยงของชาวแอดมินทุกท่านครับ

ที่มา :  https://www.helpnetsecurity.com/2020/02/17/errors-software-updates/

About nattakon

จบการศึกษา ปริญญาตรีและโท สาขาวิศวกรรมคอมพิวเตอร์ KMITL เคยทำงานด้าน Engineer/Presale ดูแลผลิตภัณฑ์ด้าน Network Security และ Public Cloud ในประเทศ ปัจจุบันเป็นนักเขียน Full-time ที่ TechTalkThai

Check Also

Sonar เข้าซื้อกิจการ Gitar สตาร์ตอัป AI Code Review ยกระดับระบบตรวจสอบโค้ดด้วย Agentic Reasoning

Sonar ผู้ให้บริการแพลตฟอร์มตรวจสอบคุณภาพและความมั่นคงปลอดภัยของโค้ด ประกาศเข้าซื้อกิจการ Gitar สตาร์ตอัปผู้เชี่ยวชาญด้านระบบ AI-native Code Review การเข้าซื้อกิจการครั้งนี้มีเป้าหมายเพื่อผสานความสามารถด้านการคิดวิเคราะห์ของ Gitar เข้ากับเอนจินตรวจสอบโค้ดของ Sonar เพื่อสร้างความมั่นคงปลอดภัยที่รัดกุมยิ่งขึ้นสำหรับทีม DevOps ในยุคที่ …

Stripe ยกระดับระบบชำระเงินสู่โครงสร้างพื้นฐานสำหรับ Machine-to-Machine รับยุค Agentic AI

Stripe เปิดตัวผลิตภัณฑ์ใหม่ 288 รายการ พร้อมส่งแผนพลิกโฉมระบบชำระเงินจากเดิมที่เป็นโครงสร้างพื้นฐานในการทำธุรกรรมสำหรับมนุษย์ ให้กลายเป็นโครงสร้างพื้นฐานที่สามารถตั้งโปรแกรมได้และทำงานอย่างต่อเนื่องเพื่อรองรับธุรกกรรมแบบ Machine-to-Machine ถือเป็นการปูทางเข้าสู่ระบบเศรษฐกิจแบบ Agentic AI อย่างเต็มรูปแบบ