ทีมนักวิจัยจากแล็บ CSAIL ของ MIT ร่วมกับ PatternEX บริษัท Startup ด้าน Machine Learning ประสบความสำเร็จในการพัฒนาแพลทฟอร์มด้านความมั่นคงปลอดภัยโดยอาศัยปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence: AI) ชื่อว่า “AI2” ซึ่งสามารถวิเคราะห์แนวโน้ม ตรวจจับ และหยุดยั้งการโจมตีไซเบอร์ได้อย่างแม่นยำสูงถึง 85%
วิเคราะห์ Log กว่า 3,600 ล้านบรรทัดทุกวัน
แพลทฟอร์ม AI2 นี้เรียนรู้ข้อมูลจากการวิเคราะห์ไฟล์ Log กว่า 3,600 ล้านบรรทัดในแต่ละวันเพื่อแจ้งเตือนเหตุการณ์ที่ผิดปกติ ซึ่ง AI2 ไม่ได้พึ่งพาแต่ปัญญาประดิษฐ์เพียงอย่างเดียว แต่ยังใช้ข้อมูลอินพุทจากมนุษย์อีกด้วย ส่งผลให้นักวิจัยตั้งชื่อว่า Analyst Intuition (AI)
ใช้ Machine Learning + Feedback จากมนุษย์
หลักการทำงานของ AI2 นั้นง่ายมาก เริ่มต้นโดยให้ AI2 สแกนข้อมูล Log โดยใช้เทคนิค Machine Learning ซึ่งไม่มีมนุษย์เข้ามาเกี่ยวข้อง หลังจบ 1 วันก็ให้แสดงผลลัพธ์ของสิ่งผิดปกติที่ค้นพบแก่นักวิเคราะห์ที่เป็นมนุษย์ จากนั้นนักวิเคราะห์จะตรวจสอบว่า สิ่งผิดปกติใดบ้างที่เป็นการโจมตีไซเบอร์จริงๆ และสิ่งผิดปกติใดที่ไม่ใช่ แล้วส่ง Feedback กลับไปยังระบบ Machine Learning ของ AI2 ซึ่งจะถูกใช้วิเคราะห์ข้อมูล Log ใหม่ของวันถัดไป
“ยิ่งวิเคราะห์ข้อมูลมากเท่าไหร่ ผลลัพธ์ที่ได้ก็จะยิ่งแม่นยำมากเท่านั้น”
แม่นยำกว่ากว่าระบบในปัจจุบันถึง 3 เท่า
จากการทดสอบ พบว่าผลลัพธ์การตรวจจับการโจมตีไซเบอร์ของ AI2 ดีกว่าระบบตรวจจับการโจมตีแบบอัตโนมัติที่ใช้งานอยู่ในปัจจุบันประมาณ 3 เท่า ซึ่งมีอัตราความแม่นยำที่ 85% นอกจากนี้ยังช่วยลดจำนวนการเกิด False Positive ได้ถึง 5 เท่าด้วยกัน
ทีมนักวิจัยของ MIT ได้นำเสนองานวิจัยนี้ภายในงาน IEEE International Conference Big Data Security ในเมืองนิวยอร์กเมื่อสัปดาห์ที่ผ่านมา ผู้ที่สนใจสามารถอ่านเปเปอร์ฉบับเต็มได้ที่ AI2: Training a Big Data Machine to Defend
ที่มา: http://thehackernews.com/2016/04/artificial-intelligence-cyber-security.html