Deep Learning – o noua generatie de retele neuronale cu aplicatii in securitate

/ Securitate IT, Software / 1430 Vizualizari /
1 Star2 Stars3 Stars4 Stars5 Stars (1 voturi, media: 2,00 din 5)
Se încarcă...

Problema majora a programelor destinate sa elimine malware-ul consta in identificarea acestuia, fiind deosebit de dificila elaborarea unui oprogram destinat sa aleaga cu exactitate elementele care pot sa ameninte integritatea computerului utilizat.

Deep Instinct afirma ca a gasit solutia acestei probleme, prin intermediul tehnologiei „deep learning” lansata saptamana trecuta, tehnologie capabila sa se organizeze singura intr-o structura similara neuronilor.

Cu alte cuvinte, deep learning ar putea sa para o denumire noua, re-branduita a mai vechii notiuni de retea neuronala.

Aplicatia Deep Learning este foarte posibil sa devina o aplicatie deosebit de necesara, previziunile sunt ca va atinge o piata de peste 10 miliarde de dolari in urmatorii 10 ani, avand implicatii in securitatea site-urilor si a dispozitivelor de accesare a internetului.

Ce aduce nou Deep Learning?

deep instinct

Diferenta fata de clasicele retele neuronale, care adunau  1 pana la 2 straturi cu cateva sute de neuroni sintetici, consta in  puterea de procesare, data de cele peste 10 straturi ce pot sa contina de la cateva sute, pana la milioane de neuroni, ce pot fi utilizati sa gestioneze dezvoltarea retelei in multiple directii.

Programele traditionale, necesitau predictia tuturor posibilitatilor de atac, si programarea corespunzatoare a actiunilor de limitare/ eliminare a pericolului. Ceea ce poate face Deep Learning, este sa invete din informatiile primite, sa construiasca modele din ceea ce primeste si sa determine statistic nivelul amenintarilor provenite din activitatea computerului.
Precum un calculator care joaca sah, si care este capabil sa compileze si sa analizeze toate posibilitatile de mutare a pieselor de pe tabla, deep Learning devine capabil sa  determine in timp real toate implicatiile pe care le poate avea fiecare pas, invatand in acelasi timp din ceea ce intalneste, pentru a reduce disconfortul utilizatorului cat mai mult posibil.

Acest mod de lucru poate deveni foarte important pentru dezvoltarea unei aplicatii cu referre la securitate, facand mult mai dificila misiunea malware-urilor, fiind din ce in ce mai greu pentru un cod-problema sa „pacaleasca” programul.

Cerinte de sistem

Problema este ca in acest moment, Deep Learning necesita circa 10 MB de memorie pe fiecare dispozitiv cu care se acceseaza reteaua si care sa contina aplicatia.

In marea majoritate a timpului, programul nu se implica, insa in momentul in care sesizeaza un tip nou de fisier, sau un fisier despre care poate presupune ca ar putea sa devina o amenintare la adresa sistemului de operare al dispozitivului, intervine direct , indepartandu-l sau  transferandu-l in zona de carantina, pana la elucidarea situatiei.
 Sigur ca acesta este doar punctul de plecare al unei lungi calatorii in spatiul securitatii in mediul virtual, insa punctul de plecare este  bine ales, complet si permisiv Deep Instinct avand avantajul rezolvarii unei probleme spinoase  cu ajutorul tehnologiei avansate.


Alte articole din aceeasi sectiune

Asteptam cu interes punctul tau de vedere!

Email-ul tau nu va fi publicat. Toate campurile sunt necesare sa fie completate. Mesajul tau va fi moderat inainte de publicare.