Mô hình AI Đạt Độ Chính Xác 98,53% Trong Việc Phát Hiện Ransomware Trên Các Thiết Bị Thông Minh

Các nhà khoa học đã phát triển một mô hình AI có khả năng phát hiện ransomware trong các thiết bị IoT với độ chính xác cao, sử dụng các kỹ thuật học sâu và tối ưu hóa cho an ninh mạng.

Một nhóm các nhà nghiên cứu đã chi tiết hóa những phát hiện của họ trong một bài báo Scientific Reports được Nature xuất bản hôm nay, giới thiệu một mô hình được hỗ trợ bởi AI tiên tiến được thiết kế để phát hiện và ngăn chặn các cuộc tấn công ransomware trên các thiết bị thông minh.

Với sự mở rộng nhanh chóng của công nghệ Internet of Things (IoT) trong các ngôi nhà, ngành y tế và công nghiệp, các mối đe dọa về an ninh mạng đã trở thành một vấn đề ngày càng gây lo ngại.

Ransomware, một trong những mối đe dọa mạng nguy hiểm nhất, khóa người dùng khỏi hệ thống của họ cho đến khi họ trả tiền chuộc. Các nhà nghiên cứu đã giải thích cách các biện pháp bảo mật truyền thống thường không phát hiện và ngăn chặn được những cuộc tấn công ngày càng phức tạp này, thúc đẩy các nhà nghiên cứu tìm hiểu các giải pháp AI.

Mô hình mới được phát triển của họ, được gọi là Mạng Nơ-ron Hồi quy Dựa trên Sự Chú ý Đa đầu với Tối ưu hóa Đội quân Gorilla Tăng cường (MHARNN-EGTOCRD), đã cải thiện đáng kể độ chính xác phát hiện ransomware bằng cách sử dụng các kỹ thuật học máy.

Mô hình đầu tiên chuẩn hóa dữ liệu đầu vào bằng phương pháp chuẩn hóa min-max, đảm bảo hiệu suất xử lý hiệu quả. Sau đó, nó sử dụng Tối ưu hóa Bọ Húng (DBO) – lấy cảm hứng từ cách bọ húng tìm thức ăn – để lọc bỏ thông tin không cần thiết, chỉ tập trung vào những mối đe dọa an ninh mạng phù hợp nhất.

Ở cốt lõi, hệ thống sử dụng mạng Multi-head Attention và Long Short-Term Memory (MHA-LSTM), một phương pháp học sâu tiên tiến giúp phát hiện các mô hình tấn công phức tạp.

Bằng cách phân tích hành vi của ransomware trong quá khứ, AI có thể dự đoán và đánh dấu những cuộc tấn công tiềm năng trước khi chúng được thực hiện hoàn toàn. Đồng thời, hệ thống được tinh chỉnh sử dụng Enhanced Gorilla Troops Optimization (EGTO), giúp tối ưu hóa cài đặt của AI để đạt hiệu quả tối đa.

Trong quá trình thử nghiệm, mô hình đã đạt được độ chính xác ấn tượng là 98,53% trong việc phát hiện ransomware, vượt trội hơn các phương pháp an ninh mạng truyền thống. Độ chính xác cao này cho thấy AI có thể trở thành công cụ mạnh mẽ trong cuộc chiến chống tội phạm mạng, đặc biệt là trong việc bảo vệ các thiết bị thông minh khỏi những cuộc tấn công tinh vi.

Các nhà nghiên cứu tin rằng mô hình của họ có thể được tích hợp vào các hệ thống an ninh mạng hiện tại, cung cấp một cơ chế cảnh báo sớm cho các cuộc tấn công ransomware.

Khi các thiết bị IoT tiếp tục mở rộng trong cuộc sống hàng ngày, việc tăng cường bảo mật cho chúng là vô cùng quan trọng để ngăn chặn mất mát tài chính và dữ liệu. Bằng việc kết hợp các kỹ thuật tối ưu hóa lấy cảm hứng từ tự nhiên với học sâu, mô hình AI này đại diện cho một bước tiến đáng kể trong lĩnh vực an ninh mạng.