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高防ddos_高防直连vps_解决方案

小墨安全管家 2021-09-07 10:03 高防服务器 89 ℃
DDoS防御

Share Tweet Share Pin it看起来人工智能(AI)终究不大概成为解决困扰互联网的恶意软件咨询题的灵丹妙药。在第一次类似的测试中,天光网络的一组澳大利亚安全研究人员确凿地证明,他们能够欺骗基于人工智能的防病毒软件,让他们以为一具非常恶性的恶意软件实际上是可信软件。即使是在那个星球上最致命的恶意软件或勒索软件(如WannaCry和SamSam)中,基于人工智能的黑莓Cylance防病毒程序也彻底无助于阻挠这些恶意软件。澳大利亚安全研究人员怎么击败赛伦斯反病毒程序更糟糕的是,它并不需要大量的人力来压倒大肆宣传的AI-Cylance杀毒软件。一旦澳大利亚信息安全研究人员成功地对赛伦斯杀毒软件举行了逆向工程,实际上只需要在恶意文件的末尾插入一些简单的字符串,它们就能够在没有爱护的事情下滑过去。正如安全研究人员发觉的那么,基于人工智能的赛伦斯杀毒软件被训练成对某些计算机代码有系统的偏见。一旦确定了偏差,就只需要创建一具通用的旁路解决方案。事实证明,赛伦斯人工智能防病毒程序增加了一系列白名单和黑名单,同时开始对流行游戏应用程序中的某些字符串有持续的偏好。所以,任何包含这些字符串的恶意软件都会被赛伦斯反病毒程序免费通关。依照Bromium公司首席执行官格雷戈里·韦伯(Gregory Webb)的讲法,公司必须采取更多措施来解决人工智能或任何其他技术100%有效的错误观念:"赛伦斯的突发新闻的确让人对将代码归为‘好依旧坏’的整个概念产生了疑咨询,由于研究人员可以将恶意软件重新定位为可信软件,他们甚至不必更改代码。这暴露了让机器来决定啥是能够信任的和不能够信任的限制。归根结底,人工智能并不是一颗灵丹妙药,它不过最新的一股"做不会的事"的热潮——即预测今后。尽管人工智能无疑能够提供有价值的见解和预测,但它并非每次基本上正确的,而且总是容易出错的;最后来预测不过预测,而不是事实。假如我们懂,在这种事情下,我们会发觉特别多不可忽视的安全隐患,这么我们就无法在这种事情下暴露我们自个儿的安全隐患。"关于向来预测人工智能(AI)和机器学习(ML)是防病毒爱护的今后的安全研究人员来讲,完全完全摧毁赛伦斯杀毒程序是一具沉重的打击。赛伦斯将其爱护产品列为市场上最好和最具创新性的产品之一,这要归功于它使用人工智能和机器学习来防止威胁。赛伦斯在特别大程度上依靠于其提供的端点爱护服务,基本稳步建立了顶级端点安全公司之一的声誉。AI防病毒爱护的全局绕过正如澳大利亚安全研究人员指出的那么,这并不是一具单独的例外事情没有被发觉。这是一具真正的"全球旁路",在那个星球上的十大恶意软件程序100%躲避检测,正如83%的前384恶意软件程序。他们以惊人的方式如此做。澳大利亚的安全研究人员只需在恶意软件代码的末尾插入一些代码片段——可能是最简单、最懒惰、最天的确想法,澳大利亚安全研究人员就可以将低至-999的分数转换成近乎完美的996,或者将类似的低分-975转换成令人印象深刻的984。简而言之,在现有代码中添加一些简单的字符串就脚以彻底愚弄赛伦斯杀毒软件。有一具简单的类比来描述安全研究人员是怎么每次都能这样确凿地击败赛伦斯反病毒程序的。正如研究人员自个儿指出的,训练一具人工智能杀毒程序来识别"恶意软件"和"可信软件"之间的区别,类似于教一具ML程序怎么识别鸟类和人类之间的区别。向计算机展示脚够多的鸟类和人类的例子,计算机最后来会意识到鸟类有喙,而人类没有。所以,任何时候计算机识别出一具鸟嘴,它就会假定那个物体是鸟,而不是人。但这有一具咨询题,聪慧人特别容易愚弄计算机。只要戴上带有鸟嘴的面具,电脑就会以为那个人的确是只鸟。赛伦斯杀毒软件算是如此的——每当它看到一具特定的计算机代码串,DDoS防御,它就以为这是一具受欢迎的游戏应用程序的可信代码。于是所有的恶意软件所要做的算是戴上一具相当于游戏面具的东西,它能够在不被发觉的事情下溜过去。人工智能防病毒程序的今后特别明显,人工智能安全研究人员如今脸上有特别多鸡蛋。在过去的18个月里,DDoS防御,对于所有这些基于人工智能的杀毒程序在阻挠实时威胁方面有多么出色,向来有着无情的炒作。一些厂商(包括赛伦斯)甚至声称,他们的程序甚至能够在黑客创建新的恶意软件程序之前就识别和预测它。所以,DDoS防御,很尴尬的是,人工智能防病毒程序甚至无法检测到像WannaCry如此的恶意软件,这可能是地球上最闻名的勒索软件。下一步如何办?在短期内,赛伦斯反病毒研究人员同意提供一具"热修复",能够即将应用于全球所有的病毒软件。他们还同意重新培训他们的机器学习引擎,以便消除任何系统偏差。只是,CC防御,最大的咨询题是从长远来看会发生啥。这并不是基于人工智能的防病毒程序的终结,但它大概意味着回归到"混合"解决方案中,ML和AI程序负责检测新的和不熟悉的恶意软件的所有重担,而传统的防病毒程序则承担所有阻挠野外已知恶意软件(如WannaCry或samsamam)的重任。具有相关用户体验的安全研究人员将分析流量以发觉异常。令人惊奇的绕过赛伦斯人工智能防病毒爱护,100%的前10个恶意程序和83%的前384个恶意程序躲避检测。#相关数据点击推特赛伦斯反病毒程序的失败也大概导致黑莓重新思量其专注于物联网(IoT)安全的新战略。黑莓收购赛伦斯背后的方法是,人工智能将是开启IT安全解决方案的关键。如今看来,基于人工智能的防病毒程序实际上大概会引入一具全新的攻击面。有一点是确信的:在黑客和安全研究人员之间正在举行的猫捉老鼠游戏中,占上风的仍然是攻击者。 分享Tweet分享Pin it


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