Искусственный интеллект научился выслеживать хакеров

Искусственный интеллект и системы, основанные на этой технологии, находят все большее применение в реальной жизни. Однако зачастую сфера их действия ограничивается анализом больших объемов данных или сложных вычислений. Но почему бы не применить ИИ в его, можно сказать, «естественной среде обитания»? В цифровом мире? Возможно, примерно так и подумали специалисты из Массачусетского технологического института (MIT) и Калифорнийского университета в Сан-Диего (UCSD) при создании ИИ, который будет охотиться на хакеров.

Смогут ли хакеры противостоять искусственному интеллекту?

Как искусственный интеллект будет ловить хакеров?

Угон IP-адресов становится все более популярной формой кибератак. Это делается по целому ряду причин: от рассылки спама и вредоносных программ до кражи криптовалюты и данных банковских карт. По некоторыми оценкам только в 2017 году подобные инциденты затронули более 10 процентов всех доменов в мире. Пострадали даже крупные игроки вроде Amazon и Google. Что уж говорить о более мелких компаниях.

Защитные меры по предотвращению перехватов IP-адресов обычно предпринимаются уже тогда, когда атака совершена. Но что, если эти события можно было бы предсказать и впоследствии отследить злоумышленников? Руководствуясь этим тезисом, команда специалистов проанализировала способы, которыми пользовались «серийные взломщики» и натренировала свою нейросеть вычислять подозрительную активность. В итоге она смогла идентифицировать примерно 800 подозрительных сетей и обнаружила, что некоторые из них систематически захватывали IP-адреса в течение многих лет.

Для передачи данных между различными шлюзами используется динамический протокол маршрутизации (BGP). Однако у него есть два главных недостатка: отсутствует аутентификация и базовая верификация источника. Это делает его доступным для хакерских атак. Предоставив ИИ-алгоритму данные о совершенных в прошлом атаках, мы обучили модель искусственного интеллекта идентифицировать ключевые характеристики работы хакеров. Такие, как, например, множественные блокировки IP-адресов. — говорит ведущий автор работы Сесилия Тестарт.

Команда создателей нового алгоритма. Слева направо: Дэвид Кларк, Сесилия Тестарт и Филип Ритчер

Немного поясним, как работают хакеры. И как вообще происходит захват IP-адресов. При захвате BGP злоумышленник, грубо говоря, «убеждает» близлежащие сети, что лучший путь для достижения определенного IP-адреса — через их хакерскую сеть. Пропуская через свою сеть эти данные, хакеры могут перехватывать и перенаправлять трафик в своих целях. Сами разработчики алгоритма приводят такую аналогию: это как пытаться позвонить кому-то по стационарному телефону. Вам могут сказать, что записаться в ближайшее к вам заведение можно по определенному номеру. При этом вы не знаете о том, что подобные заведения есть и куда ближе к вашему местоположению.

Чтобы лучше определить тактику атак, группа ученых сначала извлекла данные по работе сетевых операторов за последние несколько лет. Исходя из этого, они смогли вывести корреляцию между взломом адресов и всплесками интернет-активности хакеров. После этого оставалось лишь «скормить» эти данные системе машинного обучения и «натаскать» ИИ. Кстати, если вам интересна тематика ИИ и все, что с ней связано, рекомендуем подписаться на нашу страничку в Яндекс.Дзен. Там регулярно выходят различные материалы на эту тему.

Работа команды ученых — это первый шаг в создании автоматической системы предотвращения киберпреступлений. В будущем алгоритм будет лишь совершенствоваться. Полный отчет о проделанной работе и демонстрацию функционирующего ИИ по поиску хакеров ученые планирую представить уже в этом октябре на Международной IT-конференции в Амстердаме. Чуть позже они также обещают выложить на портал GitHub список обнаруженных ими подозрительных сетей.