Ostravští vědci učí umělou inteligenci rozpoznat počítačové viry

"Umělá inteligence dokáže velmi úspěšně odhalit, zda se jedná o 'dobrý' nebo nebezpečný software, tedy malware. Vedle vizuálně poutavého zobrazení počítačových záškodníků zvyšuje navržená metoda přesnost jejich detekce a přináší nové poznatky o jejich chování," řekla mluvčí.

Výzkumníci předali umělé inteligenci asi 130 tisíc obrázků, polovinu z nich tvořil neškodný software, druhou půlku pak nebezpečný. Umělá inteligence přitom podle autora metody Ivana Zelinky dokázala malware rozeznat s úspěšností až 91 procent a stále se zlepšuje.

"Vyvinuli jsme metodu, která dokáže monitorovat dynamické chování malware a převést je pomocí fraktální geometrie, což je odvětví matematiky zabývající se velmi členitými útvary a jejich zobrazením, do velmi hezké vizuální podoby. Následně se obrazy probírala umělá inteligence a učila se rozeznávat špatný software od dobrého," popsal Zelinka postup výzkumného týmu, který výsledky svého výzkumu již publikoval i v odborném časopise.

Studie podle Zelinky otevírá nové cesty ve výzkumu malware a ukazuje, že fraktální geometrie může výrazně pomoci zlepšit jejich klasifikaci. "Vzhledem k tomu, že se oblast kybernetické bezpečnosti vyvíjí a stále se objevují nové hrozby, budou podobné interdisciplinární metody zásadní pro to, abychom si před těmito nebezpečími zachovali náskok," uvedl. Snahou vědců je nyní najít způsob, jak škodlivé viry odhalit ještě rychleji, proto ve svém výzkumu pokračují.

Fraktální geometrie a fraktály se využívají v řadě vědeckých oborů, ale inspiruje se jimi i řada výtvarníků. "Jedná se o velmi krásné obrazce a já jsem rád, když velmi abstraktní pojmy, nebo v tomto případě digitální chování v kyberprostoru, mohou získat takovouto vizuální podobu. V tomto případě to navíc není samoúčelné, ale získali jsem i účinný nástroj pro další rozvoj kyberbezpečnosti,“ doplnil Zelinka.