人工智能在网络安全中占据中心舞台

人工智能在8月初在拉斯维加斯举行的网络安全会议中占据了中心舞台，表明未来网络防御技术的明显趋势。

在Def Con Hacker会议上，与会者聚集在一起，参加了由美国国防高级研究项目局（DARPA）经营的八个小时网络大挑战（CGC）的最后一轮。

根据DARPA的说法，世界上越来越多的计算机系统的依赖需要创造某种智能自动安全系统。

CGC称为世界上第一项自动化网络防御锦标赛，旨在将最先进的技术推动自动化程序分析，以找到比人类更快地修复错误的方法。

竞争自动化系统是给出了几个编译的程序，并要求查找崩溃目标程序的输入，并生成保护对这些崩溃的新版本。

虽然尚未得到证实的最终结果，但获胜团队来自美国安全公司，该公司将收到200万美元的奖金来继续开发其技术。

据该公司称，基于云的臭虫查找系统使用Mayhem符号执行引擎和一名名为Murphy的定向模糊的宠物猫。

这两个组件通过PostgreSQL数据库进行了通信，共享测试用例他们发现“有趣”，基于他们实现的覆盖范围，ForallSecure在博客文章中表示。

1万美元的二等奖去了一个名为Xandra的计划背后的团队，由弗吉尼亚大学和欧洲公司克拉米德科技的安全专家创作。750,000美元的三等奖前往加利福尼亚大学的MECH PHISH团队。

在黑色的Hatsecurity会议上，安全公司疯狂的疯狂推出它所说的是第一个人工智能（AI）动力的“认知”杀毒系统，称为Deeparmor。

DeepArmor旨在通过将AI技术（如神经网络，启发式数据，数据科学和自然语言处理）与防病毒查找和删除恶意文件，保护网络安全威胁从新的网络安全威胁保护网络。

对于大多数安全专业人士，不再相信传统的防病毒系统，疯狂记忆和越来越多的其他安全技术公司认为AI作为下一个逻辑步骤，支持能够识别，分析，学习，预测和适应网络安全威胁的系统。

DeepArmor旨在检查每个文件以确定是否有任何组件是可疑的或恶意的。然后，所有这些临时分析的组件都通过连续不断发展的神经网络组来寻找可能在自然中恶意的模式。

“我们正在使用认知算法不断学习新的恶意软件行为，并识别多态文件在未来可能会尝试攻击，”克里斯·莫尔（Keith Moore）在SparkCognition中的高级产品经理。

“这使每个端点都能免于使用域生成的算法，混淆，包装，小型代码调整和许多其他现代工具的恶意软件安全。”

根据摩尔的说法，面对潜在的零日威胁，这种方法是必要的，这通常会混淆和逃避现有工具。

DeepArmor目前仅适用于注册为SparkCognition的Beta计划成员的1,000个组织。

根据英国信息安全STARTUPDARKTRACE，网络安全将是基于未来AI的自动化。

该公司旨在成为这一新的信息安全时代的领导者，并且已经在其自学习安全系统的下一阶段来实现自动防御。

“我们认为我们是唯一只关注业务内的人和系统的行为的唯一一个，而不是寻找已知类型的攻击的算法，”Darktrace联合创始人和技术总监Dave Palmer告诉计算机每周一次接受采访。

“我们相信一个持续的安全方法，因为总会有风险，组织需要能够处理它们的能力，并一直带来危险的水平 - 而不是拥有过山车的情况”。“

在今年年底之前，Darktrace计划释放其抗锐利技术。抗抗日旨在通过自动中和网络威胁，复制人类抗体的功能，该抗体识别和中和细菌和病毒。

DarkTrace正在研究信息安全团队如何回答情况，以便使系统不仅可以了解他们所做的，而且预测他们将要做的事情，然后使用该信息来提供更好的支持信息。

“这是我们真正兴趣的东西，是我们真正想要进入的那种信封推动，自学，机器学习，AI型的东西，”帕尔默说。

“一个完全是休息的行动中心对我们来说并不是一个不合理的目标，这是我们的研究人员，肯定是我们的目标之一，特别是考虑到自动驾驶汽车等地区的技术在驾驶等领域如何才能被认为是纯粹的小说。“