हर बार वहां दुर्लभ और अधिक परिष्कृत मैलवेयर, साथ ही नए प्रकार के साइबर हमले। लेकिन इस प्रकार के दुर्भावनापूर्ण कोड को रोकने की तकनीकों में एआई तकनीक के उपयोग से लेकर खुद को बचाने के लिए कई अन्य नवीन तरीकों का पता लगाने के लिए एआई तकनीक के उपयोग से कुछ बदलाव और क्रांतियां भी हो रही हैं।
इंटेल और माइक्रोसॉफ्ट एक विशेष तरीके से संदिग्ध कार्यक्रमों के कोड का विश्लेषण करके मैलवेयर का पता लगाने के लिए एक नया और मूल तरीका लाने के लिए सहयोग किया है। इसमें उस कोड से एक छवि उत्पन्न करना शामिल है जिसे आप एआई के उपयोग के लिए धन्यवाद के लिए विश्लेषण और खोज करना चाहते हैं।
हालांकि यह अजीब लगता है, इस का नाम प्रोजेक्ट को STAMINA कहा जाता है (STAtic Malware-as-Image Network Analysis)। यह मूल रूप से एक तकनीक का कार्यान्वयन है जो संदिग्ध कोड को ग्रेस्केल छवि में बदल देता है ताकि एआई फिर पैटर्न की तुलना करके दुर्भावनापूर्ण कोड का पता लगाने के लिए इसी तरह के पैटर्न का विश्लेषण करे।
छवि भी कम हो गई है ताकि एआई को लाखों पिक्सेल का विश्लेषण न करना पड़े और कर सकें हल्का स्कैन अंतिम परिणाम को प्रभावित किए बिना। इस एआई को पहले से ही प्रशिक्षित किया गया है, क्योंकि यह संक्रमित निष्पादन योग्य फ़ाइलों के 2.2 मिलियन से अधिक हैश के साथ मैलवेयर के नमूनों के माध्यम से अपने एल्गोरिथ्म को खिला रहा है ताकि यह उनके द्वारा सीखे गए सामान्य पैटर्न से सीख ले और इस प्रकार उनका पता लगा सके।
Un अजीब विधि इस डेटा का विश्लेषण करने के लिए एक AI के लिए बाइनरी कोड से पिक्सेल तक जाता है। निश्चित रूप से ऐसा कुछ जो अब तक नहीं देखा गया था। और इसमें शामिल शोधकर्ताओं के अनुसार, ऐसा प्रतीत होता है कि यह 99,07% सटीकता के साथ मैलवेयर की पहचान और वर्गीकरण कर सकता है। 2,58% की झूठी सकारात्मक दर के साथ (जो अभी भी अपेक्षाकृत अधिक है)। तो यह आशाजनक है, लेकिन इसे बड़ी फ़ाइलों के साथ अपने काम में सुधार करने के अलावा, इसे परिष्कृत करने की आवश्यकता है, जहां यह और भी कम कुशल हो जाता है ...
अधिक जानकारी के लिए - प्रोजेक्ट श्वेतपत्र