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深圳侦探网超级计算机沃森的新挑战:成为一名优秀的网络人侦探

文章来源:admin 时间:2022-07-12

深圳侦探网据《连线》杂志报道,IBM 的超级计算机 Watson 赢得了智力竞赛节目“Jeopardy”,编写食谱、设计衣服和预测天气,但这些似乎都是小实验。. 现在,Watson 正在应对他最大的挑战:参与打击金融、医疗保健等领域的网络犯罪的现实斗争。

从今天开始,40 家机构将依靠 Watson 的认知能力来帮助检测网络犯罪。Watson 测试程序的网络安全版本也可以帮助 IBM,因为 Watson 的实际经验帮助它磨练自己的技能,使其更适合在特定行业工作。毕竟,在加拿大的 Sun Life Financial Services 担任网络威胁安全专家的工作与在新不伦瑞克大学扮演 Cyber​​sleuth 完全不同。

Watson 不需要从头开始学习如何应对网络犯罪。自去年春天以来,IBM 研究人员一直在向 Watson 教授网络安全的基础知识。为此,Watson 可以从分析和预防威胁入手。现在,它已经毕业,并将在现实世界中进一步磨练自己的技能。它可能是世界上最聪明的实习生。

从五月开始,沃森就死记硬背了很多知识。网络空间广阔,Watson 识别和理解的越多,它就越能有效地区分良性威胁和实际问题。沃森最大的优势不是梳理海量信息的能力,而是通过将结构化数据(如特定安全事件)与非结构化数据(包括白皮书、研究报告、博客文章等)结合起来的能力具体情况进行处理。

“与传统的基于规则的系统相比网络侦探公司,认知计算的速度提高了 30% 到 40%,”Forrester Research 的分析师 Andras Cser 说。认知系统可以产生更少的误报,因为它不断学习并且永远不会犯同样的错误。”

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然而,在此之前正规商务调查 超级计算机沃森的新挑战:成为一名优秀的网络人侦探,Watson 需要学习很多东西。整个秋季,研究人员每月对 Watson 进行 1.50,000 份文档的培训,将其实时链接到图书馆和新闻流,以便更新信息。除了接受大量数据的训练外,Watson 还必须理解单词的含义,以便分析它们之间的联系。

以“勒索软件”一词​​为例。这是一种越来越常见的黑客攻击类型,黑客将计算机或系统作为人质,直到用户支付赎金。对于沃森来说,它认为这是一个地名。IBM 网络安全副总裁 Caleb Barlow 说:“我们猜测‘勒索’这个词实际上是几个城市的名称,而勒索软件通常不会出现在大多数字典中。” . . 我们认为 Watson 试图弄清楚它是什么,但发现它是一个地名。”

当 IBM 研究人员定义“勒索”时,Watson 最终发现它的老师并不痴迷于偏远的大都市。这是一个非常有趣的案例,展示了 Watson 在学习过程中遇到的挑战和机遇。如果它遇到不知道的事情,它甚至可以根据情况做出猜测。如果它猜错了,它可以学习。一旦了解它,就永远不会忘记。这是沃森实验项目的初衷。

现在,Watson 的测试与您常用的消费软件没有太大关系。“在常规开发项目中,您可以将任务分配给测试矩阵并查看它如何响应测试深圳侦探,”Barlow 说。“有了 Watson,它更像是一个人类学习的过程。在小学、高中、大学和工作之后,你能做的事情肯定是不同的。Watson 也会经历类似的过程。” 也就是说,Watson 目前了解安全的基本规则,现在要学习具体的专业知识和术语。巴洛说。

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在测试期间,Watson 将被引入数十家公司,并为这些公司的安全分析师提供报告和建议。具体而言,Watson 可以确定安全事件是否与已知恶意软件相关并提供上下文。此外,还可以通过密码输入等方式识别可疑用户行为。

Watson 并不是要取代人类,而是要帮助人们更快、更全面地做出反应。根据 IBM 的研究,安全团队平均每天应对 200,000 起潜在的严重事件。计算机可以对这些事件进行排序并揭示它们如何适应更广泛的安全环境,从而节省大量时间。

沃森的测试合作伙伴和电子分销商安富利的安全主管肖恩·瓦尔坎普(Sean Valcamp)说:“我认为传统的安全分析模型就像一个站在高速公路旁试图识别潜在违规者的交通警察。作为安全专家,他们可以识别出谁超速以及谁可能驾驶被盗车辆。有了 Watson,就像乘坐直升机在高速公路上巡逻,效率无限高!”

当然,Watson 并非每次都是正确的,但它会从错误中吸取教训。在这个过程中,它甚至会发现几个人类老师没有交给它的类似案例。“通过人工和大量分析,您可能每天都有一份高度可行的事件列表,您可以将这些事件与 Watson 每天的分析进行比较,”巴洛说。“我们的目标是希望 Watson 发现新事物。”深圳侦探网

在此过程中,Watson 可以使公司及其客户免受潜在的安全威胁。在地图上寻找勒索软件对计算机来说似乎是一条不错的学习曲线。(小的)

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