نموذج الذكاء الاصطناعي يحقق دقة تصل إلى 98.53% في اكتشاف الفدية على الأجهزة الذكية

قام العلماء بتطوير نموذج الذكاء الصناعي الذي يكتشف البرمجيات الخبيثة في أجهزة الإنترنت للأشياء بدقة عالية، وذلك باستخدام تقنيات التعلم العميق والتحسين للأمن السيبراني.

قام فريق من الباحثين بتفصيل نتائجهم اليوم في ورقة التقارير العلمية التي نشرتها Nature، حيث قدموا نموذجا متقدما يعتمد على الذكاء الصناعي مصمما للكشف عن هجمات الفدية على الأجهزة الذكية ومنعها.

مع التوسع السريع لتكنولوجيا الإنترنت من الأشياء (IoT) في المنازل والرعاية الصحية والصناعات، أصبحت التهديدات الأمنية السيبرانية محل قلق متزايد.

الفدية، وهي واحدة من أخطر التهديدات السيبرانية، تقفل المستخدمين عن أنظمتهم حتى يدفعوا فدية. أوضح الباحثون كيف تفشل غالباً التدابير الأمنية التقليدية في اكتشاف ومنع هذه الهجمات المتطورة، مما دفع الباحثين إلى استكشاف حلول الذكاء الاصطناعي.

نموذجهم الجديد المطور، الذي يُطلق عليه اسم Multi-head Attention-Based Recurrent Neural Network with Enhanced Gorilla Troops Optimization (MHARNN-EGTOCRD)، يحسن بشكل كبير من دقة الكشف عن برامج الفدية باستخدام تقنيات التعلم الآلي.

يعمل النموذج أولاً على تطبيع البيانات الواردة باستخدام تطبيع الحد الأدنى والأقصى، مما يضمن العملية بفاعلية. ثم يستخدم تحسين الخنفساء الروثية (DBO) – المستوحاة من كيفية البحث عن الخنافس الروثية عن الطعام – لتصفية المعلومات غير الضرورية، مع التركيز فقط على أكثر التهديدات الأمنية السيبرانية ذات الصلة.

في جوهره، يستخدم النظام شبكة “الاهتمام المتعدد الرؤوس والذاكرة طويلة الأمد” (MHA-LSTM)، وهو نهج التعلم العميق المتقدم الذي يساعد في الكشف عن أنماط الهجمات المعقدة.

من خلال تحليل سلوكيات الفدية السابقة، يمكن للذكاء الاصطناعي التنبؤ وتوجيه العلم على الهجمات المحتملة قبل تنفيذها بالكامل. بالإضافة إلى ذلك، يتم ضبط النظام بدقة باستخدام “تحسين ترويض الغوريلا المحسّن” (EGTO)، الذي يقوم بتحسين إعدادات الذكاء الاصطناعي لتحقيق أقصى قدر من الكفاءة.

في الاختبارات، حقق النموذج نسبة دقة مدهشة تصل إلى 98.53٪ في اكتشاف برامج الفدية، متفوقًا على أساليب الأمن السيبراني التقليدية. يشير هذا الدقة العالية إلى أن الذكاء الاصطناعي قد يصبح أداة قوية في القتال ضد الجرائم الإلكترونية، وبشكل خاص في حماية الأجهزة الذكية من الهجمات المتطورة.

يعتقد الباحثون أنه يمكن دمج نموذجهم في الأنظمة الأمنية السيبرانية الموجودة، وتوفير آلية تحذيرية مبكرة لهجمات برامج الفدية.

بينما يستمر انتشار أجهزة الإنترنت الخاصة بالأشياء في الحياة اليومية، يصبح تعزيز أمانها أمرًا بالغ الأهمية لمنع الخسائر المالية وفقدان البيانات. من خلال الجمع بين تقنيات التحسين المستوحاة من الطبيعة مع التعلم العميق، يمثل هذا النموذج الذكاء الصناعي خطوة مهمة جداً إلى الأمام في مجال الأمن السيبراني.