Ученые научили нейросеть находить хакеров в сетях умных устройств

Фото из открытых источников

Исследователи из Саудовской Аравии создали нейросеть для выявления ботнет-атак в сетях интернета. Разработанный алгоритм продемонстрировал высокую эффективность, распознавая вредоносный трафик с точностью до 99,77%.

Как сообщает Gazeta.SPb, что число устройств, подключенных к интернету, продолжает стремительно увеличиваться. Умные камеры, колонки, бытовая техника, датчики и медицинские системы формируют масштабную среду для потенциальных кибератак. Злоумышленники нередко объединяют такие устройства в ботнеты — сети зараженной техники, используемые для кражи данных, атак на серверы и сбоев в работе важной инфраструктуры. При этом стандартные методы киберзащиты часто оказываются недостаточно эффективными. Поэтому специалисты из Саудовской Аравии решили найти решение данной проблемы.

В рамках работы специалисты использовали открытый датасет BoT-IoT, содержащий миллионы записей реального интернет-трафика с различными сценариями атак. Как сообщает Scientific Reports, около 99,5% данных в наборе относились к вредоносному трафику, тогда как доля нормальной активности была менее 0,5%.

Разработанная учеными система сочетает сразу два типа нейросетей. Сверточная нейронная сеть (CNN) отвечает за выявление пространственных закономерностей в данных, а сеть LSTM анализирует изменения характеристик трафика во времени. Благодаря этому алгоритм способен эффективно обнаруживать даже сложные распределенные атаки, которые нередко остаются незамеченными для других методов анализа.