Il Sistema IA Promette una Difesa da Malware più Intelligente con Protezione della Privacy

I ricercatori hanno sviluppato un nuovo sistema per rilevare e combattere il malware utilizzando una tecnica chiamata apprendimento federato (FL).

Un gruppo di ricercatori ha sviluppato un nuovo metodo per contrastare i virus informatici e gli attacchi cibernetici all’interno di grandi reti. Spiegano che il sistema utilizza l’intelligenza artificiale e un metodo chiamato “apprendimento federato” per fermare le minacce mantenendo allo stesso tempo la privacy dei dati personali.

L’idea è di combinare i punti di forza delle reti moderne, che hanno un “hub di controllo” centrale, con un’intelligenza artificiale che apprende in modo sicuro e decentralizzato. Invece di raccogliere tutti i dati degli utenti in un unico luogo, il sistema condivide solo gli aggiornamenti al modello di intelligenza artificiale.

“La nostra architettura riduce al minimo i rischi per la privacy assicurando che i dati grezzi non lascino mai il dispositivo; solo gli aggiornamenti del modello vengono condivisi per l’aggregazione a livello globale”, ha affermato il team.

Nei primi test di laboratorio, il sistema ha funzionato molto bene. Ha bloccato fino al 96% di grandi attacchi informatici come i botnet e gli attacchi di Distributed Denial of Service (DDoS). Ma quando è stato testato con situazioni più vicine alla realtà, l’accuratezza è scesa a circa il 59%. I ricercatori affermano che ciò dimostra quanto possano essere complicate le reali minacce informatiche.

Ciononostante, il sistema ha lavorato velocemente, individuando attacchi in meno di un secondo e aiutando le reti a recuperare velocità da 300 a 500 megabit al secondo. È riuscito anche a gestire il pesante traffico di dati senza rallentare tutto.

Il nuovo strumento è particolarmente bravo nel rilevare attacchi evidenti e ad alto impatto. Tuttavia, ancora fatica a identificare quelli più sottili, come quando gli hacker rubano segretamente informazioni nel tempo. Per risolvere questo problema, i ricercatori prevedono di addestrare l’IA con dati migliori e migliorare il modo in cui essa apprende i modelli. Vogliono anche aggiungere strumenti di privacy più robusti, come metodi di condivisione dei dati sicuri.