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人工智能保护美国防部网络;深度学习算法的软件无线电平台出现

人工智能保护美国防部网络免受

“零日漏洞攻击”威胁

据第五域网站7月27日报道,美国国家安全局将防止恶意软件入侵的Sharkseer项目转交于国防信息系统局。美国2018年国防授权法案(NDAA)已做好了该项目交接工作。尽管此次项目交接筹划已久,美国国会议员还是在7月23日进行了讨论。美国家安全局高级官员表示,Sharkseer项目是“多年来最先考虑实施的网络安全提议”。

Sharkseer项目可通过使用人工智能查到美国国防部输入通信量中存在“零日漏洞攻击”的安全漏洞,以及高级持续性威胁。该项目还能监控可入侵美国国防部网络的邮件、文件和输入通信量。

美国立法议员表示,对于那些发送或接收了恶意软件的电脑主机,Sharkseer项目可即时、自动识别其身份,并对其进行定位。尽管美国国会指责美国国防部的网络安全“零碎式”的部署,但对Sharkseer项目取得的显著成效表示赞赏。众议院议员Barbara Comstock在2018年5月发布的声明中表示,该计划负责处理200万多个美国国防部加密、未加密网络中的相关项目。

Sharkseer项目还装置了“沙盒”(Sandbox)工具,利用自动行为分析技术可测试可疑文件。

2014年,在得到美国国会3000万美元的资助后,Sharkseer项目开始实施。尽管最终的拨款资金比例尚不明确,但在未来的几年里,美国会还将在该项目上投入更多的资金。虽然Sharkseer项目的提案已不存在争议,但国防授权法案还需经由美国会及总统特朗普的批准。

美国Deepwave公司开发应用

深度学习算法的软件无线电平台

据军用嵌入式系统网站7月30日报道,由于可演示的应用数量有限,简易可用硬件平台较为缺乏、软件工具数量受限,以及人工智能算法较传统的数字信号处理(DSP)技术而言更具有抽象性,并且在无线电领域,深度学习算法尚未得到广泛采用。Deepwave公司开发AIR-T(Artificial Intelligence Radio - Transceiver)嵌入式平台,将高性能计算与软件无线电技术集成于单一嵌入式平台,使下一代射频系统可利用深度学习技术。

AIR-T是一个开发和部署软件无线电的平台,可将多输入多输出(MIMO)收发器与三个信号处理器配对。这三个信号处理器分别是:赛灵思公司的现场可编程门陈列(FPGA)、嵌入式中央处理器,以及英伟达(NVIDIA)公司的嵌入式图形处理器(GPU)。

Deepwave公司首席执行官John Ferguson表示,FPGA可以用作信号识别接收器、小型蜂窝无线节点,或专业的无线信号数字解调器。除此之外,FPGA还可当作传统的解调器和用于深度学习算法的图形处理器。例如,FPGA可解调视频广播信号,并发送相关的视频帧至可使用计算机视觉算法技术的机载图形处理器上。由于人工智能技术在射频系统中的应用还有待进一步开发,AIR-T平台的应用将会日益广泛。

下为John Ferguson的视频采访

零日漏洞

“零日漏洞”(zero-day)又叫零时差攻击,是指被发现后立即被恶意利用的安全漏洞。通俗地讲,即安全补丁与瑕疵曝光的同一日内,相关的恶意程序就出现。这种攻击往往具有很大的突发性与破坏性。

虽然还没有出现大量的“零日漏洞”攻击,但其威胁日益增长:黑客更加善于在发现安全漏洞不久后利用它们;利用漏洞的攻击被设计为迅速传播,感染数量越来越多的系统;人们掌握的安全漏洞知识越来越多,就有越来越多的漏洞被发现和利用。

关于“零日漏洞”的防范,除了需要实时更新更种软件的补丁,修复漏洞,尽量缩短零日漏洞在系统和应用软件中的存在时间,降低数据所面临的风险外,还有加强网络入侵防御系统和主机入侵防御系统建设。

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  • 原文链接https://kuaibao.qq.com/s/20180801G13DNO00?refer=cp_1026
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