美大学开发出自我感知算法可保护控制系统防网络黑客

据《半岛电视台》2021年11月7日报道

美国普渡大学核工程领域阿卜杜勒·哈利克教授科研小组成功地开发了具有“自我感知”(self-aware)能力的算法,可为核反应堆和工业控制提供自主探测与防御网络恶意攻击行为的能力,无论这种行为来自于内部和外部。美国投资咨询机构CyberSecurity Ventures预测,到2025年,全球网络犯罪造成的损失将达10.5万亿美元,Mt_khassh组织在2021年发动的网络攻击比上年增加30%,犯罪分子平均每11秒就会在世界某一地方发出攻击勒索的信函,网络安全专家们期望,到今年底因网络攻击造成的损失可降低在6万亿美元。在世界范围内发生的黑客、勒索软件和网络攻击行为中,“假数据导入”是最危险和最恶意的黑客攻击。针对这些挑战,阿卜杜勒·哈利克教授带着学生们攻克了新的算法模型,通过利用温度与能耗波动的“噪音空间”数据流,使得动力电子系统具备自感知、自恢复、自停机的功能。利用包括隐形、常变、单一用途信号,使得被动部件变成主动监测器,系统能即刻探测和拒止假数据的导入,而且无需人工干预。阿卜杜勒·哈利克教授称之为“秘密知识系统”,并将其机理比喻为蜂群攻击行为,即,“设想”只有1只蜜蜂围着人飞,当人刚一动作,则整个蜂巢都会立即响应并发动自我防御的攻击。这种算法模型具备同样机理,当某人“染指”数据时,全系统就会感知到非法侵入,会立刻修正被攻击了的数据。目前,这项技术还主要聚焦在核反应堆上的应用,但在工业企业和其它机构方面潜在应用前景广阔。

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