В Лос-Аламосской национальной лаборатории (ЛАНЛ) Министерства энергетики США успешно протестировали собственную разработку – систему на базе искусственного интеллекта, обнаруживающую нелегальные криптовалютные майнеры на суперкомпьютерах.

«Основываясь на недавних случаях взломах компьютеров в Европе и других регионах, данный тип программного надзора скоро станет критически важным для предотвращения взлома криптомайнерами высокопроизводительных вычислительных средств и кражи их ресурсов», — рассказали в ЛАНЛ.

Разработка представляет программы графами, которые состоят из узлов, соединённых линиями, петлями или переходами. ИИ сравнивает контуры в графе управления потоком ПО с каталогом графов для программ, которым разрешено работать на суперкомпьютере.

Таким образом, систему нельзя обмануть общими майнерскими приемами, которые используются для маскировки (например, путём внедрения скрывающих переменных и комментариев, имитирующих легитимность программы).

25 августа, 2020

Подписаться на новости BIS Journal / Медиа группы Авангард

Подписаться
Введите ваш E-mail

Отправляя данную форму вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности персональных данных

02.07.2025
Сотрудникам Microsoft не уйти от использования ИИ. Как и всем остальным…
02.07.2025
Полицейские констатируют резкий рост киберпреступности в Африке
02.07.2025
Мнение: Один «суверенный» процессор обойдётся в 5 млрд рублей
02.07.2025
Количество атак ClickFix выросло шестикратно за полгода
02.07.2025
Мигранты в США играют с «таможенниками» в киберпрятки
02.07.2025
Греф — о цифровом рубле: Я не понимаю, зачем он нужен
01.07.2025
«Национальный мессенджер» закрыл первый миллион
01.07.2025
МТС приготовила всем по маленькому «большому брату»
01.07.2025
NCSC заманивает компании к участию в программе, страдающей из-за недостатка интереса
01.07.2025
ruID как пред-«Госуслуги». Новый сервис для приезжающих в Россию

Стать автором BIS Journal

Поля, обозначенные звездочкой, обязательные для заполнения!

Отправляя данную форму вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности персональных данных