amerikali
Yeni Üye
Avustralya’daki iki üniversiteden (Charles Sturt Üniversitesi ve Güney Avustralya Üniversitesi’nden (UniSA) bilim insanları), askeri robotlara yönelik ortadaki adam (MitM) saldırılarını saniyeler içinde tespit edip durdurabilen bir algoritma geliştirdiler. Algoritmanın başarı oranı son derece yüksektir.
Reklamcılık
İki üniversiteden araştırmacılar, insan beyninin davranışını simüle etmek için derin öğrenmeli sinir ağlarını kullandılar ve bunları, bir askeri robotun robot işletim sistemini eğitmek ve ona bir MitM dinleme saldırısının imzasını tanımayı öğretmek için kullandılar. Robotun, örneğin robotu kontrol etmek için saldırganların hile yapıp yapmadığını ve mevcut bir veri bağlantısını gizlice dinleyip dinlemediğini bağımsız olarak tespit etmesi gerekiyor.
UniSA’da otonom sistem araştırmacısı Profesör Anthony Quinn Finn, “Robot işletim sistemi (ROS), yüksek düzeyde birbirine bağlı yapısı nedeniyle veri ihlallerine ve elektronik saldırılara karşı son derece savunmasızdır” diyor.
Yüksek algılama performansı
Araştırmacılar, IEEE’de yayınlanan “Trusted Operations of a Military Ground Robot in the Face of Man-in-the-Middle Cyber-Attacks Taking Deep Learning Convolutional Neural Networks: Real-Time Experimental Outcomes” adlı bilimsel makalesinde algoritmayı açıklıyor. Güvenilir ve Güvenli Bilgi İşlem İşlemleri açık erişim olarak yayınlandı. Algoritmayı ABD Ordusu savaş robotunun bir kopyası üzerinde test ettiler. Orada kötü niyetli saldırıları önlemede yüzde 99 başarılı oldu. Bu, mevcut yüksek bilgi işlem gücü nedeniyle gerçek zamanlı olarak çalışır. Yüzde 2’den daha az hatalı pozitif oranlar oluştu.
UniSA otonom sistem araştırmacısı Profesör Anthony Finn’e göre algoritma, bu tür siber saldırıları tespit etmek için şu anda dünya çapında kullanılan diğer tespit tekniklerinden daha iyi performans gösteriyor.
Charles Sturt Yapay Zeka ve Siber Vadeli İşlemler Enstitüsü’nden ve çalışmanın ortak yazarı Dr. Fendy Santoso, sistemden emin. Davetsiz misafirleri tespit etmede bunun sağlam ve son derece doğru olduğunu düşünüyor. Kişisel robotlar ve endüstriyel robotlar için kullanılan Robot İşletim Sistemi (ROS) gibi “Sistem büyük veri kümelerini işleyebilir ve büyük, gerçek zamanlı veri odaklı sistemleri korumaya uygundur”.
Finn ve Santoso artık algoritmayı ek robot platformlarında test etmeyi planlıyor. Bilim insanları, yerdeki robotlardan daha hızlı hareket eden ve kontrolü daha karmaşık olan drone’lara özellikle dikkat etmek istiyor.
(olb)
Haberin Sonu
Reklamcılık
İki üniversiteden araştırmacılar, insan beyninin davranışını simüle etmek için derin öğrenmeli sinir ağlarını kullandılar ve bunları, bir askeri robotun robot işletim sistemini eğitmek ve ona bir MitM dinleme saldırısının imzasını tanımayı öğretmek için kullandılar. Robotun, örneğin robotu kontrol etmek için saldırganların hile yapıp yapmadığını ve mevcut bir veri bağlantısını gizlice dinleyip dinlemediğini bağımsız olarak tespit etmesi gerekiyor.
UniSA’da otonom sistem araştırmacısı Profesör Anthony Quinn Finn, “Robot işletim sistemi (ROS), yüksek düzeyde birbirine bağlı yapısı nedeniyle veri ihlallerine ve elektronik saldırılara karşı son derece savunmasızdır” diyor.
Yüksek algılama performansı
Araştırmacılar, IEEE’de yayınlanan “Trusted Operations of a Military Ground Robot in the Face of Man-in-the-Middle Cyber-Attacks Taking Deep Learning Convolutional Neural Networks: Real-Time Experimental Outcomes” adlı bilimsel makalesinde algoritmayı açıklıyor. Güvenilir ve Güvenli Bilgi İşlem İşlemleri açık erişim olarak yayınlandı. Algoritmayı ABD Ordusu savaş robotunun bir kopyası üzerinde test ettiler. Orada kötü niyetli saldırıları önlemede yüzde 99 başarılı oldu. Bu, mevcut yüksek bilgi işlem gücü nedeniyle gerçek zamanlı olarak çalışır. Yüzde 2’den daha az hatalı pozitif oranlar oluştu.
UniSA otonom sistem araştırmacısı Profesör Anthony Finn’e göre algoritma, bu tür siber saldırıları tespit etmek için şu anda dünya çapında kullanılan diğer tespit tekniklerinden daha iyi performans gösteriyor.
Charles Sturt Yapay Zeka ve Siber Vadeli İşlemler Enstitüsü’nden ve çalışmanın ortak yazarı Dr. Fendy Santoso, sistemden emin. Davetsiz misafirleri tespit etmede bunun sağlam ve son derece doğru olduğunu düşünüyor. Kişisel robotlar ve endüstriyel robotlar için kullanılan Robot İşletim Sistemi (ROS) gibi “Sistem büyük veri kümelerini işleyebilir ve büyük, gerçek zamanlı veri odaklı sistemleri korumaya uygundur”.
Finn ve Santoso artık algoritmayı ek robot platformlarında test etmeyi planlıyor. Bilim insanları, yerdeki robotlardan daha hızlı hareket eden ve kontrolü daha karmaşık olan drone’lara özellikle dikkat etmek istiyor.
(olb)
Haberin Sonu