人工智能学会的黑客
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是否黑客抵制人工智能吗？
和系统基于这种技术正越来越多地使用在现实生活中。 然而，通常的分析范围是有限的大量数据或复杂的计算。 但为什么不使用AI在这，你可以说，«；自然栖息地»? 在数字世界？ 也许这样的想法专家来自马萨诸塞技术学院(MIT)和加利福尼亚大学圣地亚哥(美国加州大学圣地亚哥分校)在创建一个AI，将寻找黑客的攻击。
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怎样的人工智能会赶上的黑客?
盗窃的IP地址变得越来越受欢迎的形式的网络攻击。 这样做是出于一些原因，从垃圾邮件和恶意软件偷密货币和支付卡数据。 通过一些估计，仅在2017年，发生类似事件已影响到超过10%的所有领域的世界。 伤害甚至大玩家，如亚马逊和谷歌。 没什么好说的规模较小的公司。
的保护措施以防止截获量的IP地址，通常是由已经当袭击发生。 但是，如果这些活动可以预测和随后追踪犯罪分子？ 遵循这一论断，该小组分析使用的方法«；串窃贼»个；并且已经培训了他的神经网络计算出一个可疑的活动。 最后，她能够确定大约为800可疑网络和发现他们中的一些被系统地拍摄的IP地址的多年。
<大段引用>之间传送数据的各种网关，使用一个动态的路由选择协议(BGP)。 然而，它有两个主要缺陷：没有身份验证和基本核查的来源。 这使得它提供。 给AI算法有关的信息过去的攻击，我们有训练有素的人工智能模型，以确定关键特点的工作的黑客的攻击。 例如，例如，多个阻挡的IP地址。 —；上述导致提交人Cecilia Testart.
队的创作者的新算法。 从左到右：戴维*克拉克，塞西莉亚Testart和菲利普*里特
一点解释。 而且我怎么捕捉的IP地址。 捕获BGP的攻击，大致说来，«说服»附近的网络，该网络的最佳方式达到一定的IP地址—；通过他们的黑客攻击网络。 流过它的网络，这些数据，黑客可以拦截和重新定向的交通到自己的目的。 开发商的算法得到以下的比喻：这就像试图叫人在固定电话。 你可以说，参加最近的机构对一个特定的数量。 如果你不知道什么这些机构并更接近你的位置。
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，以便更好地确定的战术袭击，一群科学家的第一个提取的数据在性能的网络运营商在过去的几年。 在此基础上，他们能够推断之间的相互关系的断裂地址和突发的互联网活动的黑客的攻击。 在这之后，它只是«；饲料»；数据系统的机学习和«教练»AI. 顺便说一句，如果您感兴趣的主题的大赦国际，和所有涉及，我们建议。 还有定期出版各种材料在这个问题。
的科学家团队的第一步是创建一个自动系统，用于防止网络犯罪。 在未来的，算法只会改善。 一个完整的报告所做的工作，并找到黑客的攻击，科学家们计划提交后的这个月在国际上，它会在阿姆斯特丹。 后来他们还承诺将在所审查的名单，他们发现了可疑的网络。
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