เทคนิคความมั่นคงไซเบอร์ที่ทำให้แฮกเกอร์ต้องเดา

ภาพจาก U.S. Army DEVCOM Army Research Laboratory

Army Research Laboratory (ARL) ได้ออกแบบเฟรมเวิร์กที่ใช้การเรียนรู้ของเครื่อง (machine learning) เพื่อเพิ่มความปลอดภัยให้กับเครือข่ายคอมพิวเตอร์ในรถยนต์ เฟรมเวิร์ก DESOLATOR (deep reinforcement learning-based resource allocation and moving target defense deployment framework) ซึ่งใช้การจัดสรรทรัพยากรตามการเรียนรู้การเสริมแรงเชิงลึก และปรับใช้การป้องกันสำหรับเป้าหมายที่เคลื่อนที่ ได้รับการออกแบบมาเพื่อช่วยระบุอินเทอร์เน็ตโปรโตคอล (internet protocol) หรือ IP ที่เหมาะสมที่สุดในการเปลี่ยนความถี่และการจัดสรรแบนด์วิดท์ เพื่อให้สามารถป้องกันเป้าหมายเคลื่อนที่ในระยะยาวได้อย่างมีประสิทธิภาพ Terrence Moore จาก ARL อธิบายว่า "หากคุณสับเปลี่ยนที่อยู่ IP เร็วพอ ข้อมูลที่กำหนดให้กับ IP จะสูญหายไปอย่างรวดเร็ว และฝ่ายจู่โจมจะต้องค้นหาอีกครั้ง" Frederica Free-Nelson ของ ARL กล่าวว่าเฟรมเวิร์กนี้ช่วยรักษาความไม่แน่นอนให้สูงพอที่จะเอาชนะผู้โจมตีโดยไม่ก่อให้เกิดค่าใช้จ่ายในการบำรุงรักษาที่มากเกินไป และป้องกันการลดลงของประสิทธิภาพในพื้นที่ที่มีลำดับความสำคัญสูงของเครือข่าย

อ่านข่าวเต็มได้ที่: U.S. Army DEVCOM Army Research Laboratory