AI Model Behaalt 98,53% Nauwkeurigheid In Het Detecteren Van Ransomware Op Slimme Apparaten

Wetenschappers hebben een AI-model ontwikkeld dat ransomware in IoT-apparaten met hoge nauwkeurigheid detecteert, met behulp van diepgaand leren en optimalisatietechnieken voor cybersecurity.

Een team van onderzoekers heeft vandaag hun bevindingen gedetailleerd in een wetenschappelijk rapport gepubliceerd door Nature, waarin een geavanceerd AI-gestuurd model wordt geïntroduceerd dat ontworpen is om ransomware-aanvallen op slimme apparaten te detecteren en te voorkomen.

Met de snelle uitbreiding van Internet of Things (IoT) technologie in huizen, de gezondheidszorg en industrieën, zijn cyberbeveiligingsbedreigingen een groeiende zorg geworden.

Ransomware, een van de gevaarlijkste cyberbedreigingen, sluit gebruikers uit van hun systemen totdat ze losgeld betalen. De onderzoekers legden uit hoe traditionele beveiligingsmaatregelen vaak falen om deze evoluerende aanvallen te detecteren en te voorkomen, wat onderzoekers ertoe aanzet om AI-oplossingen te verkennen.

Hun nieuw ontwikkelde model, genaamd Multi-head Attention-Based Recurrent Neural Network met Enhanced Gorilla Troops Optimization (MHARNN-EGTOCRD), verbetert de detectienauwkeurigheid van ransomware aanzienlijk met behulp van machine learning technieken.

Het model normaliseert eerst binnenkomende gegevens met behulp van min-max normalisatie, wat zorgt voor efficiënte verwerking. Vervolgens maakt het gebruik van Dung Beetle Optimization (DBO) – geïnspireerd op hoe mestkevers voedsel lokaliseren – om onnodige informatie te filteren, en zich alleen te richten op de meest relevante cyberbeveiligingsbedreigingen.

In de kern maakt het systeem gebruik van een Multi-head Attention en Long Short-Term Memory (MHA-LSTM) netwerk, een geavanceerde deep learning benadering die helpt bij het detecteren van complexe aanvalspatronen.

Door het analyseren van eerdere ransomware-gedragingen, kan de AI mogelijke aanvallen voorspellen en signaleren voordat ze volledig worden uitgevoerd. Bovendien wordt het systeem verfijnd met behulp van Enhanced Gorilla Troops Optimization (EGTO), wat de instellingen van de AI optimaliseert voor maximale efficiëntie.

Tijdens het testen behaalde het model een indrukwekkende nauwkeurigheid van 98,53% in het detecteren van ransomware, en presteerde daarmee beter dan traditionele cybersecurity-methoden. Deze hoge precisie suggereert dat AI een krachtig middel zou kunnen worden in de strijd tegen cybercriminaliteit, met name bij het beschermen van slimme apparaten tegen geavanceerde aanvallen.

De onderzoekers geloven dat hun model geïntegreerd zou kunnen worden in bestaande cybersecurity-systemen, en zodoende kan dienen als een vroegtijdig waarschuwingsmechanisme voor ransomware-aanvallen.

Naarmate IoT-apparaten blijven uitbreiden in het dagelijks leven, is het versterken van hun beveiliging cruciaal om financiële en gegevensverliezen te voorkomen. Door natuur-geïnspireerde optimalisatietechnieken te combineren met diep leren, vertegenwoordigt dit AI-model een aanzienlijke stap vooruit in cybersecurity.