米国のロスアラモス国立研究所のコンピュータサイエンティストは、暗号通貨ハイジャッカーと戦うのに役立つAIベースのソリューションを開発しました。長年にわたり、悪意のある行為者はパブリックコンピュータシステムをハイジャックして、Moneroやビットコインなどの暗号通貨をマイニングしてきました。これは、萌芽期の業界にとって赤旗を上げています。
LANL、暗号通貨ハイジャッカーに対するAIソリューションを開発
LANLは、第二次世界大戦中に使用された最初の原子爆弾を組織した米エネルギー省の国立研究所です。金曜日のプレスリリースに従って、米国の研究所は、ビットコインとMoneroをマイニングするためにシステムを操作するために暗号通貨ハイジャッカーが使用するマルウェアを検出できる可能性のあるAIシステムを開発したと通知しました。
LANLの研究者の一人、Gopinath Chennupatiは次のようにコメントしました：
「私たちのディープラーニングAIモデルは、暗号通貨マイニングの目的でスーパーコンピュータの悪用を検出するように設計されています。」
レポートで説明されているように、AIシステムは、トンの指紋データベース全体で指先の渦や弧を調べることで人間の犯罪者が逮捕されるのと同様に機能します。LANLは、コンピュータプログラムは、ノードがループ、ライン、またはジャンプで接続されたグラフで表されると指摘しました。
AIシステムは、プログラムのフロー制御グラフの輪郭を、特定のコンピュータシステムで実行が許可されている他のグラフと比較します。AIシステムは、システムで実行が許可されているプログラムに含まれているかどうかを決定するためにスキャンすることにより、マルウェアを検出します。
暗号通貨ハイジャッカーの終焉？
単純に言えば、AIシステムは既知の犯罪プログラムの一致をチェックするのではなく、グラフ比較に依存して暗号通貨ハイジャッカーを漁り出します。このアプローチは、ハイジャッキングコードの検出においてより迅速であることが証明されました。研究者たちは、システム上でビットコインマイニングコードをテストしました。また、AIシステムは、偽装されていてもマルウェアを特定できることに注意しました。
研究者たちは、新しいシステムが100%ハイジャック防止ソリューションを保証しない可能性があると述べました。しかし、それはサイバーセキュリティ担当官が暗号通貨ハイジャッカーを取り締まるための効果的なツールとして機能できます。Chennupatiは追加しました：
「ヨーロッパやその他の地域での最近のコンピュータ侵入に基づくと、この種のソフトウェア監視ソフトは、暗号通貨マイナーが高パフォーマンスコンピューティング施設にハッキングして貴重なコンピューティングリソースを盗むのを防ぐために、すぐに重要になります。」
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イビアム・ワイヤス
イビーム・ワイヤスは2019年から暗号資産ニュースを担当しています。ナイジェリア国立公開大学でコンピュータサイエンスを専攻し、Coinfomania、Crypto News Australia、AltcoinBuzzなど、さまざまな暗号資産ニュースプラットフォームで執筆活動を行ってきました。コンピュータサイエンスのバックグラウンドを活かし、現在は暗号資産、ロボティクス、長寿に関するニュースに注力しています。
