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。篒BM開發(fā)最新虛擬修補漏洞技術(shù)

2019-02-19 15:55:34來源：科技日報

據(jù)技術(shù)探索在線17日消息

，國際商業(yè)機器公司(IBM)的研究人員最近設(shè)計了一種新技術(shù)

，可以在發(fā)現(xiàn)安全漏洞之前就進行虛擬修補。他們?nèi)涨霸谝粋€國際研討會上展示了這一技術(shù)

。

據(jù)技術(shù)探索在線17日消息

，國際商業(yè)機器公司(IBM)的研究人員最近設(shè)計了一種新技術(shù)，可以在發(fā)現(xiàn)安全漏洞之前就進行虛擬修補

。他們?nèi)涨霸谝粋€國際研討會上展示了這一技術(shù)

。

據(jù)該項目的首席研究員非迪·考普提稱，工程師們?yōu)閷ふ伊餍熊浖械陌踩┒炊粩嘌芯拷鉀Q方案，他們清楚地知道

，在應(yīng)用程序中找到所有漏洞是不可能的

，這在實際上以及理論上都是如此。這就意味著

，需要不斷向系統(tǒng)部署安全補丁

。

但在應(yīng)用程序上部署安全修補程序是一項繁瑣且耗時的任務(wù)

，需要執(zhí)行一系列步驟

，包括識別應(yīng)用程序的易受攻擊版本、管理該漏洞

、交付修補程序

、部署修補程序，然后重新啟動應(yīng)用程序

。通常

，補丁要在很長時間內(nèi)才能部署，因此應(yīng)用程序在發(fā)現(xiàn)漏洞后的一段時間內(nèi)仍然容易受到攻擊

。為了顯著加快這一過程，IBM研究人員推出了虛擬補丁

。

團隊成員利用機器學(xué)習技術(shù)來解決問題

。他們在給定的應(yīng)用程序上運行各種測試工具來生成數(shù)據(jù)，然后使用這些數(shù)據(jù)來訓(xùn)練模型

。他們先為應(yīng)用程序創(chuàng)建了數(shù)百萬個樣本

，然后確定輸入的分類標簽：良性、錯誤或惡意

，最終他們訓(xùn)練模型來預(yù)測一個新樣本究竟是良性的還是惡意的

。

研究人員根據(jù)他們之前生成的數(shù)據(jù)訓(xùn)練了模型

。該模型結(jié)合了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)

，在預(yù)測威脅發(fā)生之前的漏洞方面，取得了顯著成果——在評估中

，他們的模型成功地在威脅之前檢測到LibXML2和LibTIFF漏洞

，準確率分別為91.3%和93.7%。

在未來

，這一技術(shù)可以幫助開發(fā)人員在實際暴露之前更快

、更有效地修補軟件漏洞。研究人員還計劃繼續(xù)探索

，以發(fā)掘其修補更廣泛漏洞的有效性

。

總編輯圈點

安全攻防戰(zhàn)

，一向都是道高一尺魔高一丈的你來我往，是發(fā)現(xiàn)問題再解決問題

，是維持動態(tài)平衡

。人工智能能為安全做些什么?IBM的回答是，能未雨綢繆

。當漏洞出現(xiàn)

，也就意味著損失隨時可能發(fā)生。那么

，如果能在漏洞出現(xiàn)之前就進行修補呢?IBM安全團隊用“防患于未然”的思路來解決問題，預(yù)測漏洞的準確率達到九成以上

。這一技術(shù)還需要在更多場景下得到考驗和試煉

，但可以預(yù)見的是，人工智能時代的安全攻防戰(zhàn)

，會有另一番打法

。

責任編輯：孫知兵

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