Глубокое обучение в кибербезопасности

Согласно учебнику Информатика Коршунова 2022 разница между глубоким обучением и машинным заключается в уровне общности обеих концепций. Глубокое — это подкласс машинного обучения. Глубокое об. — это особый способ использования алгоритмов в аналитической практике, основанный на искусственных нейронных сетях.

В последние несколько лет технологии глубокого обучения переживают бум. Это связано, во-первых, с объемом данных — изображений, текста, транзакций, — которыми мы можем «скормить» нейронные сети, чтобы повысить их безошибочность в рамках таких задач, как идентификация объектов на фотографиях , языковые переводы, понимание речи . , медицинский диагноз или даже вождение автомобиля.

Во-вторых, рост популярности этого подхода связан с общедоступностью графических процессоров (GPU), которые ускоряют сложные математические операции, необходимые для глубокого обучения.

В-третьих, повышение эффективности методов глубокого обучения связано с совершенствованием самих алгоритмов и архитектуры нейронных сетей.

В настоящее время «глубина» сетей, которые в настоящее время превосходят людей в некоторых задачах классификации, составляет четверть тысячи слоев обучения, искусственных нейронов. Хотя не количество слоев, а структура сети определяет ее качество.

Примером использования методов глубокого обучения в сфере безопасности может служить обнаружение мошенничества с помощью так называемого автоэнкодер ( deep autoencoder network ), т.е. нейронные сети, создающие собственные представления входных данных, например, финансовых транзакций, а затем их декодирующие, отвечая на вопрос, является ли выбранная транзакция аномалией в контексте внутренней структуры данных.

Интересно, что на этапе создания этих внутренних представлений сетевое научение не контролируется. Это важно, потому что случаи мошенничества обычно невелики в пуле транзакций, что делает классические алгоритмы машинного обучения, такие как метод K ближайших соседей (k-NN) или метод опорных векторов (SVN), менее точными.

По оценкам экспертов, рынок глубокого обучения в 2022 году будет стоить на 65% больше, чем в 2018 году.

Промышленное использование решений искусственного интеллекта, основанных на методах глубокого обучения, перестало быть фикцией. Также польские компании, особенно в банковском и страховом секторе, все чаще видят ценность такого подхода. Это отражено, например, в тематике отраслевых конференций, посвященных безопасности, в ходе которых все чаще появляется тема глубокого обучения .