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美國國家實驗室新研究:利用人工智能挫敗非法加密貨幣挖礦_加密貨幣:全球十大加密貨幣人工智能技術應用

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8月21日,據TheBlock消息,美國能源部國家核安全局LosAlamos國家實驗室已經開發了一種基于人工智能的系統,可以檢測到非法的加密貨幣挖礦程序。LosAlamos實驗室方面稱,這項研究已發表在2020年7月27日的IEEEAccess雜志上。

基于圖形對比來分析

8月20日,LosAlamos國家實驗室宣布,其實驗室的計算機科學家已經開發出一種新的AI系統,該系統可能能夠識別那些劫持超級計算機,以挖掘諸如比特幣和門羅幣等加密貨幣的惡意代碼。

“基于歐洲和其他地區最近的計算機入侵,這種類型的軟件看門狗將很快成為防止加密貨幣礦工入侵高性能計算設施并竊取寶貴的計算資源的關鍵。”該實驗室研究員GopinathChennupati說道,“我們的深度學習人工智能模型旨在檢測超級計算機的濫用,尤其是應用于加密貨幣挖掘。”

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合法的加密貨幣礦工通常會組裝巨大的計算機矩陣,專門用來挖礦。少數礦工發現,如果他們能隱藏自己的動作,就可以通過劫持超級計算機來致富。新的AI系統將通過基于程序圖形的比較來捕捉他們。

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新聞稿稱,所有的程序都可以用圖形來表示,這些圖形由線、循環或跳躍連接的節點組成。就像人們可以通過對比罪犯的指紋與指紋數據庫中的指紋,來抓捕罪犯一樣,這個新的人工智能系統可以將程序控制流圖中的輪廓與允許在給定計算機上運行的程序的圖形目錄進行比較。

不同的是,該系統不是查找與已知犯罪程序的匹配項,而是通過檢查來確定該圖形是否在那些標識應該在系統上運行的程序的圖形中。

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研究人員通過將已知的良性代碼與濫用的比特幣挖礦代碼進行比較,來測試其系統。他們發現,他們的系統比常規的非AI分析系統更快、更可靠地識別了非法采礦行徑。

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由于該方法依賴于圖形比較,因此它不會被非法加密貨幣礦工常用的偽裝其代碼的技術手法所欺騙。

雖然這種基于圖形對比的方法可能無法為所有場景,提供一個完全萬無一失的解決方案,但它極大地擴展了一套有效的方法,可供網絡偵探在遏制網絡犯罪時使用。

加密劫持

未經授權使用第三方設備來開采加密貨幣的行為,通常被稱為加密劫持,劫持對象可以是一臺電腦,一部智能手機,或一套完整的網絡設備。

3月31日,據新加坡網絡安全公司Acronis發布了一份網絡安全調查報告顯示,有86%的IT專業人士對加密劫持感到擔憂。

根據2020年世界網絡保護周的調查,IT專家越來越擔心遇到加密劫持的攻擊。研究表明,有30%的個人用戶和13%的專業用戶不知道自己的數據或計算機資源是否被加密劫持這樣的危險手段暗中修改過。

報告還強調,過去兩年里,人們對加密劫持等網絡威脅手段的意識和擔憂不斷增強,自2019年以來激增了33%。

一般而言,加密劫持事件發生的頻率和范圍與加密貨幣的價格走勢較為一致。近期,加密貨幣的價格整體處于上漲趨勢,加密劫持事件又有上升的趨勢。

8月20,網絡安全公司Guardicore的實驗室發布一項研究稱,一個名為FritzFrog的惡意軟件已被部署到千萬個IP地址。這個惡意軟件主要針對政府辦公室、教育機構、醫療中心、銀行和電信公司,安裝了名為XMRig的Monero挖掘應用程序。

7月,美國科技巨頭思科系統旗下的安全情報公司CiscoTalos在一份報告中指出,其發現了一個活躍了數月之久的僵尸網絡——“Prometei”,該網絡可以禁用安全控制,復制重要文件,偽裝成其他程序在計算機系統中進行秘密挖掘操作。自三月初開始運行以來,研究人員估計它已感染了1,000至5,000個系統。

加密劫持仍然是一個較為普遍的問題,如果LosAlamos國家實驗室開發的人工智能系統,真的能夠更有效地檢測到非法加密挖礦這一行徑,它將為遏制加密劫持提供一套新的有效解決方案。

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