Thế Hệ Antivirus Trong Tương Lai Sẽ Thông Minh Hơn, Không Cần Phải Cập Nhật Thường Xuyên

Các phần mềm chống virus và phần mềm độc hại (malware) hiện có một khuyết điểm lớn: chúng chỉ có khả năng quét, phát hiện và tiêu diệt những mối nguy hiểm đã biết thông qua các bản cập nhật danh sách malware từ nhà phát triển. Chúng cũng có thể tìm ra được những biến thể của các phần mềm độc hại, nhưng hiệu quả chưa được cao. Tin tặc có thể lợi dụng điều này để qua mặt các phần mềm chống virus. Tuy nhiên, các mối lo ngại và vấn nạn về virus cùng malware sẽ sớm được khắc phục.

Thượng tuần tháng 11/2015, nhóm nghiên cứu thuộc công ty Deep Insitint cho biết đang chuẩn bị ra mắt một dịch vụ chống virus dựa trên trí tuệ nhân tạo. Kỹ thuật mới sử dụng các mạng lưới thần kinh nhân tạo để nhận biết dấu hiệu của những đoạn mã độc thông qua việc “học” nhận biết hàng triệu mẫu file chứa malware và không phải malware, nhờ công nghệ Deep Learning.

Eli David, nhà đồng sáng lập kiêm giám đốc công nghệ Deep Instinct, cho biết công ty đã sử dụng hàng nghìn tham số khác nhau cho mỗi file khi đưa nó vào quá trình “học”. Việc này sẽ tiêu tốn nhiều thời gian và sức mạnh xử lý, nên nó phải hoạt động trên một loạt các GPU mạnh mẽ.

Kết quả, một “mạng lưới thần kinh tĩnh” sẽ được phân phối đến người dùng cuối. Mạng lưới mới không cần được cập nhật thường xuyên như các ứng dụng chống virus truyền thống, thay vào đó nó đủ thông minh để tự phát hiện và chặn malware, kể cả những biến thể hay phần mềm độc hại mới. Được biết, nó có thể nhận ra nhiều hơn 20% lượng malware mới so với phần mềm hiện hành.

Ngoài Deep Insitint, 1 nhóm gồm 3 nhà nghiên cứu từ Microsoft và 1 người từ Google cũng đang phát triển mạng lưới trí tuệ nhân tạo để phát hiện phần mềm độc hại. Theo báo cáo, đã có 2.6 triệu mẫu được sử dụng để “huấn luyện” cho nhiều mạng lưới khác nhau, và cuối cùng thì chúng có thể nhận ra malware mới với “hiệu năng đáng kinh ngạc”. Bên cạnh đó, công ty Invincea cũng đã thử nghiệm giải pháp tương tự, và ghi nhận được tỷ lệ phát hiện malware lên đến 95% trong khi mức độ sai sót chỉ là 0.01%.