Durch GenDex-Technologie entstehen neue Prototypen
Künstliche Intelligenz (KI) hat sich in den letzten Jahrzehnten rasant entwickelt und bietet mittlerweile diverse Lösungen für etwaige gesellschaftliche Herausforderungen einer Zeit. Obwohl es beachtliche Erfolge von KI und Machine Learning (ML) gibt, sind Übertragungen von KI/ML-basierten Cybersecurity-Lösungen in die Praxis jedoch nach wie vor höchst anspruchsvoll. Das Konsortium des DynAISEC-Projekts erforscht und entwickelt die sogenannte GenDeX-Technologie.
Neue Technologie für Securtiy-KI: GenDex
GenDex ist ein kombinierter Ansatz für adaptive Cybersecurity bestehend aus drei wesentlichen Bestandteilen: (i) der automatischen und kontinuierlichen Erzeugung von synthetischen Daten mit generativen Modellen als Eingabedaten für das datengestützte Lernen; (ii) dem kontinuierlichen Erkennen von Angriffen und Anomalien durch neue „AI4SEC-Modelle“, die jüngste Entwicklungen rund um KI und ML nutzen, sowie die Erkennung von sogenannten „Concept Drifts“ (d.h. Änderungen in der Statistik der zugrundeliegenden Daten), um den richtigen Punkt für das Re-Training zu erkennen; (iii) die automatische Erklärung von AI4SEC-Entscheidungen bei der Erkennung von Angriffen als auch Concept Drifts, um das Verständnis von und Vertrauen in AI4SEC zu erhöhen sowie schnellere Diagnosen und Entscheidungen zu ermöglichen.
Sicherere Geräte und bessere Algorithmen durch DynAISec
Die erwarteten Ergebnisse sind: (i) datengetriebene AI4SEC-Modelle mit adaptiven Fähigkeiten für verbesserte Cybersecurity-Performance (höhere Erkennungsraten bei reduzierten, falschen Alarmen); (ii) Algorithmen für die automatische Generierung von synthetischen Cybersecurity-Daten für adaptives Re-Training mit Garantien bzgl. der Korrektheit der synthetischen Daten; (iii) Software-Bibliotheken, die die Erklärung von Modelverhalten und –voraussagen erlauben; (iv) Prototypen für drei spezifische Szenarien, nämlich In-Network Security (Verbreitung von Malware, IoT-targeted attacks, DDoS-Angriffe), Web-Browsing End User Security (Phishing, Fake-Site-Erkennung, Privacy Leaks, Data Exposure von MitarbeiterInnen) sowie In-Device Security von mobilen Geräten (Malware Erkennung auf Smartphones).
Über das Projekt
Die Projektpartner sind das Austrian Institute of Technology (AIT), Cyan Security Groum Gmbh, SBA Research und die Universität Wien an der Verknüpfung verschiedener Datensätze um durch Anwendung von KI- und ML-Ansätzen Cyberangriffe besser identifizieren zu können.
Das Projekt wird im Rahmen von IKT der Zukunft, 9. Ausschreibung (2020) durch die Forschungsförderungsgesellschaft (FFG) vom Bundesministerium für Klimaschutz, Umwelt, Energie, Mobilität, Innovation und Technologie gefördert.
