Le Modèle IA Atteint 98,53% de Précision Dans la Détection de Ransomware Sur les Appareils Intelligents

Des scientifiques ont développé un modèle d’IA capable de détecter les ransomwares dans les appareils IoT avec une grande précision, en utilisant des techniques d’apprentissage profond et d’optimisation pour la cybersécurité.

Une équipe de chercheurs a détaillé leurs découvertes aujourd’hui dans un article de Scientific Reports publié par Nature, présentant un modèle avancé alimenté par l’IA, conçu pour détecter et prévenir les attaques de ransomware sur les appareils intelligents.

Avec l’expansion rapide de la technologie de l’Internet des Objets (IoT) dans les maisons, les soins de santé et les industries, les menaces de cybersécurité sont devenues une préoccupation croissante.

Le rançongiciel, l’une des menaces cybernétiques les plus dangereuses, verrouille les systèmes des utilisateurs jusqu’à ce qu’ils paient une rançon. Les chercheurs ont expliqué comment les mesures de sécurité traditionnelles échouent souvent à détecter et à prévenir ces attaques en évolution, incitant les chercheurs à explorer les solutions d’IA.

Leur nouveau modèle, appelé Multi-head Attention-Based Recurrent Neural Network with Enhanced Gorilla Troops Optimization (MHARNN-EGTOCRD), améliore considérablement la précision de détection des ransomwares en utilisant des techniques d’apprentissage automatique.

Le modèle commence par normaliser les données entrantes à l’aide de la normalisation min-max, assurant ainsi un traitement efficace. Il utilise ensuite l’optimisation du Scarabée Bousier (DBO) – inspirée de la manière dont ces scarabées localisent leur nourriture – pour filtrer les informations inutiles, ne se concentrant que sur les menaces de cybersécurité les plus pertinentes.

Au cœur du système, l’approche adoptée est celle d’un réseau Multi-head Attention et Long Short-Term Memory (MHA-LSTM), une méthode avancée d’apprentissage profond qui aide à détecter des schémas d’attaque complexes.

En analysant les comportements passés des ransomwares, l’IA peut prévoir et signaler les attaques potentielles avant qu’elles ne soient totalement exécutées. De plus, le système est affiné à l’aide de l’Optimisation des Troupes de Gorilles Améliorée (EGTO), qui optimise les paramètres de l’IA pour une efficacité maximale.

Lors des tests, le modèle a atteint une impressionnante précision de 98,53% dans la détection des ransomware, surpassant les méthodes traditionnelles de cybersécurité. Cette haute précision suggère que l’IA pourrait devenir un outil puissant dans la lutte contre la cybercriminalité, en particulier pour protéger les appareils intelligents contre les attaques sophistiquées.

Les chercheurs pensent que leur modèle pourrait être intégré dans les systèmes de cybersécurité existants, fournissant un mécanisme d’alerte précoce pour les attaques de ransomware.

Au fur et à mesure que les appareils IoT continuent de se développer dans la vie quotidienne, il est crucial de renforcer leur sécurité pour prévenir les pertes financières et de données. En combinant des techniques d’optimisation inspirées de la nature avec l’apprentissage profond, ce modèle d’IA représente une avancée significative dans la cybersécurité.