Durch das „Immunsystem“ geschützte neuronale Netze zur Abwehr von Cyberangriffen

RAILS ist ein neuer Algorithmus zur Zeichenerkennung. Ingenieure wurden durch Immunität zu ihrer Entwicklung inspiriert. Autoren

Entwicklungen weisen darauf hin, dass es zuverlässiger ist als Faltungs-Neuronale Netze.

„RAILS stellt den allerersten Ansatz dargegnerisches Lernen, das dem adaptiven Immunsystem nachempfunden ist. Es funktioniert anders als die angeborene Immunität“, erklärt Alfred Hero, emeritierter Professor an der John H. Holland University und einer der Leiter der in der Fachzeitschrift veröffentlichten Studie.IEEE.

Während das angeborene Immunsystemfür den Gesamtangriff auf Krankheitserreger verantwortlich ist, erzeugt die Immunität von Säugetieren neue Zellen, die zur Abwehr bestimmter Viren entwickelt wurden. Es stellt sich heraus, dass tiefe neuronale Netze, die bereits vom Informationsverarbeitungssystem im Gehirn inspiriert sind, diesen biologischen Prozess nutzen können.

Der RAILS-Algorithmus simuliert das NatürlicheSchutz des Immunsystems, um Gefahren zu erkennen und sich schließlich um verdächtige neuronale Netzwerkeingaben zu kümmern. Zu Beginn seiner Entwicklung untersuchte ein Team von Biologen, wie das adaptive Immunsystem der Mäuse auf das Antigen reagierte. Das Experiment verwendete Gewebe von gentechnisch veränderten Mäusen, die fluoreszierende Marker auf B-Zellen exprimieren.

Der RAILS-Algorithmus erwies sich nicht nur als effizient, sondern auch alsund übertraf die beiden am häufigsten verwendeten maschinellen Lernprozesse zur Bekämpfung gegnerischer Angriffe: Robust Deep k-Nearest Neighbor und Convolutional Neural Networks.

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