Penerapan Deep Learning Dalam Mendeteksi Malware

Tim data science dari Cylance , tengah mengembangkan pendeteksi malware dengan menggunakan teknik yang disebut “Deep Learning”, sebuah subset lebih rinci dari machine learning. Teknik ini yang diklaim mampu mendeteksi dan menentukan apakah sepenggal kode mengandung malware atau tidak hanya dalam waktu 100 milidetik bahkan kurang.

Dengan peningkatan jumlah malware yang dihasilkan setiap hari, kebutuhan untuk metode yang lebih otomatis dan cerdas untuk belajar, beradaptasi, dan menangkap malware sangat penting. Cylance memiliki sampai 2 petabyte data set untuk digunakan dalam teknik machine learning.

Matt Wolf, kepala data science di Cylance, mengatakan bahwa ia dan timnya biasanya menggunakan beberapa ratus CPU yang berjalan selama berhari-hari untuk memproses dan bekerja dalam mengolah data, dan membutuhkan waktu berminggu-minggu bahkan bulanan untuk melatih mesin untuk belajar tentang hal-hal tersebut. Dibutuhkan ratusan gigabyte memori, CPU dan “mesin besar,” katanya.

Menurut Wolf, premis utama di balik machine learning adalah pencocokan pola. Ketika melihat sebuah malware, mungkin tidak akan terlihat pola. Tapi ketika melihat setengah dari miliaran contoh, mungkin ada banyak sekali pola yang relatif mudah untuk dibedakan. Tujuan dari model ini adalah untuk menemukan pola-pola ini.

Konsep dalam penggunaan machine learning dan deep learning bukan merupakan suatu hal yang baru, tetapi dalam beberapa tahun terakhir hal ini menjadi lebih realistis untuk diimplementasikan. Dengan opsi komputasi awan membuat biaya komputasi big data menjadi lebih terjangkau, karena kita tidak perlu membangun data center dengan ratusan server lagi.

Sebuah sistem deep learning akhirnya bisa menggantikan alat deteksi malware yang ada saat ini, Wolff mengatakan. “Sebuah sistim machine learning lebih efektif dari mesin berbasis signature”

Untuk informasi lebih lengkap, dapat mengakases artikel Researchers Enlist Machine Learning In Malware Detection DISINI


Sumber :

Id Big Data