Monet uskovat, että tehokkaaseen tekoälyyn päästään jäljittelemällä ihmisälyä
Tämä ajattelutapa rajoittaa ymmärrystä siitä, mihin tekoäly voi pystyä jopa lähitulevaisuudessa. Uskomme, että kun todellista koneälyä osoittavia tekoälyjärjestelmiä syntyy, ne eivät käyttäydy ihmisen tavoin.
Project Blackfin
Yrittääksemme ymmärtää, miten tällaista koneälyä voitaisiin lopulta soveltaa kyberturvallisuuden alalla, olemme perustaneet tutkimushankkeen nimeltä Project Blackfin.
Kollektiivisen älykkyyden tekniikat, kuten parviälykkyys ja moniagenttinen vahvistusoppiminen, ovat ensimmäisiä askeleita tiellä, joka voi johtaa kohti todellisen koneälyn kehitystä. Kollektiivisen älykkyyden tekniikoissa mallinnetaan ja tutkitaan järjestelmässä olevien useiden agenttien välistä vuorovaikutusta. Agenttien väliset vuorovaikutukset voivat usein johtaa odottamattomiin käyttäytymismalleihin, jotka eivät poikkea luonnossa esiintyvistä yhteistyöilmiöistä, joita nähdään kalaparvissa tai hyönteiskoloniassa.
Mielestämme tutkimusta pitäisi suunnata enemmän siihen, että löydetään ja hyödynnetään emergenttiä koneälykkyyttä sen omassa ainutlaatuisessa muodossa sen sijaan, että sitä yritettäisiin muokata ihmisen tavoin käyttäytyväksi. Jos perimmäisenä tavoitteenamme on luoda järjestelmiä, jotka ylittävät oman älykkyytensä, meidän pitäisi ajatella ihmistä ja hänen kykyjään pidemmälle.
Kollektiivisen älykkyyden parvien agentit kommunikoivat keskenään ja jakavat tietoa. Federoitu oppiminen on yksi esimerkki yleisesti käytetystä tiedonjakomekanismista. Kun uusia, parempia viestintä- ja tiedonjakomekanismeja luodaan, kollektiivisen älykkyyden järjestelmistä tulee entistä kyvykkäämpiä ja tehokkaampia. Tulevaisuudessa, kun kollektiivisen älykkyyden parvet koostuvat aidosti älykkäistä agenteista, niiden kyvyt ylittävät kaiken, mitä voimme tällä hetkellä kuvitella.
Luonnossa eliöparvet toimivat yhdessä suorittaakseen toimintoja, jotka ylittävät yksittäisen yksilön kyvyt. Vuorovaikutuksessa toistensa kanssa, oppimalla ja jakamalla tietoa nämä eliökokoelmat pystyvät ratkaisemaan ongelmia joskus odottamattomilla tavoilla.
Kun kollektiivisen älykkyyden parven yksittäisten agenttien monimutkaisuutta lisätään, syntyy monimutkaisempia käyttäytymismalleja ja siten monimutkaisempia kykyjä. Näitä emergenttejä käyttäytymismalleja voidaan soveltaa reaalimaailman ongelmien ratkaisemiseen, esimerkiksi kyberturvallisuuden alalla. Uskomme, että kollektiivisen älykkyyden tekniikoilla on merkitystä myös monilla muilla aloilla, kuten liikenteen, energian, logistiikan ja itseohjautuvien ajoneuvojen alalla.
Hankkeen tavoitteet
Project Blackfin on monivuotinen tutkimushanke, jonka tavoitteena on tutkia, miten kollektiivista älykkyyttä voidaan soveltaa kyberturvallisuuden alalla. Tutkimus, jota johtaa WithSecuren tekoälyn huippuosaamiskeskus, on koko yrityksen laajuinen ponnistus, johon osallistuu WithSecuren insinöörejä, tutkijoita, datatieteilijöitä ja akateemisia kumppaneita. Tutkimuksen lähiajan tavoitteet ovat seuraavat:
Havaitseminen
Kehittää uusia, yleisempiä menetelmiä, joiden avulla voidaan havaita vihamielisiä toimia.
Seuranta
Luoda mekanismeja, joilla voidaan seurata hyökkääjän toimia useissa verkon päätepisteissä.
Automaatio
Parantaa ja automatisoida uhkatiedusteluvalmiuksia.
Parannukset
Ymmärtää, miten automatisoituja vastaustoimia voidaan toteuttaa ja parantaa.
Analyysi
Toteuttaa mekanismeja, joilla voidaan tehdä kontekstisidonnainen riskianalyysi jokaisesta päätepisteestä.
Aiheeseen liittyvät resurssit
Turvallisuuden itsearviointikyselylomake koneoppimiseen perustuville järjestelmille
Lue lisääTutkimus myrkytyshyökkäysten torjunnasta hajautetussa oppimisympäristössä.
Lue lisääProject Blackfin -hankkeen ensimmäiset tekoälyinnovaatiot ovat jo osa Endpoint Detection and Response -ratkaisuamme.
Lue lisääHaluatko puhua tarkemmin?
Täytä lomake saadaksesi lisätietoja Blackfin-projektista.
Akkreditoinnit ja sertifikaatit
