隨著企業(yè)網(wǎng)絡(luò)中數(shù)字信息的數(shù)量不斷增長(zhǎng)，網(wǎng)絡(luò)攻擊的數(shù)量和成本也在不斷增加。網(wǎng)絡(luò)供應(yīng)商瞻博網(wǎng)絡(luò)(Juniper Networks)估計(jì)，2019年全球數(shù)據(jù)泄露的成本將達(dá)到2.1萬(wàn)億美元，大約是2015年的四倍。

現(xiàn)在，波士頓大學(xué)(Boston University)的兩名計(jì)算機(jī)科學(xué)家與位于劍橋(Cambridge)的非營(yíng)利工程解決方案公司Draper的研究人員合作，開(kāi)發(fā)出一種工具，可以讓黑客更難進(jìn)入不屬于自己的網(wǎng)絡(luò)。

研究計(jì)算機(jī)科學(xué)教授Peter下巴和b Rafik Hariri的附屬研究所計(jì)算和計(jì)算科學(xué)與工程、雅各哈勒爾,一個(gè)四年級(jí)的博士生在計(jì)算機(jī)科學(xué)中,曾與德雷伯研究人員開(kāi)發(fā)技術(shù),可以為各種漏洞掃描軟件系統(tǒng)經(jīng)常使用的網(wǎng)絡(luò)罪犯獲得條目。該工具使用深度學(xué)習(xí)來(lái)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別表明軟件缺陷的模式，可以在幾秒鐘內(nèi)掃描數(shù)百萬(wàn)行代碼，有朝一日將有能力修復(fù)它發(fā)現(xiàn)的編碼錯(cuò)誤。

Chin說(shuō)，這個(gè)名為DeepCode的項(xiàng)目是由DARPA(美國(guó)國(guó)防研究計(jì)劃局)MUSE項(xiàng)目和空軍研究實(shí)驗(yàn)室資助的，這個(gè)想法是他四年前在給他的機(jī)器學(xué)習(xí)課(CS 542)講課時(shí)產(chǎn)生的。Chin描述的是谷歌和斯坦福大學(xué)的科學(xué)家們?nèi)〉玫耐黄菩猿删?，他們利用深度學(xué)習(xí)來(lái)教授神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別數(shù)百萬(wàn)圖像中的共同模式，并利用這些模式識(shí)別YouTube視頻中的貓。他想知道一個(gè)類似的網(wǎng)絡(luò)是否能夠挖掘開(kāi)源程序的大數(shù)據(jù)，并找到表明軟件漏洞的模式。

Chin知道可以將軟件程序可視化地表示為控制流程圖。他還知道有一個(gè)包含10,000多個(gè)常見(jiàn)編碼錯(cuò)誤的庫(kù)，稱為CWE(常見(jiàn)缺點(diǎn)枚舉)，它是由美國(guó)標(biāo)準(zhǔn)與技術(shù)研究所(NIST)整理出來(lái)的。他推斷，如果NIST的CWE中常見(jiàn)的編碼錯(cuò)誤能夠以圖像的形式呈現(xiàn)出來(lái)，那么可以想象，可以對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，找到漏洞的常見(jiàn)模式，就像斯坦福神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)會(huì)識(shí)別貓的共同特征一樣。

有了這個(gè)初的靈感，當(dāng)時(shí)擔(dān)任德雷珀大學(xué)決策系統(tǒng)首席科學(xué)家和波士頓大學(xué)教授的Chin幫助DARPA獲得了該項(xiàng)目的資金。他、Harer (BU的Draper研究員)和Draper的同事開(kāi)始測(cè)試他對(duì)基于開(kāi)源C和c++函數(shù)的計(jì)算機(jī)程序的假設(shè)。

自2014年該項(xiàng)目啟動(dòng)以來(lái)，研究人員已經(jīng)認(rèn)識(shí)到，他們需要的不僅僅是控制流圖中的一張圖像，以發(fā)現(xiàn)漏洞。自那以后，他們改進(jìn)了自己的技術(shù)，增加了額外的特性，比如對(duì)代碼的解析表示，類似于現(xiàn)代編譯器所使用的，并且他們采用了通常用于自然語(yǔ)言處理的網(wǎng)絡(luò)。下巴說(shuō)他們的研究,說(shuō)明了這種大學(xué)/行業(yè)合作伙伴的承諾,現(xiàn)在是兩篇論文中所描述的,“自動(dòng)漏洞源代碼學(xué)習(xí)使用深表示,“已接受了IEEE ICMLA 2018,和“學(xué)習(xí)與生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)修復(fù)軟件漏洞,“2018年接受少量的酒。

Chin說(shuō)DeepCode的第二個(gè)功能，即修復(fù)編碼錯(cuò)誤，仍然是一個(gè)工作項(xiàng)目?！斑@*困難，”他說(shuō)?！凹m正錯(cuò)誤的軟件很像糾正錯(cuò)誤的語(yǔ)法。當(dāng)他們應(yīng)該說(shuō)“I went to the market”的時(shí)候，他們可以說(shuō)“I went to the market”。你訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)識(shí)別錯(cuò)誤的模式，并用正確的模式替換它。少這是基本思想。

Harer說(shuō)，一個(gè)問(wèn)題是研究人員對(duì)機(jī)器如何識(shí)別漏洞了解不夠。“這些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型*像是黑匣子模型，”他說(shuō)?！八麄兘邮芰舜罅繑?shù)據(jù)的訓(xùn)練，我們希望他們能弄清楚到底發(fā)生了什么?！边@是一個(gè)關(guān)于深度學(xué)習(xí)的普遍問(wèn)題。