
Los Alamos Forscher finden einen Weg, um Bergleute von Supercomputern fernzuhalten
Zahlreiche Supercomputer in ganz Europa wurden kürzlich mit Kryptowährungs-Mining-Malware infiziert und heruntergefahren, um die Eingriffe zu untersuchen. In Großbritannien, Deutschland und der Schweiz wurden Sicherheitsvorfälle gemeldet, und es wird gemunkelt, dass ein ähnlicher Eingriff auch in einem Hochleistungsrechenzentrum in Spanien stattgefunden hat. Das bwHPC, die Organisation, die Forschungsprojekte zwischen Supercomputern in Baden-Württemberg koordiniert, gab am Montag bekannt, dass fünf seiner Hochleistungs-Computercluster aufgrund ähnlicher “Sicherheitsvorfälle” heruntergefahren werden müssen.
Diese Vorfälle sind nicht das erste Mal, dass Kryptowährungs-Mining-Malware auf einem Supercomputer installiert wurde. Kryptowährungen wie Bitcoin sind Formen des digitalen Geldes. Anstatt es wie Münzen oder Papierscheine zu prägen, graben Kryptowährungs Miner digital nach der Währung, indem sie rechenintensive Berechnungen durchführen. Ein neuer Algorithmus für künstliche Intelligenz wurde entwickelt, um Kryptowährungs Miner zu erkennen, die Rechenleistung von Forschungs-Supercomputern stehlen.
Die Informatiker des Los Alamos National Laboratory haben ein neues System für künstliche Intelligenz (KI) entwickelt, mit dem möglicherweise bösartige Codes identifiziert werden können, die Supercomputer entführen, um Kryptowährung wie Bitcoin und Monero abzubauen.
Legitime Kryptowährungs Miner stellen häufig riesige Computer-Arrays zusammen, die dem Ausgraben des digitalen Geldes gewidmet sind. Weniger schmackhafte Bergleute haben festgestellt, dass sie durch die Entführung von Supercomputern reich werden können, vorausgesetzt, sie können ihre Bemühungen verbergen. Das neue KI-System soll sie einfangen, indem Programme anhand von Grafiken verglichen werden, die wie Fingerabdrücke für Software sind.
Alle Programme können durch Diagramme dargestellt werden, die aus Knoten bestehen, die durch Linien, Schleifen oder Sprünge verbunden sind. So wie menschliche Kriminelle gefangen werden können, indem die Wirbel und Bögen auf ihren Fingerspitzen mit Aufzeichnungen in einer Fingerabdruckdatenbank verglichen werden, vergleicht das neue KI-System die Konturen im Flusssteuerungsdiagramm eines Programms mit einem Katalog von Diagrammen für Programme, auf denen ausgeführt werden darf einen bestimmten Computer.
Anstatt jedoch eine Übereinstimmung mit einem bekannten kriminellen Programm zu finden, prüft das System, ob ein Diagramm zu denjenigen gehört, die Programme identifizieren, die auf dem System ausgeführt werden sollen. Die Forscher testeten ihr System, indem sie einen bekannten, harmlosen Code mit einem missbräuchlichen Bitcoin-Mining-Code verglichen. Sie stellten fest, dass ihr System den illegalen Bergbaubetrieb viel schneller und zuverlässiger identifizierte als herkömmliche Nicht-KI-Analysen.
Da der Ansatz von Diagrammvergleichen abhängt, kann er nicht durch gängige Techniken getäuscht werden, mit denen illegale Kryptowährungs-Miner ihre Codes verschleiern, z. B. verschleierte Variablen und Kommentare, mit denen die Codes wie legitime Programmierung aussehen sollen.
Obwohl dieser graphbasierte Ansatz möglicherweise nicht für alle Szenarien eine vollständig narrensichere Lösung bietet, erweitert er die Reihe effektiver Ansätze, die Cyber-Detektive bei ihren laufenden Bemühungen zur Eindämmung von Cyber-Kriminellen verwenden können, erheblich. “Diese Art von Software namens SiCaGCN, das neuronale Netzwerk, wird bald von entscheidender Bedeutung sein, um zu verhindern, dass Kryptowährungs Miner in Hochleistungs-Computereinrichtungen eindringen und wertvolle Computerressourcen stehlen”, sagte der Projektforscher Gopinath Chennupati in der Erklärung.