BrainChip và Quantum Ventura để giải quyết tội phạm mạng

Cập nhật: 23/2023/XNUMX

Quantum Ventura đang tạo các ứng dụng an ninh mạng cho Bộ Năng lượng Hoa Kỳ theo Chương trình Nghiên cứu Đổi mới Doanh nghiệp Nhỏ (SBIR).BrainChip và Quantum Ventura để giải quyết tội phạm mạng

Chương trình tập trung vào “Phát hiện mối đe dọa trên mạng bằng cách sử dụng điện toán mô phỏng thần kinh”, nhằm mục đích phát triển một phương pháp tiên tiến để phát hiện và ngăn chặn các cuộc tấn công mạng vào mạng máy tính và cơ sở hạ tầng quan trọng bằng cách sử dụng trí tuệ nhân tạo lấy cảm hứng từ não bộ.

“Điện toán mô phỏng thần kinh là một lý tưởng công nghệ để phát hiện mối đe dọa vì kích thước nhỏ và sức mạnh, độ chính xác và đặc biệt là khả năng học hỏi và thích ứng, vì những kẻ tấn công liên tục thay đổi chiến thuật của chúng,” Srini Vasan, Chủ tịch và Giám đốc điều hành của Quantum Ventura Inc. cho biết. “Chúng tôi tin rằng chúng tôi giải pháp kết hợp Akida của BrainChip sẽ là một bước đột phá để bảo vệ chống lại các mối đe dọa trên mạng cũng như giải quyết các ứng dụng bổ sung.”

Bộ xử lý thần kinh Akida và AI IP có thể tìm thấy các mẫu lặp lại, không xác định trong một lượng lớn dữ liệu ồn ào, đây là một tài sản trong việc phát hiện mối đe dọa trên mạng. Khi Akida tìm hiểu các mẫu lưu lượng truy cập mạng bình thường trông như thế nào, nó có thể phát hiện phần mềm độc hại, chữ ký tấn công và các loại hoạt động độc hại khác.

Do khả năng học trên thiết bị của Akida theo cách an toàn, không cần đào tạo lại trên đám mây, Akida có thể nhanh chóng học các kiểu tấn công mới, cho phép nó dễ dàng thích ứng với các mối đe dọa mới nổi.

BrainChip IP hỗ trợ học gia tăng, học trên chip và suy luận tốc độ cao với hiệu suất vượt trội tính theo ngân sách năng lượng từ micro watt đến milli watt, lý tưởng cho các thiết bị AI/ML tiên tiến như cảm biến thông minh, thiết bị y tế, đối tượng video cao cấp phát hiện, và ADAS/hệ thống tự trị.

Akida là một công nghệ dựa trên sự kiện, vốn có mức tiêu thụ năng lượng thấp hơn so với các máy gia tốc mạng thần kinh thông thường, mang lại hiệu quả năng lượng với hiệu suất cao cho các đối tác nhằm cung cấp các giải pháp AI trước đây không thể thực hiện được trên các thiết bị cạnh, chạy bằng pin hoặc không có quạt.

Xem thêm : Mô-đun IGBT | Màn hình LCD | Linh kiện điện tử