Сложные системы кибербезопасности преуспевают в поиске угроз в компьютерных сетях, но им часто не хватает вычислительной мощности, чтобы своевременно идентифицировать эти угрозы. Вместо этого они ищут общие показатели атак, называемые «плохими яблоками». Эти ограничения легко позволяют новым видам «плохих яблок» уклоняться от обнаружения современными системами кибербезопасности.

Новый чип под названием Neuromorphic Cyber Microscope, разработанный лабораторией Lewis Rhodes Labs в сотрудничестве с лабораторией Sandia National, призван решить данную проблему. Благодаря архитектуре, сходной со структуре  мозга, он может идентифицировать сложные шаблоны, которые указывают на конкретные «плохие яблоки», потребляя при этом меньше электроэнергии, чем стандартная 60-ваттная лампочка.

По словам специалистов, чип Neuromorphic Cyber Microscope, как и человеческий мозг, постоянно проверяет наличие угроз. Так, например, шланг или палка могут быть приняты мозгом за змею, что заставит человека испугаться и вздрогнуть. Аналогичным образом Neuromorphic Cyber Microscope сравнивает потоковые данные подозрительных образцов в зависимости от времени.

В ходе тестирования по мере того, как модели «плохих яблок» становились более сложными, работа традиционной системы кибербезопасности замедлилась в геометрической прогрессии, тогда как система Neuromorphic Cyber Microscope эффективно продолжала свою работу. Отмечается, что новая система кибербезопасности работала более чем в 100 раз быстрее и потребляла при этом в 1000 раз меньше энергии, чем обычные системы кибербезопасности.