हाथापाई - एक मशीन जो कार्यक्रमों में कमजोरियों का पता लगा सकती है और उन्हें ठीक कर सकती है

नैतिक हैकिंग स्वचालन के लिए समर्पित, DARPA साइबर ग्रैंड चैलेंज में कार्यक्रम ने पहला स्थान हासिल किया

2011 में, जब निवेशक मार्क एंड्रिसन ने कहा कि "कार्यक्रम दुनिया को खा जाते हैं," यह विचार ताजा था। अब यह स्पष्ट है कि सॉफ्टवेयर हमारे जीवन के सभी पहलुओं में प्रवेश करता है। जटिल इलेक्ट्रॉनिक उपकरणों जैसे चिकित्सा उपकरण और रोबोट से लेकर सरलतम तक, जैसे इंटरनेट और थर्मामीटर से जुड़े प्रकाश बल्ब, सॉफ्टवेयर हमें घेर लेते हैं।

और इसका मतलब यह है कि हम इस सॉफ्टवेयर पर हमलों के प्रति संवेदनशील हैं जैसे पहले कभी नहीं थे।

हर साल मौजूदा कार्यक्रमों में 111 बिलियन लाइन कोड जोड़े जाते हैं, और उनमें से प्रत्येक एक नए संभावित लक्ष्य के रूप में कार्य करता है। स्टीव मॉर्गन, रिसर्च फर्म Cybersecurity Ventures के संस्थापक और मुख्य संपादक , यह भविष्यवाणी करते हैं कि सिस्टम पहले अज्ञात भेद्यताओं के माध्यम से हैक करता है - जिसे उद्योग "शून्य-दिन भेद्यता" कहता है - 2021 तक अमेरिका में दैनिक होगा, हालांकि 2015 में साप्ताहिक नहीं हुआ था ।

इस समस्या को हल करने के लिए, कार्नेगी मेलन विश्वविद्यालय के मेरे सहयोगियों और मैंने लगभग 10 साल एक ऐसी तकनीक बनाने में बिताए जो स्वचालित रूप से सॉफ़्टवेयर को सुरक्षित बना सके। फिर 2012 में, हमने अपने उत्पाद को दुनिया में पेश करने के लिए ForAllSecure की स्थापना की। हमें केवल यह साबित करने की जरूरत है कि हम जो कहते हैं वह कर सकते हैं, और हमने प्रतियोगिता में भागीदारी के रूप में किया।


शानदार सात: 2016 में लास वेगास में आयोजित साइबर ग्रैंड चैलेंज के फाइनल के दर्शकों के सामने प्रतिस्पर्धा वाले कंप्यूटर चमकते हैं।

2016 के लिए तेजी से आगे: हमारा समूह लास वेगास के एक होटल के शौचालय में जमा हो गया है और अपने नाखूनों को काट रहा है, यह सुनिश्चित करने के लिए कि यह प्रतियोगिता खो दी है, जिसे तैयार करने में कई हजार घंटे लग गए। यह अमेरिकी सुरक्षा रक्षा अनुसंधान परियोजनाओं द्वारा राष्ट्रीय सुरक्षा सुनिश्चित करने के लिए तकनीकी सफलताओं को प्रोत्साहित करने के लिए आयोजित कई घटनाओं (जैसे कि 2000 के दशक की शुरुआत में आयोजित रोबोट कार प्रतियोगिता) में से एक DARPA साइबर ग्रैंड चैलेंज (CGC) थी। CGC के बारे में आया क्योंकि DARPA ने माना कि वह दिन संयुक्त राज्य अमेरिका के लिए आ सकता है जब उनके पास साइबर हमलों को रोकने के लिए पर्याप्त लोग या उपकरण नहीं होंगे।

साइबरसिटी के लिए युद्ध के मैदान में तकनीक प्रेमी हैकर्स हैं, और उनमें से सबसे अच्छे वे हैं जो संगठन की रक्षा में घुसने के लिए सॉफ्टवेयर की कमजोरियों का फायदा उठाने में सक्षम हैं। अपने व्यक्तिगत उद्देश्यों के लिए ऐसा करने वाले अपराधियों को ब्लैक हैट हैकर कहा जाता है, और अक्सर वे उपकरण बनाते हैं जिसके साथ स्क्रिप्ट किडीज़, तैयार कार्यक्रमों का उपयोग करने वाले लोग, अराजकता पैदा कर सकते हैं, जैसे, उदाहरण के लिए, 2016 में, जब इंटरनेट बॉटनेट्स हुआ आम लोगों के घरों में निगरानी कैमरों की पहुंच हासिल करने वाली चीजों ने इंटरनेट पर बड़े पैमाने पर हमला किया। इसके विपरीत, नैतिक या श्वेत-टोपी हैकर्स, इस तरह के हमलों को रोकने के लिए अपने कौशल का उपयोग करते हैं। लेकिन नैतिक हैकर सभी सॉफ्टवेयर की सुरक्षा के लिए पर्याप्त नहीं हैं, जिनमें से वाणिज्यिक दुनिया में संख्या तेजी से बढ़ रही है, सामान्य बुनियादी ढांचे और सैन्य प्लेटफार्मों का उल्लेख नहीं करना, राष्ट्रीय और वैश्विक सुरक्षा के लिए महत्वपूर्ण है।

2014 में, DARPA ने साइबर ग्रैंड चैलेंज की घोषणा की - एआई सिस्टम को विकसित करने की व्यवहार्यता का परीक्षण करने के लिए एक दो साल की परियोजना जो सॉफ्टवेयर कमजोरियों को ढूंढ, सत्यापित और पैच कर सकती है। 2015 में, सौ टीमों ने पूर्व-योग्यता चरण में प्रवेश किया। 2016 में, उनमें से सात फाइनल में पहुंच गए, जहां उन्हें एक ऐसी प्रणाली पेश करने की आवश्यकता थी जो तर्क करने में सक्षम थी - एक जो न केवल समस्या को नोटिस करेगी, बल्कि इसकी उत्पत्ति के बारे में एक धारणा भी बनाएगी। चैंपियन को $ 2 मिलियन, और दूसरे और तीसरे स्थान - $ 1 मिलियन और $ 750,000 मिलते हैं।

DARPA द्वारा इन विवरणों को जारी करने के बाद, मेरे सहयोगियों और मुझे तुरंत एहसास हुआ कि यह प्रदर्शित करने का एक शानदार अवसर होगा कि हमारी स्वचालित साइबर सुरक्षा प्रणाली एक साधारण सैद्धांतिक खिलौना नहीं है। जब हमने ForAllSecure के बारे में बात की, तो हमें हमेशा अपने समाधान की व्यावहारिकता के बारे में संदेह का सामना करना पड़ा। हमने तय किया कि हमें प्रतियोगिता जीतने की जरूरत है, यह देखते हुए कि हम एक दशक से इस पर काम कर रहे थे।

विश्वविद्यालय में हमारा शोध एक साधारण धारणा के साथ शुरू हुआ: लोगों को यह सुनिश्चित करने के लिए कि वे सुरक्षित हैं उस सॉफ़्टवेयर को परीक्षण करने के लिए एक तरीके की आवश्यकता है। प्रोग्रामर, निश्चित रूप से सुरक्षा समस्याओं को खत्म करने के लिए हर संभव प्रयास करेंगे, लेकिन उनके मुख्य कार्य सरल हैं: उन्हें समय पर उत्पाद जारी करने और यह सुनिश्चित करने की आवश्यकता है कि यह वही करता है जो इसे करने की आवश्यकता है। समस्या यह है कि हैकर्स सॉफ़्टवेयर को प्राप्त करने के तरीके ढूंढेंगे जो इसे नहीं करना चाहिए।

आज, सॉफ़्टवेयर सुरक्षा के क्षेत्र में सर्वोत्तम प्रथाओं में स्रोत कोड की समीक्षा करने और संभावित कमजोरियों की पहचान करने के लिए विशेष उपकरणों का उपयोग शामिल है। यह प्रक्रिया बहुत सारे झूठे-सकारात्मक परिणाम पैदा करती है - उन स्थानों को चिह्नित करती है जो वास्तव में कमजोर नहीं हैं - इसलिए एक व्यक्ति को उन सभी के माध्यम से जाना चाहिए और उनमें से प्रत्येक की जांच करनी चाहिए। त्रुटि का पता लगाने की गति में सुधार करने के लिए, कुछ कंपनियां एथिकल हैकर्स पर भरोसा करती हैं, जो एक समय का विश्लेषण करते हैं या शुल्क के लिए बग खोज कार्यक्रमों में भाग लेते हैं, और उन्हें ज्ञात बग की संख्या और गंभीरता के लिए भुगतान करते हैं। लेकिन केवल सबसे सफल कंपनियां उच्चतम गुणवत्ता वाले कार्यक्रमों का परीक्षण कर सकती हैं। और समस्या केवल तब अधिक जटिल हो जाती है जब विभिन्न खुले स्रोत घटक और तीसरे पक्ष के अन्य कार्य अंतिम उत्पाद में शामिल किए जाते हैं।

हमने प्रतियोगिता में हाथापाई प्रणाली प्रस्तुत की, जो एथिकल हैकर्स के काम को स्वचालित करती है। उसने न केवल संभावित कमजोरियों को इंगित किया, उसने अपनी कमजोरियों को साबित करते हुए इन कमजोरियों का फायदा उठाया। सीजीसी में यह भी एक महत्वपूर्ण बिंदु था - भेद्यता के सबूत का प्रदर्शन करना और एक कार्यशील शोषण बनाना जीत के अंक हासिल करने के कुछ तरीके थे। और चूँकि मेहम एक ऐसी मशीन थी जिसे स्केल किया जा सकता है, इस तरह का विश्लेषण मनुष्यों के लिए दुर्गम गति से हो सकता है।


हाथापाई, अपने छह प्रतिद्वंद्वियों की तरह, पानी ठंडा करने की आवश्यकता। लेकिन खपत और तापमान के आंकड़ों से पता चला है कि मेहम बाकी की तुलना में अधिक सक्रिय रूप से काम करते हैं।

हम विश्वविद्यालय में हमारे द्वारा विकसित एक तैयार किए गए सॉफ्टवेयर विश्लेषण प्रणाली, और कार्यक्रम के पाठ के एक औपचारिक विश्लेषण के आधार पर, तबाही के निर्माण के करीब पहुंचे। इस पद्धति की तुलना एक गणितीय सूत्र के साथ की जा सकती है जो प्रत्येक पथ का वर्णन करता है जो एक कार्यक्रम ले सकता है, अर्थात्, एक निरंतर शाखात्मक विश्लेषणात्मक पेड़ जारी करना। ऐसा पेड़ जल्दी से काम करने के लिए बहुत बड़ा हो सकता है, लेकिन हम कुछ रास्तों को खत्म करने के लिए कई तरीके अपनाते हैं, जो पूरे पेड़ को कई शाखाओं तक कम करते हैं। उसके बाद, हम पहले से ही शेष शाखाओं का अधिक विस्तार से अध्ययन कर सकते हैं।

प्रतीकात्मक निष्पादन एक समीकरण बनाता है जो कार्यक्रम के पूरे तर्क को दर्शाता है - उदाहरण के लिए, x + 5 = 7 - और फिर इस समीकरण को हल करता है। इस रणनीति की तुलना किसी अन्य सॉफ़्टवेयर विश्लेषण विधि से करें, फ़ज़िंग , जब आप इसे छोड़ने के प्रयास में प्रोग्राम को यादृच्छिक मानों को खिलाने का प्रयास करते हैं, जिसके बाद आप पहले से ही उन कमजोरियों की पहचान कर सकते हैं, जो शटडाउन के कारण हुईं और उन्हें एक जानबूझकर हमले में कैसे इस्तेमाल किया जा सकता है। फ़ज़िंग यादृच्छिक डेटा में प्रवेश करता है जब तक कि यह समीकरण के मूल्य को सही नहीं करता है, यह निर्धारित करता है कि x = 2।

दोनों दृष्टिकोणों की अपनी ताकत है, लेकिन कई वर्षों तक फ़ज़िंग को कार्यान्वयन इनपुट में आसानी और प्रसंस्करण इनपुट डेटा की गति का लाभ मिला था। प्रतीकात्मक प्रदर्शन किसी भी व्यक्ति के लिए एक बड़ी और अनकही क्षमता से भरा हुआ था, जो इसे प्रबंधित करने का प्रबंधन कर सकता था। मईम प्रणाली में, जिसे हमने 2010 में बनाना शुरू किया था, हम दोनों दृष्टिकोणों को मिलाकर इसे प्राप्त करने में सक्षम थे।

फ़ज़िंग एक जबरदस्त गति से सूचित धारणा बनाने का एक प्रयास है कि किस तरह का इनपुट डेटा प्रोग्राम को नए तरीके से व्यवहार करने का कारण बन सकता है, और फिर इस बात पर नज़र रखें कि वास्तव में किस तरह का डेटा इस परिणाम की ओर ले जाता है। प्रतीकात्मक निष्पादन एक गणितज्ञ से औपचारिक रूप से यह पूछने का प्रयास है कि कौन सा इनपुट डेटा एक शोषण बनाने में मदद कर सकता है। हमने पाया कि कुछ त्रुटियों को त्वरित अनुमानों के माध्यम से सबसे अच्छा पाया जाता है, और अन्य जो गणितीय दृष्टिकोण का उपयोग करते हैं। इसलिए, हमने समानांतर में दोनों विधियों का उपयोग करने का निर्णय लिया। प्रतीकात्मक निष्पादन कार्यक्रम के एक हिस्से के क्रमिक अध्ययन में गहराई से जाता है, और इनपुट प्रदान करता है जो कोड के इस भाग को चलाता है। फिर सिस्टम इस डेटा को फ़ज़िंग प्रोग्राम में भेज देता है, जो कोड के इस सेक्शन पर बहुत तेज़ी से हथौड़ा चलाना शुरू कर देता है, इसके साथ भेद्यता को हिला देता है।

एक और हाथापाई की क्षमता सीधे बाइनरी कोड के साथ काम कर रही है, पाठ फ़ाइलों का अध्ययन करने वाले लोगों के विपरीत, अर्थात स्रोत कोड। इसका मतलब यह है कि सिस्टम उस व्यक्ति की मदद के बिना कार्यक्रम का विश्लेषण कर सकता है जिसने इसे विकसित किया है, और यह उन कार्यक्रमों के मामले में बहुत महत्वपूर्ण है जिनमें तीसरे पक्ष के डेवलपर्स द्वारा लिखे गए घटक शामिल हैं जिनके स्रोत कोड अब नहीं मिल सकते हैं। लेकिन द्विआधारी कोड के बारे में निर्णय करना मुश्किल है, क्योंकि, स्रोत कोड के विपरीत, इसमें न तो फ़ंक्शन हैं, न ही तार्किक चर, और न ही डेटा सार। बाइनरी कोड में केवल एक टुकड़ा मेमोरी और फिक्स्ड-लेंथ बिट वैक्टर हैं - एक कुशल डेटा स्टोरेज स्ट्रक्चर। ऐसे कोड के साथ काम करने के लिए, आपको एक मशीन होना चाहिए, और ऐसी मशीन बनाने के लिए जो इस तरह के प्रतिबंधों के साथ काम कर सकती है, इंजीनियरों को वास्तव में बहुत काम करना था।

भेद्यता का निर्धारण करने के बाद, मेहम एक काम करने वाला शोषण उत्पन्न करता है - ऐसा कोड जिसे ब्लैक हैट हैकर क्रैक करने के लिए उपयोग कर सकता है। लक्ष्य यह प्रदर्शित करना है कि ऑपरेटिंग सिस्टम में विशेषाधिकार प्राप्त करने के लिए किसी शोषण का उपयोग किया जा सकता है। परिणामस्वरूप, हाथापाई पूर्ण निश्चितता के साथ कमजोरियों की पहचान करती है, और न केवल संभावित समस्याओं को नोट करती है, जैसा कि अधिकांश कोड विश्लेषण उपकरण करते हैं।

2014 में, हमने डेबियन डिस्ट्रीब्यूशन में शामिल सभी प्रोग्राम्स पर मयमेम का परीक्षण किया, जो लिनक्स का एक लोकप्रिय संस्करण है, जो काम कंप्यूटर और सर्वर के लिए दुनिया भर में उपयोग किया जाता है। हाथापाई में लगभग 14,000 अद्वितीय कमजोरियां पाई गईं, और फिर सूची को 250 नए लोगों तक सीमित कर दिया, जो सर्वोच्च प्राथमिकता के हकदार थे। पूरे परीक्षण में एक सप्ताह का समय लगा, क्योंकि हमने एमेजॉन को अमेज़ॅन क्लाउड में कई सर्वरों तक पहुंचा दिया, और व्यावहारिक रूप से मानव हस्तक्षेप की आवश्यकता नहीं थी। हमने समीक्षा के लिए सबसे महत्वपूर्ण खोज डेबियन समुदाय को भेजी। एक वाणिज्यिक कंपनी में एक अनुसंधान परियोजना को चालू करने के हमारे निर्णय के कारणों में से एक डेवलपर्स के साथ इस तरह के पैमाने पर सहयोग करने की हमारी इच्छा थी, बड़ी संख्या में कमजोरियों की तलाश में हजारों कार्यक्रमों का विश्लेषण करना।


हाथापाई परियोजना टीम: ForAllSecure इंजीनियरों एक समापन समारोह में अपने दिमाग की उपज की पृष्ठभूमि के खिलाफ मुद्रा। लेख के लेखक, डेविड ब्रैमली, सामने की पंक्ति में हैं, बाएं से तीसरा।

3 जून 2015 को, सौ से अधिक प्रतिभागियों को योग्यता दौर में प्रवेश दिया गया था, और उन्हें 131 अद्वितीय कार्य दिए गए थे, जिनमें से प्रत्येक में कमजोरियां थीं। सबसे अधिक अंक (उनके लिए भेद्यता और पैच खोजने के लिए जारी) के साथ सात टीमों ने साइबर ग्रैंड चैलेंज फाइनल में जगह बनाई। ForAllSecure ने उस प्रतिभागी की उपलब्धि को दोगुना कर दिया जो अंकों में दूसरे स्थान पर था। और खुशी के इस संक्षिप्त क्षण ने अहसास को जल्दी ही हवा दे दी कि असली दबाव अब शुरू होता है!

Mayhem तकनीक पर आधारित एक पूर्ण स्वायत्त साइबरनेटिक निर्णय लेने की प्रणाली बनाने का कार्य एक बहुत ही कठिन उद्यम बन गया। विशेष रूप से, हम इस तथ्य के लिए धन्यवाद करने में कामयाब रहे कि DARPA ने विकास के पूरे वर्ष का समर्थन करने के लिए सात फाइनलिस्ट को पर्याप्त वित्त आवंटित किया। प्रौद्योगिकी के मुख्य घटकों में उपकरणों का एक समूह है जो निष्पादन योग्य कार्यक्रमों को एक ऐसी भाषा में अनुवाद करता है जो समझने और विश्लेषण करने में अपेक्षाकृत आसान है, साथ ही कमजोरियों को खोजने और उनका दोहन करने के लिए सक्रिय उपकरण, दोषपूर्ण बाइनरी कोड के लिए स्वचालित रूप से पैच बनाने के लिए सुरक्षात्मक उपकरण और कार्य के कुशल समन्वय के लिए एक कार्यक्रम है।

फाइनल की तैयारी में, हमें दो गंभीर कठिनाइयों का सामना करना पड़ा। सबसे पहले, यद्यपि हम उस तरह से खुश थे, जिस तरह से म्यामे ने कमजोरियों की तलाश को संभाला था, यह हमें लग रहा था कि पैच पर्याप्त प्रभावी नहीं होंगे। प्रतियोगिता में, वास्तविकता के रूप में, यह इस समस्या को हल करने के लिए लागत से अधिक प्रोसेसर समय खा जाएगा एक पैच जोड़ने के लिए कोई मतलब नहीं है। इसलिए, हमने स्वचालित पैच को जोड़ने के लिए एक प्रणाली पर बहुत लंबे समय तक काम किया जो 5% से अधिक की खपत को बढ़ाता है।

दूसरी बात, हमें जीत की रणनीति की जरूरत थी। मान लीजिए हमने एक भेद्यता पाई और इसके लिए एक पैच बनाया। शायद आपको इसे तुरंत रोल नहीं करना चाहिए यदि यह प्रोग्राम को बहुत धीमा कर देता है। कभी-कभी यह प्रतीक्षा के लायक है और पैच को केवल अंतिम उपाय के रूप में लागू करता है। हमने एक विशेषज्ञ प्रणाली विकसित की है जो कार्यक्रम को पैच करने के बारे में निर्णय लेती है।

जब हमारी टीम ने लास वेगास के बॉलरूम में प्रवेश किया, जहां फाइनल 5 अगस्त, 2016 को हुआ, तो हमने एक विशाल मंच पर चमकती रोशनी के साथ सात विशाल रैक देखे, जिसके नीचे 180 टन पानी के साथ एक टैंक था जो प्रतिभागियों के कंप्यूटर को ठंडा करता था। प्रतिभागियों को प्रतियोगिता की शुरुआत से पहले रात को कार तैयार करने की आवश्यकता थी, और फिर DARPA ने उन तक सभी पहुंच को दूर कर दिया। कारों को इंटरनेट से और आम तौर पर बाहरी दुनिया से काट दिया गया था। हम केवल इस बात की निगरानी कर सकते हैं कि हाथापाई कैसे काम करती है, सिस्टम की बिजली की खपत और तापमान का निरीक्षण करें, जिसके लिए आंकड़े प्रत्येक रैक के बगल में प्रदर्शित किए गए थे। हाथापाई लगातार प्रतिद्वंद्वियों की तुलना में अधिक सक्रिय रूप से काम करती है - और हमें उम्मीद थी कि यह एक अच्छा संकेत था।

लगभग 100 राउंड के लिए, प्रतिस्पर्धा प्रणालियों ने नए कार्यक्रम प्राप्त किए, और कमजोरियों के लिए कोड का विश्लेषण करना और कुछ ही मिनटों में सुरक्षा के लिए आवश्यक पैच जारी करना था। प्रत्येक राउंड में अंक भेद्यता की उपस्थिति, साथ ही पैच की प्रभावशीलता को खोजने और साबित करने के लिए मशीन की क्षमता के लिए दिए गए थे।


एक व्यापक अंतर से जीत: हाथापाई एक बड़े अंतर को बनाने में कामयाब रही, और फिर 40 वें दौर के बाद गिर गया। लेकिन टीम को प्रतियोगिता के अंत तक इस अंतर के बारे में कुछ भी पता नहीं था।

प्रस्तुति को अधिक रोचक बनाने के लिए, आयोजकों ने प्रतियोगिता के अंत में ही अंतिम बिंदुओं को सूचित करने का निर्णय लिया। इसका मतलब यह था कि इस प्रक्रिया में हमें नहीं पता था कि हम जीत रहे थे या हार रहे थे, हमने केवल मेमे को मिली कमजोरियों के बारे में संदेश भेजते हुए देखा। हालांकि, प्रतियोगिता की शुरुआत के कुछ घंटों बाद, 40 वें दौर के बाद, यह हमारे लिए स्पष्ट हो गया कि मेमे ने संदेश भेजना बंद कर दिया। कार्यक्रम दुर्घटनाग्रस्त हो गया।

हमारे अंदर सब कुछ सिकुड़ गया, क्योंकि यह हमें लगने लगा था कि हमारी सबसे बुरी रात हकीकत में बदल रही है। हमने आयोजकों से कार्यक्रम को फिर से शुरू करने का अवसर मांगा, लेकिन उन्होंने हमें ऐसा करने की अनुमति नहीं दी। और जब से प्रतियोगिता का केवल आधा हिस्सा पूरा हुआ, हम शर्मनाक हार की तैयारी करने लगे।

प्रतियोगिता के अंत में आयोजकों ने स्थिति पर टिप्पणी करना शुरू कर दिया, और सुंदर दृश्यों ने हमें दिखाया कि कैसे प्रत्येक टीम की मशीनें सेकंड में कार्यक्रमों में सुरक्षा समस्याओं को ठीक करती हैं और उन महीनों या वर्षों की तुलना में तय करती हैं जो लोग उस पर खर्च करेंगे। हॉल में 5,000 से अधिक लोगों ने भाग लिया था, और अतिथि टिप्पणीकारों - एक खगोल भौतिकीविद और प्रसिद्ध हैकर्स - ने उनकी रुचि को गर्म कर दिया। हमने उन्हें अपनी हार की घोषणा करने और स्क्रीन पर जानकारी के साथ इसकी पुष्टि करने के लिए तैयार किया।

हालाँकि, प्रत्येक दौर के बाद जोड़े गए बिंदुओं को देखते हुए, हमने अचानक महसूस किया कि पहले स्थान को बनाए रखने के लिए मेहम का शुरुआती अंतर पर्याप्त था, हालांकि उन्होंने 40 वें दौर के बाद काम करना समाप्त कर दिया। अंतिम दौर के परिणामों की घोषणा के बाद, ऐसा लगता है मानो पहाड़ हमारे कंधे से उतर गया है। हम जीत गए हैं।

DARPA कार्यक्रम के निदेशक माइक वॉकर ने कहा कि यह स्वायत्त साइबर रक्षा प्रदर्शन सॉफ्टवेयर सुरक्षा की दुनिया में "एक क्रांति की शुरुआत" था। उन्होंने परिणामों की तुलना राइट बंधुओं की पहली उड़ानों के साथ की, जो दूर तक नहीं उड़ती थीं, लेकिन ट्रांसकॉन्टिनेंटल उड़ानों का रास्ता दिखाती हैं।

अब तक, ForAllSecure अपनी नई सेवा के पहले संस्करणों को शुरुआती ग्राहकों को बेच रहा है, जिनमें अमेरिकी सरकार और उच्च तकनीक और एयरोस्पेस कंपनियां शामिल हैं। इस स्तर पर, सेवा मूल रूप से यह निर्धारित करती है कि क्या ऐसी समस्याएं हैं जो मानव विशेषज्ञों द्वारा तय की गई हैं। काफी समय से, मेमे जैसी प्रणाली लोगों, सुरक्षा विशेषज्ञों के साथ मिलकर काम करेगी, जिससे सॉफ्टवेयर की दुनिया सुरक्षित हो जाएगी। लेकिन हम मानते हैं कि दूर के भविष्य में, मशीन बुद्धि अपने दम पर इस कार्य का सामना करने में सक्षम होगी।