هوش مصنوعی برای امنیت سایبری

هوش مصنوعی برای امنیت سایبری – جرایم سایبری یک چشم انداز پرهزینه برای مشاغل در سراسر جهان است.

 این می‌تواند میلیاردها پوند برای شرکت‌ها هزینه داشته باشد و در برخی موارد حتی می‌تواند باعث ورشکستگی کسب‌وکارها در مواجهه با اثرات آن شود.

 طبق گفته Cybersecurity Ventures ، هزینه جهانی جرایم سایبری تا سال 2025 به 10.5 تریلیون دلار افزایش خواهد یافت. 

علی‌رغم این، پیشرفت‌های فناوری می‌تواند به نفع کسب‌وکارها نیز کار کند، و با رشد هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشینی در 12 ماه گذشته، فرصتی برای شرکت‌ها وجود دارد تا از هوش مصنوعی سایبری استفاده کنند تا به خود آرامش بیشتری دهند.

 بر اساس تحقیقات بازار متفقین ، هوش مصنوعی جهانی در بازار امنیت سایبری در سال 2022 ارزش 19.2 میلیارد دلاری داشت، اما تخمین زده می‌شود تا سال 2032 به ارزش 154.8 میلیارد دلار برسد.

 اما چگونه هوش مصنوعی می تواند امنیت سایبری را افزایش دهد؟ این مقاله شش روش برتر استفاده از هوش مصنوعی برای ارائه امنیت شبکه بیشتر برای مشاغل را بررسی خواهد کرد.

6 روشی که هوش مصنوعی امنیت سایبری را افزایش می دهد…

شناسایی و تحلیل تهدید

تشخیص تهدید مبتنی بر هوش مصنوعی بخش مهمی از امنیت سایبری مدرن است.

 الگوریتم‌های هوش مصنوعی در شناسایی بی‌نظمی‌ها و روندهایی که تهدیدات سایبری بالقوه را نشان می‌دهند مهارت بالایی دارند، زیرا می‌توانند مجموعه داده‌های وسیعی را در زمان واقعی پردازش کنند.

 این قابلیت هوش مصنوعی را قادر می‌سازد تا الگوها، رفتارها و ناهنجاری‌هایی را که ممکن است به تهدیدات سایبری بالقوه اشاره کنند، تشخیص دهد.

 تشخیص مبتنی بر هوش مصنوعی، بر خلاف سیستم‌های مبتنی بر قوانین مرسوم، قادر به شناسایی انحرافات ظریف از هنجار است، که اغلب اولین شاخص‌های نقض یا فعالیت مخرب هستند. 

ماهیت تشخیص تهدید مبتنی بر هوش مصنوعی در سازگاری آن نهفته است.

 مدل های یادگیری ماشینی به طور مداوم درک خود را از رفتار عادی و غیرعادی با یادگیری از داده های تاریخی تنظیم می کنند.

 این انعطاف‌پذیری در چشم‌انداز تهدید پویای امروزی ضروری است، جایی که دشمنان از استراتژی‌های حیله‌گرانه برای دور زدن دفاع مستقر استفاده می‌کنند.

 تشخیص تهدید مبتنی بر هوش مصنوعی برای حملات روز صفر بسیار مفید است زیرا می تواند تهدیدات جدید را بدون امضاهای از پیش تعریف شده شناسایی کند.

هوش مصنوعی می‌تواند حوادث را بر اساس تأثیر بالقوه دسته‌بندی کند، و به تحلیلگران امنیتی اجازه می‌دهد تا پاسخ‌ها را اولویت‌بندی کنند و منابع را به طور مؤثر تخصیص دهند.

 علاوه بر این، بررسی رویداد با توانایی هوش مصنوعی در زمینه سازی ناهنجاری های شناسایی شده ساده می شود، که زمان مورد نیاز برای تعیین منشاء و میزان حمله را کاهش می دهد.

تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده

تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده مبتنی بر هوش مصنوعی یک تغییر بازی در امنیت سایبری است. با استفاده از داده‌های تاریخی و الگوریتم‌های یادگیری ماشین، هوش مصنوعی می‌تواند خطرات و آسیب‌پذیری‌های امنیتی بالقوه را پیش‌بینی کند.

 این قابلیت پیش‌بینی تیم‌های امنیتی را قادر می‌سازد تا از دارایی‌های مهم محافظت کرده و دفاع خود را تقویت کنند تا یک قدم جلوتر از تهدیدات سایبری قرار بگیرند. 

ظرفیت تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده برای تشخیص روندها و الگوهای جدید قیمتی نیست.

 هوش مصنوعی قادر به شناسایی تغییرات ظریف در چشم انداز تهدید است، مانند اصلاحات برای استراتژی های حمله یا تمرکز بر نقاط ضعف خاص.

 به لطف این آینده نگری، سازمان ها می توانند تلاش های امنیتی خود را اولویت بندی کنند و منابع را در جایی که بیشتر مورد نیاز هستند تخصیص دهند.

تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده همچنین می تواند وضعیت امنیتی یک سازمان را در طول زمان ارزیابی کند و نقاط ضعف بالقوه و زمینه های بهبود را شناسایی کند.

 هوش مصنوعی می تواند اقدامات امنیتی پیشگیرانه ای مانند تقسیم بندی شبکه یا کنترل های دسترسی پیشرفته را برای کاهش سطح حمله با تجزیه و تحلیل مداوم داده ها پیشنهاد کند.

پاسخ خودکار

سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند هنگام شناسایی تهدیدها یا فعالیت‌های مشکوک، اقدامات سریعی برای کاهش خطرات و کاهش تأثیر حملات سایبری انجام دهند.

 ممکن است وصله‌ها و به‌روزرسانی‌ها نصب شوند، ترافیک شبکه مخرب مسدود شود یا سیستم‌های در معرض خطر جدا شوند.

 تعدادی از مزایای واضح برای پاسخ خودکار وجود دارد. مزیت اصلی آن این است که زمان واکنش به تهدیدات سایبری را به میزان قابل توجهی افزایش می دهد.

 در حالی که مداخله انسانی می تواند تاخیر ایجاد کند، هوش مصنوعی بلافاصله پس از شناسایی یک تهدید عمل می کند و به طور بالقوه یک حمله را قبل از اینکه آسیب قابل توجهی ایجاد کند، خنثی می کند.

علاوه بر این، پاسخ خودکار احتمال خطای انسانی را کاهش می دهد. سیستم‌های مجهز به هوش مصنوعی با بکارگیری مداوم پروتکل‌های امنیتی از پیش تعیین‌شده، مطمئن می‌شوند که پاسخ‌ها دقیقاً و بدون نظارت انجام می‌شوند.

 این امر به ویژه در سناریوهای فشار بالا که خطاها می توانند عواقب شدیدی داشته باشند بسیار مهم است.

علاوه بر این، پاسخ‌های خودکار مبتنی بر هوش مصنوعی قابل انطباق هستند.

 یک استراتژی مدیریت حادثه که مختص یک سازمان است را می توان با تعریف اقدامات پاسخ با توجه به نوع و شدت تهدید اجرا کرد. تیم‌های امنیتی به لطف این انعطاف‌پذیری، می‌توانند استراتژی‌های پاسخ مناسب را مطابق با سیاست‌ها و الزامات امنیتی منحصربه‌فرد خود پیاده‌سازی کنند.

امنیت نقطه پایانی

امنیت نقطه پایانی تقویت‌شده با هوش مصنوعی برای محافظت از دستگاه‌های فردی از جمله رایانه‌های شخصی، تلفن‌های هوشمند و دستگاه‌های اینترنت اشیا ضروری است.

 خط مقدم دفاع یک سازمان در برابر تهدیدات سایبری از این نقاط پایانی تشکیل شده است.

 سیستم‌های امنیتی نقطه پایانی مبتنی بر هوش مصنوعی همیشه این دستگاه‌ها را برای نشانه‌هایی از بدافزار، فعالیت مشکوک یا آسیب‌پذیری زیر نظر دارند.

هوش مصنوعی در ارائه حفاظت بلادرنگ برای نقاط پایانی برتری دارد.

 فعالیت فایل، ترافیک شبکه و رفتار سیستم را روی دستگاه‌های جداگانه با استفاده از الگوریتم‌های پیچیده تجزیه و تحلیل می‌کند.

 می‌تواند با نظارت مستمر نقاط پایانی، خطرات را به سرعت شناسایی و کاهش دهد، و مطمئن شود که تهدیدها قبل از نفوذ به شبکه یا دسترسی به اطلاعات خصوصی متوقف می‌شوند.

علاوه بر این، اطلاعات تهدیدی که هوش مصنوعی می تواند ارائه دهد برای امنیت نقطه پایانی بسیار مهم است.

 راه حل های مبتنی بر هوش مصنوعی قادر به تجزیه و تحلیل فوری داده های تهدید هستند و به تیم های امنیتی بینش مفیدی می دهند.

 این بینش ها حاوی اطلاعاتی در مورد انواع تهدیدها، نقاط پایانی تحت تأثیر قرار گرفته و اقدامات متقابل پیشنهادی است.

 تیم‌های امنیتی به لطف این اطلاعات بی‌درنگ، برای واکنش سریع به تهدیدات جدید و جلوگیری از آلوده کردن زیرساخت‌های شرکت توسط آنها، مجهزتر هستند.

اطلاعات تهدید

حجم وسیعی از داده های تهدید از منابع مختلف را می توان به راحتی توسط سیستم های مبتنی بر هوش مصنوعی پردازش و مرتب کرد.

 آنها در به دست آوردن نتایج ارزشمند از این داده ها عالی هستند و به تیم های امنیتی امکان دسترسی سریع به اطلاعات مفید در مورد تهدیدات جدید را می دهند.

سرعت هوش تهدید مبتنی بر هوش مصنوعی یکی از مزایای اصلی آن است.

 هوش مصنوعی قادر به تجزیه و تحلیل سریع و مرتبط کردن داده ها از طیف گسترده ای از منابع، مانند گزارش های شبکه داخلی، انجمن های وب تاریک و فیدهای منبع باز است.

 با کاهش پنجره آسیب‌پذیری، این تجزیه و تحلیل سریع تضمین می‌کند که تیم‌های امنیتی به سرعت از تهدیدات در حال ظهور مطلع می‌شوند.

هوش مصنوعی برای زمینه سازی اطلاعات تهدید نیز ضروری است.

 هوش مصنوعی می‌تواند با مقایسه داده‌های تهدید با محیط منحصربه‌فرد و آسیب‌پذیری‌های یک سازمان، توصیه‌های کاهش ریسک سفارشی ایجاد کند.

 تیم های امنیتی برای اولویت بندی وظایف و انجام اقدامات امنیتی متمرکز به لطف این آگاهی زمینه ای مجهزتر هستند.

تجزیه و تحلیل رفتار کاربر و نهاد (UEBA)

سیستم های UEBA برای مشاهده مداوم رفتار سیستم و کاربر در شبکه یک سازمان به منظور شناسایی هرگونه انحراف از خطوط پایه از پیش تعریف شده طراحی شده اند.

 UEBA با شناسایی الگوها و رفتارهای عجیب و غریب به شناسایی فعالیت‌های مشکوکی که اقدامات امنیتی سنتی ممکن است از قلم بیفتد، مانند حساب‌های در معرض خطر و تهدیدات داخلی کمک می‌کند.

هوش مصنوعی نقشی اساسی در اثربخشی UEBA ایفا می کند.

 الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند حجم وسیعی از داده‌ها را از منابع مختلف، از جمله گزارش‌ها، ترافیک شبکه و فعالیت‌های نقطه پایانی، در زمان واقعی پردازش کنند.

 این توانایی به UEBA اجازه می‌دهد تا پروفایل‌های دقیقی از رفتار معمولی کاربر و نهاد ایجاد کند، و تشخیص انحرافاتی را که ممکن است نشان‌دهنده فعالیت مخرب باشد، آسان‌تر می‌کند.

شناسایی تهدیدهای داخلی با روش های متداول مبتنی بر امضا دشوار است.

 اینجاست که UEBA به کار می آید. UEBA توانایی بررسی رفتار کاربر، از جمله دسترسی به اطلاعات خصوصی یا استفاده از مکان‌های ورود عجیب و غریب را دارد و می‌تواند در صورت شکسته شدن الگوها، آلارم‌ها را تنظیم کند.

 به لطف این رویکرد فعالانه، سازمان‌ها می‌توانند تهدیدهای داخلی احتمالی را قبل از جدی‌تر شدن بررسی کرده و به آنها رسیدگی کنند.

ملاحظات اتخاذ هوش مصنوعی در امنیت سایبری

با وجود مزایای بی شمار افزایش استفاده از هوش مصنوعی برای امنیت سایبری، مواردی وجود دارد که باید در نظر گرفته شوند. در زیر به برخی از ملاحظات اصلی هوش مصنوعی در امنیت سایبری نگاه کنید. 

• حریم خصوصی و انطباق – هنگام استفاده از هوش مصنوعی برای امنیت سایبری، سازمان ها باید از مقررات حریم خصوصی و قوانین حفاظت از داده ها پیروی کنند. هنگام مدیریت داده های حساس، مطمئن شوید که سیستم های هوش مصنوعی به حق حریم خصوصی افراد احترام می گذارند و ناشناس سازی یا نام مستعار را در نظر می گیرند.
• کیفیت و کمیت داده – مدل های هوش مصنوعی به شدت به داده ها متکی هستند. بسیار مهم است که اطمینان حاصل شود که داده های مورد استفاده برای آموزش و تجزیه و تحلیل با کیفیت بالا، دقیق و معرف محیط سازمان هستند. علاوه بر این، داشتن حجم کافی از داده برای سیستم‌های هوش مصنوعی برای یادگیری مؤثر و پیش‌بینی دقیق ضروری است.
• شفافیت و توضیح‌پذیری – به‌ویژه مدل‌های یادگیری عمیق ممکن است برای تفسیر دشوار باشد. در شرایطی که توصیه‌های هوش مصنوعی می‌تواند بر تصمیم‌گیری انسان تأثیر بگذارد، به اجرای استراتژی‌هایی برای افزایش شفافیت و درک تصمیمات هوش مصنوعی فکر کنید.
• نظارت و مداخله انسانی – به جای جایگزینی کامل تصمیم گیری انسانی، هوش مصنوعی باید از آن پشتیبانی کند. برای اطمینان از اینکه توصیه‌های هوش مصنوعی با اهداف سازمانی و ملاحظات اخلاقی مطابقت دارند، نظارت انسانی و قابلیت‌های مداخله را حفظ کنید.
• تعصب و انصاف – سوگیری های موجود در داده های آموزشی را می توان به الگوریتم های هوش مصنوعی منتقل کرد. برای تضمین تصمیم‌گیری بی‌طرفانه و منصفانه، مدل‌های هوش مصنوعی باید به طور معمول ممیزی شوند و سوگیری‌ها باید کاهش یابد، به ویژه در برنامه‌هایی مانند تشخیص تهدید و نظارت کاربر.

نتیجه

ادغام فناوری هوش مصنوعی در امنیت سایبری یک جهش قابل توجه در مبارزه مستمر ما در برابر چشم انداز تهدید دیجیتال دائماً در حال تحول و پایدار است.

 راه‌حل‌های امنیت سایبری مبتنی بر هوش مصنوعی دارای مزایای بی‌نظیری هستند، از جمله تشخیص تهدید در زمان واقعی و پاسخ سریع به تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده و تجزیه و تحلیل رفتار کاربر و نهاد بهبودیافته.

 این فناوری‌ها به کسب‌وکارها این امکان را می‌دهند که از داده‌های حساس و دارایی‌های مهم به طور مؤثرتر و دقیق‌تری نسبت به گذشته محافظت کنند.

با این حال، با قدرت زیاد، مسئولیت بزرگی به همراه دارد.

 سازمان‌هایی که هوش مصنوعی را در امنیت سایبری پیاده‌سازی می‌کنند باید از مسائل موجود از جمله کیفیت داده‌ها، حریم خصوصی، شفافیت و کاربرد اخلاقی آگاه باشند.

 دستیابی به بهترین نتایج مستلزم یافتن تعادل ایده آل بین تخصص انسانی و قابلیت های هوش مصنوعی است. 

مهندس حمید تدینی: نویسنده و وبلاگ نویس مشهور، متخصص در زبان برنامه نویسی و هوش مصنوعی و ساکن آلمان است. مقالات روشنگر او به پیچیدگی های این زمینه ها می پردازد و به خوانندگان درک عمیقی از مفاهیم پیچیده فناوری ارائه می دهد. کار او به دلیل وضوح و دقت مشهور است.