مع تقدم التكنولوجيا ، تزداد الطريقة التي يحاول بها المجرمون استغلالها. اليوم ، تعد الهجمات الخبيثة سببًا رئيسيًا للقلق لكل من الأفراد والمنظمات. تعد برامج الفدية والتصيد وخروقات البيانات مجرد أمثلة قليلة على الأشكال العديدة التي يمكن أن تتخذها هذه الهجمات.
يمكن للدفاعات المبنية على أحدث التقنيات مثل التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي أن تساعد في حمايتك من هذه التهديدات ، كيف تكتشف هذه الأنظمة بالضبط وتمنع الهجمات الضارة؟
دور الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في الأمن السيبراني
الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML) هما أداتان قويتان متشابهتان ولكنهما مختلفتان يمكن استخدامهما لتحديد الأخطار المحتملة قبل أن تتسبب في ضرر. باستخدام الخوارزميات ، يمكن لتقنية الذكاء الاصطناعي اكتشاف الأنماط في البيانات التي قد تشير إلى سلوك مشبوه أو نشاط ضار. يمكنه بعد ذلك الإبلاغ عن التهديدات المحتملة وتنبيه فرق الأمان ، حتى يتمكنوا من اتخاذ الإجراءات.
مثل العديد من المجالات الأخرى ، يعد اكتشاف البرامج الضارة مجالًا آخر حيث يكون التعلم الآلي مفيدًا. يمكن للتعلم الآلي اكتشاف متغيرات البرامج الضارة الجديدة ومساعدة فرق الأمان في الاستجابة بسرعة من خلال إنشاء مكتبة من العينات. لهذا السبب ، يمكن إحباط الهجمات الضارة قبل أن تسبب أي ضرر.
من الممكن أيضًا استخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لحماية الشبكات من خلال مراقبة سلوك المستخدم. هذه الأنظمة قادرة على مراقبة تصرفات المستخدم عبر منصات وأجهزة متعددة لاكتشاف السلوك غير المعتاد أو الضار. يمكن أن يساعد ذلك في اكتشاف الهجمات الضارة ومنعها من قبل فرق الأمن قبل أن تتاح لهم فرصة التسبب في أي ضرر.
كيف يمكن للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي اكتشاف التهديدات ومنعها
هناك العديد من الطرق التي يمكن من خلالها استخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في اكتشاف التهديدات الضارة ومنعها.
- زيادة الدقة لاكتشاف التهديدات الضارة: من خلال استخدام الخوارزميات التي يمكنها تحديد الأنماط في البيانات التي قد تشير إلى سلوك مشبوه ، يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في تحسين دقة أنظمة الكشف عن البرامج الضارة.
- مراقبة نشاط المستخدم: الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي قادران على مراقبة سلوك المستخدم عبر العديد من الأنظمة الأساسية لتحديد أي سلوك مشبوه أو ضار. وبهذه الطريقة يمكن إخطار الفرق الأمنية قبل وقوع أي اعتداء ضار.
- تحديث دفاعات البرامج الضارة القائمة على التوقيع: يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في عملية تحديث أنظمة الكشف عن البرامج الضارة القائمة على التوقيع من خلال استخدام الخوارزميات لتحديد سلالات جديدة من البرامج الضارة الحالية. هذا يسمح بوقف الأعمال الضارة قبل أن تسبب أي ضرر.
- تحديد المحتوى المشبوه: يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي أيضًا في تحديد المحتوى المشبوه ، مثل روابط التصيد الاحتيالي أو عناوين URL الضارة ، مما يوفر عليك الاضطرار إلى التحقق يدويًا مما إذا كان الرابط آمنًا. من خلال فحص الويب بحثًا عن مثل هذا المحتوى ، يمكن لفرق الأمان اتخاذ تدابير وقائية قبل أن يقع أي شخص ضحية للهجوم.
- اكتشاف تهديدات اليوم الصفري: يمكن أيضًا العثور على تهديدات يوم الصفر الخطيرة بمساعدة الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. يمكن تدريب الخوارزميات على تحديد الاتجاهات الصغيرة في البيانات التي يمكن أن تشير إلى هجوم يوم الصفر قبل حدوثه عن طريق تزويدهم ببيانات سيئة عن قصد.
فوائد استخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي للأمن السيبراني
حدود وتحديات استخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي
- تتطلب أنظمة الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي كميات كبيرة من البيانات ليتم تدريبها بشكل صحيح. بدون نقاط بيانات كافية ، قد لا تتمكن هذه الأنظمة من اكتشاف التهديدات الضارة بدقة. بالإضافة إلى ذلك ، من الصعب العثور على مجموعات البيانات ذات العلامات التي يمكن استخدامها للتدريب لأن وضع العلامات على البيانات يدويًا عملية تستغرق وقتًا طويلاً وتتطلب جهدًا كثيفًا.
- تعتبر أنظمة الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي عادةً صناديق سوداء أو أنظمة غير شفافة ، مما يعني أنه قد يكون من الصعب شرح سبب توصلهم إلى استنتاجات معينة. هذا يمكن أن يجعل من الصعب على أفراد الأمن الإيمان بالنتائج ، مما يزيد من احتمالية فقدان النشاط الضار أو الإبلاغ عنه بشكل خاطئ.
- يجب مراقبة هذه الأنظمة وتحديثها باستمرار من أجل الحفاظ على فعاليتها. مع ظهور أنواع جديدة من البرامج الضارة أو تكييف الأنواع الحالية ، يجب أن تكون هذه الأنظمة قادرة على التكيف وفقًا لذلك حتى تظل فعالة. يتطلب هذا موارد ووقتًا من فرق الأمان التي قد يصعب على بعض المنظمات توفيرها.
- قد يكون بناء نظام AI أو ML من الألف إلى الياء مكلفًا. يمكن أن تكون موارد الأجهزة والبرامج لتشغيل هذه الأنظمة بشكل صحيح مكلفة للغاية ، اعتمادًا على حجم العمل. لهذا السبب ، قد يكون تنفيذها صعبًا على بعض الشركات.