مجلة عالم التكنولوجيا
مجلة تكنولوجية شاملة

كيف يدعم الذكاء الاصطناعي مجال الأمن السيبراني؟

عالم التكنولوجيا     ترجمة

 

مع تزايد انتشار الذكاء الاصطناعي في المجتمع فإنه يشق طريقه أيضًا إلى عالم الأمن السيبراني؛ إذ يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي بعدة طرق للمساعدة في تحسين الأمن السيبراني؛عن طريق الكشف التلقائي عن التهديدات والاستجابة لها، وتحسين كفاءة الشبكة، والمساعدة في تحديد نقاط الضعف.

لذلك خلال هذا المقال سنناقش بعض الطرق التي يغيّر بها الذكاء الاصطناعي مجال الأمن السيبراني، وكيف يمكن أن يساعد عملك في البقاء آمنًا عبر الإنترنت.

– ما هو دور الذكاء الاصطناعي في الأمن السيبراني؟

 

كيف يمكن أن يحقق الذكاء الاصطناعي الأمان لعالم الأمن السيبراني؟
كيف يمكن أن يحقق الذكاء الاصطناعي الأمان لعالم الأمن السيبراني؟

 

دور الذكاء الاصطناعي في مجال الأمن السيبراني هو مساعدة المؤسسات في تقليل مخاطر الانتهاكات وتحسين الوضع الأمني ​​العام لديها، ويعمل الذكاء الاصطناعي في الأمن السيبراني من خلال التعلم من البيانات السابقة لتحديد الأنماط والاتجاهات، ثم يتم استخدام هذه المعلومات لعمل تنبؤات حول الهجمات المستقبلية. ويمكن أيضًا تكوين الأنظمة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي للاستجابة تلقائيًا للتهديدات ومحاربة التهديدات الإلكترونية في جداول زمنية أسرع.

ومع استمرار تطور الهجمات ضد الشركات لم يعد تحليل التهديدات السيبرانية والهجمات الإلكترونية وتعزيزها يمثل تحديًا على المستوى البشري. واعتمادًا على حجم مؤسستك يجب معالجة ما يصل إلى عدة مئات من المليارات من الإشارات المتغيرة بمرور الوقت لحساب المخاطر بشكل مناسب.

واستجابة لهذا التحدي غير المسبوق تطورت أدوات وأساليب الذكاء الاصطناعي، مثل الشبكات العصبية، لمساعدة فرق أمن المعلومات في حماية المعلومات الحساسة، والحد من مخاطر الاختراق وتحسين الوضع الأمني ​​لديهم بميزات أكثر فعالية وكفاءة للكشف عن التهديدات وإزالتها.

 

1- استخدام التعلم الآلي في الفضاء الإلكتروني

التعلم الآلي هو مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي تستخدم الخوارزميات للتعلم والتحسين تلقائيًا من التجربة دون أن تتم برمجتها بشكل صريح.

ويتم استخدامه بشكل أساسي في الأمن السيبراني لغرضين:

  • اكتشاف العيوب:

يمكن استخدام التعلم الآلي لاكتشاف الحالات الشاذة تلقائيًا، مثل سلوك المستخدم غير المعتاد أو نشاط الشبكة غير المتوقع، والذي قد يشير إلى وجود تهديد أمني.

  • التصنيف:

يمكن استخدام التعلم الآلي لتصنيف البيانات تلقائيًا، مثل رسائل البريد الإلكتروني أو الملفات، إلى فئات (مثل البريد العشوائي أو البرامج الضارة)؛ بحيث يمكن التعامل معها بشكل أكثر كفاءة.

 

2- الكشف الآلي عن البرامج الضارة والوقاية منها

يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في مواكبة مجرمي الإنترنت، وأتمتة اكتشاف التهديدات، والاستجابة بشكل أكثر فاعلية من الأساليب التقليدية القائمة على البرامج أو اليدوية. كما يمكن استخدام تقنيات التعلم الآلي لتحسين اكتشاف البرامج الضارة؛ من خلال الجمع بين أنواع عديدة من البيانات من مكونات مكافحة البرامج الضارة على المضيف والشبكة والسحابة.

 

3- كشف التصيد الاحتيالي والبريد العشوائي

يستخدم التعلم العميق كميات هائلة من البيانات لتدريب شبكة عصبية عميقة، والتي تتعلم لاحقًا كيفية تصنيف الصور أو إكمال المهام الأخرى بمفردها بمرور الوقت.

وحتى بالنسبة لعمليات الهجوم يمكن لنماذج التعلم العميق الحصول على معدلات دقة ممتازة. كما يتم استخدامها لاكتشاف الصور غير الآمنة للعمل وغيرها من الصور بالإضافة إلى البريد الإلكتروني العشوائي وهجوم التصيد الاحتيالي.

على سبيل المثال لا الحصر: تم توظيف التعلم العميق من قِبل شركة جوجل لاكتشاف رسائل البريد الإلكتروني القائمة على الصور التي يصعب اكتشافها، ورسائل البريد الإلكتروني ذات المحتوى المخفي، كما يمكن أن يساعد هذا في الكشف عن تعقيد هجمات التصيد، بما في ذلك أنماط حركة المرور على الإنترنت المرتبطة بالبريد العشوائي.

 

4- زيادة سرعة الكشف والاستجابة للمخاطر

تتمثل الخطوة الأولى في الدفاع عن شبكة شركتك في اكتشاف التهديدات عن طريق الذكاء الاصطناعي. سيكون الأمر مثاليًا إذا تمكنت من اكتشاف أشياء بسرعة مثل البيانات غير الموثوق بها. وسيحمي شبكتك من التلف الدائم.

ويُعد دمج الذكاء الاصطناعي مع الأمن السيبراني أفضل طريقة لاكتشاف التهديدات والاستجابة لها في الوقت الفعلي؛ حيث يفحص الذكاء الاصطناعي نظامك بالكامل بحثًا عن المخاطر. وعلى عكس الذكاء البشري وحده سيكتشف الذكاء الاصطناعي في الإنترنت المخاطر مبكرًا؛ ما يؤدي إلى تنبيهات أمنية أسرع وأكثر دقة ويجعل وظائف محترفي الأمن السيبراني فعالة.

 

5- الكشف عن التهديدات الجديدة

تًعد التحليلات التنبؤية لتحديد السلوك أو أنماط النشاط الشاذة واحدة من أفضل حالات استخدام الذكاء الاصطناعي في الأمن السيبراني. ولأن مجرمي الإنترنت يبحثون دائمًا عن طرق جديدة لاستغلال الأنظمة؛ يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي في تحديد هذه التهديدات الجديدة قبل أن تسبب أي ضرر.

 

6- تقليل عدد الإيجابيات الخاطئة

عندما يكون لديك الكثير من الإيجابيات الكاذبة فإن ذلك يستغرق وقتًا طويلًا والذي يمكن أن تستخدمه لإصلاح مشكلات حقيقية. ولكن مع وجود الذكاء الاصطناعي المسؤول عن تحديد الحوادث الأمنية، يمكنك تقليل عدد الإيجابيات الكاذبة وإعادة فريقك إلى العمل بسرعة.

يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل عدد كبير من الأحداث بسرعة وتحديد مجموعة واسعة من مخاطر الأمان، من البرامج الضارة إلى تحديد التهديدات للسلوك المحفوف بالمخاطر الذي قد يؤدي إلى التصيد الاحتيالي أو تنزيل التعليمات البرمجية الضارة بمساعدة علم البيانات. وتتحسن هذه الأنظمة بمرور الوقت وتستفيد من الهجمات السابقة لتحديد أنواع جديدة من الهجمات في الوقت الحاضر. كما يساعد تاريخ السلوك الذكاء الاصطناعي في التعرف على حالات الخروج عن القواعد المعمول بها والاستجابة لها؛ من خلال إنشاء ملفات تعريف للمستخدمين والأصول والشبكات.

ويتم تدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي على اكتشاف البرامج الضارة وتنفيذ التعرف على الأنماط واكتشاف حتى أصغر خصائص هجمات البرامج الضارة أو برامج الفدية قبل دخولها إلى النظام باستخدام خوارزميات متقدمة.

ومن خلال معالجة اللغة الطبيعية يمكن للذكاء الاصطناعي توفير ذكاء تنبؤي أعلى عن طريق حذف المقالات والأخبار والدراسات حول المخاطر السيبرانية وتنظيم المواد بمفرده. ويمكن أن توفر حلول الأمان المستندة إلى الذكاء الاصطناعي أحدث المعارف عن التهديدات العالمية والخاصة بالصناعة؛ ما يسمح لك باتخاذ قرارات أكثر استنارة لتحديد الأولويات بناءً على ما يُرجح استخدامه لمهاجمة أنظمتك، بدلًا مما يمكن استخدامه لمهاجمة أنظمتك.

 

7- الكشف عن الروبوتات التي تمثل خطرًا محتملًا

تمثل الروبوتات الآن جزءًا كبيرًا من حركة المرور على الإنترنت، ويمكن أن تشكل  تهديدًا خطيرًا، بدءًا من عمليات الاستيلاء على الحسابات باستخدام كلمات المرور المسروقة وحتى إنشاء الحساب الاحتيالي والاحتيال على البيانات.

لذلك يساعد الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في تحليل حركة مرور موقع الويب والتمييز بين الروبوتات الجيدة والروبوتات السيئة والبشر.

ومن خلال تحليل الأنماط السلوكية يمكن للشركات معرفة كيف تبدو رحلة المستخدم النموذجية وكيف تبدو الرحلة غير المألوفة المحفوفة بالمخاطر. كما يمكننا فك شفرة الغرض من حركة مرور الويب الخاصة بهم من هنا؛ ما يسمح لنا بمتابعة الروبوتات الشريرة.

 

8- توقع مخاطر الخرق

تساعد أنظمة الذكاء الاصطناعي في تحديد مخزون أصول تكنولوجيا المعلومات، وهو عبارة عن قائمة كاملة ودقيقة لجميع الأجهزة والمستخدمين والتطبيقات بمستويات مختلفة من الوصول إلى الأنظمة المختلفة.

الآن مع الأخذ في الاعتبار مخزون الأصول والتعرض للتهديدات (كما هو مذكور أعلاه) يمكن للأنظمة القائمة على الذكاء الاصطناعي التنبؤ بكيفية ومكان الاختراق على الأرجح؛ ما يسمح لك بتخطيط الموارد وتخصيصها للمواقع الأكثر ضعفًا.

 

المصدر

 

اقرأ أيضًا:

3 أسباب للاعتماد على الذكاء الاصطناعي في الأمن السيبراني

 

الرابط المختصر :
close

مرحبا 👋

سعداء بالتواصل معكم
قم بالتسجيل ليصلك كل جديد

نحن لا نرسل البريد العشوائي! اقرأ سياسة الخصوصية الخاصة بنا لمزيد من المعلومات.

اترك رد

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني.