مزایای استفاده از هوش مصنوعی در امنیت سایبری
به گزارش کارگروه فناوری اطلاعات سایبریان؛ کارشناسان معتقدند که بهترین شیوه های امنیت سایبری با استفاده از فناوری هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) کمک زیادی میکند. براساس یک مطالعه، انتظار میرود بازار هوش مصنوعی در امنیت سایبری تا سال 2027 به 46.3 میلیارد دلار برسد.
هوش مصنوعی وضعیت امنیت سایبری کسب و کار را با استفاده از این فناوری برای کمک به شناسایی، جداسازی یا اصلاح تهدیدات سایبری احتمالی ناشی از نفوذ به شبکه کسب و کار، به شدت بهبود میبخشد.
4 مزیت استفاده از هوش مصنوعی در امنیت سایبری
پیشرفت فناوری با گذشت زمان : همانطور که هوش مصنوعی/یادگیری ماشینی رفتار یک شبکه تجاری را میآموزد و الگوهای شبکه را در طول زمان تشخیص میدهد، نفوذ هکرها به شبکه یک کسب و کار دشوارتر میشود.
مدیریت دادههای بیشمار به کمک هوش مصنوعی/یادگیری ماشینی : فایروالهای نسل بعدی (NGFW) روزانه صدها هزار فایل را اسکن میکنند، بدون اینکه سرویس را برای کاربران شبکه کاهش دهند.
زمان پاسخگویی و تشخیص سریعتر : استفاده از نرمافزار هوش مصنوعی/یادگیری ماشینی در فایروال و ضد بدافزار روی لپتاپ یا دسکتاپ مؤثرتر و پاسخگوتر به تهدیدات است و نیاز به دخالت انسان را محدود میکند.
امنیت کلی بهتر : هوش مصنوعی/یادگیری ماشینی محافظت در سطوح ماکرو و خرد را فراهم و نفوذ بدافزار به یک شبکه تجاری را بسیار دشوار میکند. درنتیجه تیمهای فناوری اطلاعات برای مقابله با تهدیدات پیچیدهتر راحتتر عمل میکنند و وضعیت امنیتی کلی بهبود پیدا میکند.
نحوه جلوگیری از حملات سایبری به کمک هوش مصنوعی
هوش مصنوعی به امنیت سایبری در سطح کلان و خرد کمک میکند. از دیدگاه کلان، یک مثال خوب این است که چگونه فایروالهای نسل بعدی از شرکت محافظت میکنند. الگوریتمهای یادگیری ماشینی تعبیهشده، فایلهای مشکوک را بدون استفاده از هر نوع پایگاه داده تاریخی و مبتنی بر امضا برای مقایسه تهدیدات سایبری جدید در برابر آن شناسایی و مسدود میکنند.
کارشناسان براین باورند که الگوریتم یادگیری ماشینی برای تشخیص رفتارهای خاص یک فایل استفاده میشود. اگر فایل از آستانههای خاصی برخوردار باشد، فایل جداسازی و تجزیه و تحلیل میشود. هر بار که از الگوریتم یادگیری ماشینی استفاده میشود، فایروال NGFW از رفتارهای تحلیل شده قبلی یاد میگیرد و در شناسایی فایلهای مشکوک مهارت بیشتری پیدا میکند. به این ترتیب، فایروالهای نسل بعدی از هیچ ابزار آفلاینی که سرعت عملیات شبکه را کاهش میدهد استفاده نمیکنند، بنابراین کاربران تأخیری را در زمان پاسخگویی شبکه تجربه نمیکنند.
از دیدگاه میکرو، در سطح دستگاه، نرمافزار ضد بدافزار از روشهای تشخیص مبتنی بر تجزیه و تحلیل اکتشافی استفاده میکند. به طور خلاصه، هوش مصنوعی بدافزار احتمالی را که قبلاً هرگز دیده نشده، شناسایی میکند.
نرمافزار آنتی ویروس متفاوت عمل میکند؛ یعنی از تشخیص مبتنی بر امضا استفاده میکند، بدین معنی که از مقایسه امضای شناسایی شده قبلی از یک ویروس شناخته شده در پایگاه داده امضا استفاده میکند. اگر نرمافزار آنتی ویروس هرگز این ویروس را ندیده باشد، تهدید سایبری را متوقف نخواهد کرد.
چگونگی حل چالشهای امنیت سایبری به کمک هوش مصنوعی
تا ماه ژوئن سال گذشته، نزدیک به 16 میلیارد تخلف ثبت شده است. علاوه بر این، از هر 100 ایمیل، یک ایمیل تلاش فیشینگ است. هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی میتوانند هزاران منبع مختلف فیشینگ از جمله توانایی تشخیص بین وبسایتهای فریبنده و معتبر را ردیابی کنند.
با اجرای هوش مصنوعی/یادگیری ماشینی روی دستگاههای شبکه و تشخیص مبتنی بر اکتشاف در دستگاههای کاربر نهایی، حملات روز صفر برای نفوذ به شبکههای تجاری مشکل خواهند داشت. نمونه دیگری از نرمافزار هوش مصنوعی برای تشخیص چهره است که لایه دیگری از حفاظت را به دستگاه کاربر و لایه دیگری از محافظت برای شبکه اضافه میکند.
به طور کلی، هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی به طور قابل توجهی پاسخگویی و قابلیت اطمینان شبکه یک کسب و کار را با وضعیت امنیتی سایبری تأیید شده افزایش میدهند.
نگرانیهایی در مورد هوش مصنوعی در امنیت سایبری
هوش مصنوعی بدون محدودیت نیست. این فناوری بدون مجموعه دادههای گسترده و متنوع برای آزمایش میتواند مثبت کاذب و نتایج نادرست را ارائه دهد. اگر هوش مصنوعی یک فایل تجاری مورد نیاز را مسدود کند، میتواند بر فرآیندها و عملیات تجاری تأثیر بگذارد. همچنین، به دست آوردن تمام مجموعه دادهها برای انجام آزمایشهای کامل که به هوش مصنوعی اجازه میدهد تا ناهنجاریهای معتبر را بیاموزد، زمانبر است.
هوش مصنوعی میتواند بهوسیله مجرمان سایبری برای تزریق مدلهای دادهای سودمند برای مهاجم استفاده شود. هکرها میتوانند تصاویر تهاجمی را برای نفوذ به امنیت چهره شناسه بسازند و یک شبکه تجاری را در معرض دید هکر قرار دهند.
آینده هوش مصنوعی در امنیت سایبری
فناوریهای پیشرفتهتر هوش مصنوعی برای کاهش حملات در حال پیادهسازی هستند. یکی از این ابزارها پردازش زبان طبیعی (NLP) است. پردازش زبان طبیعی برای ایجاد قوانین با تجزیه و تحلیل مجموعه دادههای نمونه، به یادگیری ماشینی متکی است. مفهوم دیگری که از هوش مصنوعی متولد شده، یادگیری عمیق (Deep Learning) است که هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی را برای به دست آوردن دانش به روشی که انسانها انجام میدهند، ترکیب میکند.
یادگیری عمیق از شبکههای عصبی استفاده میکند که یک حافظه پنهان از الگوریتمهایی است که برای تقلید از مغز انسان مدلسازی شدهاند. شبکه عصبی متشکل از میلیون ها پارامتر برای طبقهبندی و شناسایی مجموعهها و الگوهای داده است. یادگیری عمیق در دستگاههای شبکه و نرمافزارهای بدافزار برای شناسایی و توقف تهدیدات سایبری مشروع و در عین حال کاهش چشمگیر موارد مثبت کاذب استفاده میشود.
پردازش زبان طبیعی به سیستمها کمک میکند تا به راحتی اسپم و سایر تکنیکهای مهندسی اجتماعی را با یادگیری اشکال ارتباطی و الگوهای زبان شناسایی کنند.
به گفته کارشناسان، هوش مصنوعی پایه و اساس یادگیری ماشینی، پردازش زبان طبیعی و یادگیری عمیق است و همه آنها به بهبود وضعیت امنیت سایبری سازمان کمک میکنند. بدون شک، این ابزارها برای محافظت از تجارت در آینده ضروری هستند.