By پیتر بالتازار، نویسنده فنی در MalwareFox

پیشرفت های فنی امروزی به سرعت در حال تغییر جهان هستند. بیست سال پیش، اینترنت در مقایسه با امروز هیچ بود. مانند اینترنت، چیز بزرگ بعدی که قرار است جهان را متحول کند این است هوش مصنوعی (AI).

وقتی هوش مصنوعی را می شنوید، اولین چیزی که به ذهن شما خطور می کند احتمالا ربات هوشمندی است که می تواند بر اساس موقعیت تصمیم گیری کند. در واقع، هوش مصنوعی کاربردهای بسیار بیشتری نسبت به ایجاد یک ربات دارد. اگرچه فیلم های علمی تخیلی و حادثه وحشتناک هوش مصنوعی فیس بوک تصویری منفی از هوش مصنوعی در ذهن عموم مردم ایجاد کرده‌اند، در واقع هوش مصنوعی کاربردهای مثبت بسیار بیشتری نسبت به موارد نامطلوب دارد، تنها در صورت استفاده قضایی.

اصطلاح دیگری که معمولاً در کنار هوش مصنوعی به کار می رود این است آموزش ماشین (ML). بسیاری از افراد از اصطلاح AI و ML به عنوان مترادف استفاده می کنند، که از نظر واقعی نادرست است، حتی اگر هر دو این اصطلاحات ارتباط نزدیکی با یکدیگر دارند. در حالی که هوش مصنوعی مفهومی برای طراحی یک سیستم هوشمند است که می تواند هوش انسانی را تکرار کند و تصمیمات خود را بگیرد، ML در واقع زیرمجموعه ای از هوش مصنوعی است که به ماشین ها کمک می کند تا از داده ها یاد بگیرند تا تصمیم گیری خود را بهبود بخشند و تقویت کنند.

هوش مصنوعی و ML کاربردهای زیادی در زمینه های مختلف مانند صنعت پزشکی، امور مالی، بازی، امنیت داده ها، شبکه های اجتماعی و غیره دارند. یکی از زمینه هایی که می توان از آنها به صورت تدریجی استفاده کرد این است امنیت سایبری.

به ما اطلاع دهید که چگونه هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی می‌توانند به تقویت امنیت سایبری کمک کنند.

چالش های پیش روی امنیت سایبری چیست؟

 
 
با پیشرفت فناوری امنیتی، مهاجمان سایبری در حال توسعه تکنیک های جدیدی برای نقض امنیت شدید سازمان و حمله به سیستم های خود با کدها و برنامه های مخرب هستند. تهدیداتی مانند باج افزار، جاسوس افزار، حملات مهندسی اجتماعیتروجان ها و غیره به طور مداوم در حال رشد هستند و اینترنت را به مکانی ترسناک برای کاربران عمومی تبدیل می کنند.

تغییرات منظم در روش حملات سایبری، مقابله با آنها را برای کارشناسان امنیت سایبری چالش برانگیز کرده است. علاوه بر این، عدم تمایل کاربران به به روز رسانی منظم دستگاه های خود، وضعیت را بدتر می کند. در زمان‌های اخیر، تکامل هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی به مجرمان سایبری نیز کمک کرده است. این فناوری ها به طور غیرقانونی برای کشف آسیب پذیری های سیستم و برنامه ریزی سریع یک حمله مناسب استفاده می شوند. با استفاده از یادگیری ماشینی، مهاجمان سایبری قادر به یافتن هدف با ارزش از پایگاه داده هزاران و میلیونی هستند.

هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی چگونه می توانند برای امنیت سایبری مفید باشند؟

 
 
وقتی صحبت از امنیت سایبری می شود، هوش مصنوعی و ML می توانند در مقابله با تهدیدات مدرن بسیار سودمند باشند. بسیاری از ارائه دهندگان برنامه های امنیتی در حال حاضر از این فناوری های مدرن در موتورهای تشخیص تهدید خود استفاده می کنند تا امنیت سایبری را خودکارتر و عاری از خطرات انسانی کنند. حوزه های زیادی در امنیت سایبری خواهید یافت که می توانند از قدرت هوش مصنوعی و ML برای کارایی بیشتر استفاده کنند. اصل اساسی فناوری هوش مصنوعی گروه بندی، دسته بندی، پردازش، فیلتر کردن و مدیریت داده ها است. برنامه های امنیتی مانند آنتی ویروس و آنتی بدافزار تقریباً از یک قانون استفاده می کنند.

در اینجا چگونگی هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی می تواند برای امنیت سایبری مفید باشد:

1. یادگیری ماشینی می تواند برای تجزیه و تحلیل مجموعه داده های قبلی تهدیدات و ایجاد یک الگو استفاده شود. با استفاده از این الگو، سیستم هوشمند مصنوعی می تواند خطرات پیش رو را به طور موثری شناسایی کرده و ورود آنها را به سیستم مسدود کند.
2. با تحلیل الگوی نقض‌های امنیتی قبلی، هوش مصنوعی می‌تواند به توقف هرگونه تهدید آینده کمک کند. شما می توانید بینش دقیقی از مشکلات احتمالی بدست آورید و از قبل برای چنین اتفاقاتی آماده باشید.
3. ML و AI را می توان برای پیش بینی هرگونه حمله احتمالی با تهیه یک تحلیل پیش بینی بر روی مجموعه داده های قبلی استفاده کرد.
4. با استفاده از ML و AI، سازمان‌ها می‌توانند مکانیزمی سریع و کارآمد برای محافظت از داده‌های تأثیرگذار بدون تأثیر بر عملکرد سیستم ایجاد کنند. این به کارشناسان امنیت سایبری کمک می کند تا هزینه های غیرضروری برای دریافت سخت افزار ارتقا یافته را کاهش دهند.
5. AI و ML همچنین می توانند برای شناسایی دقیق آسیب پذیری های سیستم استفاده شوند تا مهاجمان سایبری نتوانند از آنها سوء استفاده کنند و از آنها به نفع خود استفاده کنند.
6. هوش مصنوعی می تواند به شما کمک کند تا اقدامات امنیتی خود را با شناسایی نقاط ضعف خود ارتقا دهید و در نتیجه انعطاف پذیری تهدیدات سایبری را افزایش دهید.
7. La آخرین تهدیدات سایبری مانند حملات روز صفر، حملات DDoS و سایر حملات پیشرفته مشابه با برنامه امنیتی سنتی قابل پیشگیری نیستند. برای آنها، شما به راه حل های امنیتی مدرنی نیاز دارید که به نام آنتی ویروس نسل بعدی (NGAV) شناخته می شوند. NGAV یک برنامه امنیتی مبتنی بر یادگیری ماشین و هوش مصنوعی است که می تواند هر گونه تهدید احتمالی را از قبل شناسایی کرده و کاربران را در مورد آن آگاه کند.
8. اکثر برنامه‌های امنیتی سنتی و رایج زمان زیادی را برای اسکن و شناسایی تهدیدات موجود در سیستم صرف می‌کنند. NGAV مدرن می تواند حجم وسیعی از مجموعه داده ها را به سرعت و به طور موثر اسکن کند.

چالش های استفاده از ML و AI در امنیت سایبری چیست؟

 
 
استفاده از هوش مصنوعی و فراگیری ماشین فناوری‌های امنیت سایبری مزایای زیادی دارند، اما پیاده‌سازی آنها چالش برانگیز است زیرا به زیرساخت‌ها و پیش‌نیازهای خوبی نیاز دارند. در زیر چند چالش وجود دارد که کارشناسان امنیت سایبری در استفاده از ML و AI با آن مواجه هستند:

1. برای نشان دادن یک نتیجه دقیق، ترکیب یادگیری ماشین و هوش مصنوعی به حجم عظیمی از داده‌های گذشته نیاز دارد. هرچی بیشتر بهتر. ML آن داده ها را تغذیه می کند، آن ها را تجزیه و تحلیل می کند و راه حلی کارآمد برای مشکلات فعلی و آینده ایجاد می کند. جمع آوری چنین داده هایی یک چالش بزرگ است.
2. یادگیری ماشینی در مرحله اولیه می تواند زمان بر باشد. مهاجمان می توانند از این فرصت استفاده کرده و اطلاعات ضروری را به سرقت ببرند.
3. سازمان ها ممکن است مجبور شوند زیرساخت فعلی خود را تغییر دهند تا ML و AI را در سیستم کاری خود جمع کنند. این ممکن است منجر به هزینه‌های سنگینی شود که بسیاری از سازمان‌های کوچک ممکن است از عهده آن برنیایند.
4. هوش مصنوعی و ML هنوز در مراحل اولیه خود در زمینه امنیت سایبری هستند. بنابراین، در حال حاضر، شما نمی توانید به طور کامل فقط به آنها برای جنبه حیاتی مانند امنیت وابسته باشید.

جمعبندی

 
 
اگرچه امروزه هوش مصنوعی و ML در زمینه‌های مختلف مورد استفاده قرار می‌گیرند، اما فقط نوک کوه یخ لمس می‌شود و هنوز چیزهای زیادی برای کشف در این فناوری‌ها وجود دارد. در زمینه امنیت سایبری، چنین فناوری های پیشرفته ای نیازهای روز هستند، زیرا مجرمان سایبری همیشه یک قدم جلوتر از کارشناسان امنیتی هستند. امیدواریم پیاده سازی هوش مصنوعی به پیش بینی استراتژی های نفوذی ها و کاهش حملات کمک کند.

 
بیوگرافی: پیتر بالتازار یک علاقه‌مند به فناوری است که به دنبال روندهای جدید فناوری است. او به عنوان مشاور امنیت سایبری و نویسنده در MalwareFox.com. می‌توانید او را در حال پختن یک نظریه MCU بیابید، زمانی که او برای مبتدیان در زمینه رایانه راهنما نمی‌نویسد. پیداش کن Quora و لینک.

مرتبط:

• 7 بهترین روش امنیت داده برای سال 2021
• رمزنگاری عصبی متخاصم چیست؟
• کاربرد علم داده در حملات و رویدادهای شبکه امنیت سایبری