نقش هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در شناسایی و جلوگیری از حملات مخرب

با پیشرفت تکنولوژی، روشی که مجرمان برای بهره برداری از آن تلاش می کنند نیز افزایش می یابد. امروزه حملات مخرب عامل اصلی نگرانی برای افراد و سازمان ها هستند. باج‌افزار، فیشینگ و نقض داده‌ها تنها نمونه‌هایی از اشکال مختلفی هستند که این حملات می‌توانند داشته باشند. دفاع های ساخته شده بر اساس فناوری های جدیدتر مانند یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی می توانند به محافظت از شما در برابر این تهدیدات کمک کنند، این سیستم ها دقیقا چگونه حملات مخرب را شناسایی و از آنها جلوگیری می کنند؟

نقش هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در امنیت سایبری

هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشینی (ML) دو ابزار قدرتمند مشابه اما متفاوت هستند که می توان از آنها برای شناسایی خطرات احتمالی قبل از ایجاد آسیب استفاده کرد. با استفاده از الگوریتم‌ها، فناوری هوش مصنوعی می‌تواند الگوهایی را در داده‌ها شناسایی کند که ممکن است رفتار مشکوک یا فعالیت مخرب را نشان دهد. سپس می‌تواند تهدیدهای احتمالی را علامت‌گذاری کند و به تیم‌های امنیتی هشدار دهد تا بتوانند اقدام کنند.

مانند بسیاری از دامنه‌های دیگر، تشخیص بدافزار زمینه دیگری است که یادگیری ماشین در آن مفید است. یادگیری ماشینی می‌تواند انواع بدافزارهای جدید را شناسایی کند و با ایجاد کتابخانه‌ای از نمونه‌ها، به تیم‌های امنیتی در واکنش سریع کمک کند. به همین دلیل، حملات مضر را می توان قبل از ایجاد هر گونه آسیب خنثی کرد.

همچنین می‌توان از AI و ML برای محافظت از شبکه‌ها با نگه داشتن زبانه‌ها در مورد رفتار کاربر استفاده کرد. این سیستم ها قادرند اقدامات کاربر را در چندین پلتفرم و دستگاه به منظور تشخیص رفتار غیرعادی یا مخرب نظارت کنند. این می تواند به شناسایی و پیشگیری از حملات مخرب توسط تیم های امنیتی قبل از اینکه فرصتی برای ایجاد آسیب داشته باشند کمک کند.

چگونه AI و ML می توانند تهدیدات را شناسایی و از آن جلوگیری کنند

راه‌های زیادی وجود دارد که می‌توان از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای شناسایی و جلوگیری از تهدیدات مخرب استفاده کرد.

• افزایش دقت برای شناسایی تهدیدات مخرب: از طریق استفاده از الگوریتم‌هایی که می‌توانند الگوهایی را در داده‌ها شناسایی کنند که ممکن است رفتار مشکوک را نشان دهد، هوش مصنوعی و ML می‌توانند به بهبود دقت سیستم‌های تشخیص بدافزار کمک کنند.
• نظارت بر فعالیت کاربر: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین قادر به نظارت بر رفتار کاربر در بسیاری از پلتفرم‌ها برای شناسایی هرگونه رفتار مشکوک یا مخرب هستند. به این ترتیب تیم های امنیتی می توانند قبل از وقوع هر گونه حمله مضر مطلع شوند.
• به روز رسانی دفاع بدافزار مبتنی بر امضا: هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی می‌توانند به فرآیند به‌روزرسانی سیستم‌های تشخیص بدافزار مبتنی بر امضا با استفاده از الگوریتم‌هایی برای شناسایی گونه‌های جدید بدافزار فعلی کمک کنند. این اجازه می دهد تا اقدامات مضر قبل از ایجاد هر گونه آسیب متوقف شوند.
• شناسایی محتوای مشکوک: هوش مصنوعی و ML همچنین می توانند در شناسایی محتوای مشکوک مانند لینک های فیشینگ یا URL های مخرب کمک کنند و شما را از بررسی دستی ایمن بودن یک پیوند نجات دهند. با اسکن وب برای یافتن چنین محتوایی، تیم‌های امنیتی می‌توانند قبل از اینکه کسی قربانی حمله شود، اقدامات پیشگیرانه انجام دهند.
• شناسایی تهدیدات روز صفر: تهدیدات خطرناک روز صفر را می توان با کمک هوش مصنوعی و ML نیز پیدا کرد. الگوریتم‌ها را می‌توان برای شناسایی روندهای کوچک در داده‌ها آموزش داد که می‌توانند حمله روز صفر را قبل از وقوع با تغذیه عمدی داده‌های بد به آنها نشان دهند.

مزایای استفاده از AI و ML برای امنیت سایبری

استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای شناسایی و جلوگیری از تهدیدات مخرب مزایای بی شماری را به همراه دارد. اول، می‌تواند به تیم‌های امنیتی کمک کند تا به هر خطر احتمالی سریع‌تر واکنش نشان دهند. از آنجایی که این سیستم‌ها دائماً شبکه‌ها را اسکن می‌کنند و رفتار کاربر را بررسی می‌کنند، می‌توانند تیم را از هرگونه فعالیت مشکوک در لحظه آگاه کنند و آنها را قادر می‌سازد تا به سرعت پاسخ دهند.

این امر شانس جلوگیری از حمله را قبل از وقوع آسیب افزایش می دهد. دوم، هوش مصنوعی و یادگیری ماشین می‌توانند با اجازه دادن به تیم‌های امنیتی برای تمرکز بر مهمترین وظایف، راه کارآمدتری برای پاسخ به تهدیدات ارائه دهند. با استفاده از الگوریتم‌هایی که کارهای روزمره یا تکراری مانند اسکن بدافزار یا شناسایی آدرس‌های اینترنتی مخرب را خودکار می‌کنند، تیم‌های امنیتی می‌توانند تلاش‌های خود را بر روی سایر حوزه‌هایی که نیاز به توجه بیشتری دارند متمرکز کنند.

این سیستم ها با حذف وظایف دستی از گردش کار خود، می توانند تیم ها را قادر سازند تا قبل از اینکه فرصتی برای آسیب زدن داشته باشند، در شناسایی و توقف حملات مخرب موثرتر عمل کنند. این در نهایت می تواند منجر به موارد کمتری از نقض اطلاعات یا سایر حملات سایبری شود. همچنین هوش مصنوعی و یادگیری ماشین می توانند به کاهش هزینه های مرتبط با امنیت کمک کنند.

با خودکار کردن وظایف تکراری، چنین سیستم‌هایی نیاز به کار دستی را کاهش می‌دهند که منجر به صرفه‌جویی در هزینه در طول زمان می‌شود. علاوه بر این، با شناسایی زودهنگام تهدیدها، می‌توانند به کاهش آسیب‌های ناشی از حملات مخرب کمک کرده و از نقض هزینه‌های اطلاعاتی جلوگیری کنند. در نهایت، هوش مصنوعی و ML می توانند به تیم های امنیتی در جلوگیری از تهدیدات آینده کمک کنند.

با یادگیری از حوادث گذشته، این سیستم ها می توانند الگوهایی را در داده ها شناسایی کنند که ممکن است نشان دهنده یک حمله بالقوه قبل از وقوع باشد. به این ترتیب، تیم‌های امنیتی می‌توانند اقدامات پیشگیرانه را انجام دهند و از هرگونه اقدام مخرب قبل از اینکه فرصت ایجاد آسیب را داشته باشد، جلوگیری کنند.

محدودیت ها و چالش های استفاده از AI و ML

در حالی که هوش مصنوعی و یادگیری ماشین مزایای زیادی برای امنیت سایبری دارند، محدودیت‌ها و چالش‌هایی نیز به همراه دارند.

• سیستم‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای آموزش صحیح به مقادیر زیادی داده نیاز دارند. بدون نقاط داده کافی، این سیستم ها ممکن است قادر به شناسایی دقیق تهدیدات مخرب نباشند. علاوه بر این، یافتن مجموعه داده‌های برچسب‌گذاری‌شده که می‌توانند برای آموزش استفاده شوند، دشوار است، زیرا برچسب‌گذاری داده‌ها به صورت دستی فرآیندی زمان‌بر و کار فشرده است.
• سیستم‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین معمولاً به‌عنوان جعبه‌های سیاه یا سیستم‌های غیرشفاف در نظر گرفته می‌شوند، به این معنی که توضیح اینکه چرا آنها نتیجه‌گیری‌های خاصی انجام داده‌اند ممکن است دشوار باشد. این می تواند اعتماد پرسنل امنیتی به یافته ها را دشوار کند و احتمال فعالیت مخرب از دست رفته یا گزارش نادرست را افزایش دهد.
• این سیستم ها باید دائماً نظارت و به روز شوند تا موثر باقی بمانند. با ظهور انواع جدیدی از بدافزارها یا سازگاری با بدافزارهای موجود، این سیستم‌ها باید بتوانند بر این اساس سازگار شوند تا مؤثر باقی بمانند. این امر مستلزم منابع و زمان تیم های امنیتی است که تهیه آن برای برخی سازمان ها دشوار است.
• ساختن یک سیستم هوش مصنوعی یا یادگیری ماشین از پایه می تواند گران باشد. منابع سخت افزاری و نرم افزاری برای اجرای صحیح این سیستم ها بسته به اندازه کسب و کار می تواند بسیار پرهزینه باشد. به همین دلیل، ممکن است اجرای آنها برای برخی از مشاغل چالش برانگیز باشد.

هوش مصنوعی و یادگیری ماشین ابزارهای امیدوارکننده ای برای خنثی کردن مجرمان سایبری هستند. سرمایه‌گذاری در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای امنیت سایبری سرمایه‌گذاری ارزشمندی است زیرا می‌تواند منجر به محافظت بیشتر در برابر فعالیت‌های بدخیم شود.