هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی چگونه می توانند از حملات سایبری جلوگیری کنند؟

با پیشرفت تکنولوژی، روش هایی که مجرمان سایبری برای دستیابی به اهداف پلید خود استفاده می کنند نیز افزایش می یابد. امروزه حملات سایبری مخرب یکی از بزرگترین چالش ها برای افراد و سازمان ها است. باج افزار، فیشینگ و افشای اطلاعات تنها نمونه هایی از این گونه حملات هستند که می توانند عواقب بسیار بد و حتی جبران ناپذیری داشته باشند.

سیستم‌های دفاعی مبتنی بر فناوری‌های جدید مانند یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی می‌توانند به ما در محافظت از سیستم‌های کامپیوتری در برابر چنین تهدیداتی کمک کنند. اما آیا می دانید این سیستم ها دقیقا چگونه حملات مخرب را شناسایی کرده و از آنها جلوگیری می کنند؟ برای بررسی این موضوع تا پایان این مقاله با ما همراه باشید.

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 توانند برای شناسایی حملات سایبری احتمالی و جلوگیری از آنها قبل از ایجاد آسیب استفاده شوند. با استفاده از الگوریتم‌های خاصی، فناوری هوش مصنوعی می‌تواند الگوهایی را در داده‌ها شناسایی کند که ممکن است رفتار مشکوک یا فعالیت مخرب را نشان دهد. سپس این تهدیدات بالقوه علامت گذاری می شوند و به سرویس های امنیتی هشدار داده می شوند تا بتوانند به موقع پاسخ دهند.

از سوی دیگر، مانند بسیاری از زمینه های دیگر، یادگیری ماشینی می تواند برای شناسایی بدافزار مفید باشد. فناوری یادگیری ماشینی می‌تواند انواع جدیدی از بدافزارها را شناسایی کند و با ایجاد کتابخانه‌ای از نمونه‌ها، به تیم‌های امنیتی کمک کند تا به سرعت پاسخ دهند. بنابراین، حملات مخرب را می توان قبل از ایجاد هر گونه آسیب شناسایی و از آن جلوگیری کرد.

همچنین با استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی می توان رفتار کاربران را در فضای مجازی ردیابی کرد و در نتیجه از شبکه ها محافظت کرد. این سیستم ها می توانند فعالیت کاربر را در چندین پلتفرم و دستگاه ردیابی کنند و هر گونه رفتار غیرعادی یا مخرب را به سرعت شناسایی کنند. به این ترتیب مجرمان سایبری قبل از اینکه فرصتی برای ایجاد آسیب داشته باشند، شناسایی و از ایجاد آسیب جلوگیری می شود.

هوش مصنوعی و یادگیری ماشین چگونه می توانند تهدیدات سایبری را شناسایی و از آن جلوگیری کنند؟

راه های زیادی برای استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی برای شناسایی و جلوگیری از تهدیدات مخرب وجود دارد. در اینجا برخی از این راه حل ها آورده شده است:

• بهبود دقت تشخیص تهدیدات مخرب . هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی می‌توانند با استفاده از الگوریتم‌هایی برای شناسایی الگوهای مشکوک در داده‌ها، به بهبود دقت سیستم‌های تشخیص بدافزار کمک کنند.
• نظارت بر فعالیت کاربر هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی قادرند رفتار کاربر را در بسیاری از پلتفرم‌ها ردیابی کنند و در نتیجه توانایی شناسایی هرگونه رفتار مشکوک یا مخرب را فراهم کنند. به این ترتیب تیم های امنیتی می توانند قبل از وقوع هر حمله ای از آن مطلع شوند.
• به‌روزرسانی‌های ضد بدافزار مبتنی بر امضا : هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی می‌توانند انواع جدیدی از بدافزارهای فعلی را با الگوریتم‌های خاص شناسایی کرده و به نوعی پیش‌بینی کنند و از این طریق می‌توانند سیستم‌های شناسایی را به‌روزرسانی کنند. بدافزار مبتنی بر امضا می‌تواند کمک کند. بنابراین، قبل از ایجاد و توزیع نوع جدیدی از بدافزار فعلی، یک روش حفاظتی مناسب اتخاذ خواهد شد.
• شناسایی محتوای مشکوک هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی همچنین می‌توانند به شناسایی محتوای مشکوک مانند لینک‌های فیشینگ یا آدرس‌های اینترنتی مخرب کمک کنند و از دردسر بررسی دستی لینک‌ها جلوگیری کنند. با اسکن اینترنت برای یافتن چنین محتوایی، سرویس های امنیتی می توانند اقدامات پیشگیرانه را قبل از اینکه شخصی قربانی یک حمله سایبری شود، انجام دهند.
• تشخیص تهدید روز صفر تهدیدهای خطرناک روز صفر نیز با استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین قابل شناسایی هستند. الگوریتم‌ها را می‌توان برای تشخیص روندهای کوچک در داده‌ها که ممکن است نشان‌دهنده حمله روز صفر قبل از وقوع آن باشد، با تغذیه عمدی داده‌های بد آموزش داد.

مزایای استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای امنیت سایبری

استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی برای شناسایی و جلوگیری از تهدیدات مخرب سایبری مزایای زیادی دارد.

اول، می تواند به سرویس های امنیتی کمک کند تا به هر گونه تهدید بالقوه سریعتر پاسخ دهند. از آنجایی که این سیستم‌ها دائماً شبکه‌ها را اسکن می‌کنند و بر رفتار کاربر نظارت می‌کنند، می‌توانند سرویس‌های امنیتی را از هرگونه فعالیت مشکوک در زمان واقعی آگاه کنند و به آن‌ها اجازه پاسخ سریع را می‌دهند. این شانس توقف حمله را قبل از وارد شدن آسیب افزایش می دهد.

دوم، فناوری‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی می‌توانند راه مؤثرتری برای پاسخ به تهدیدات ارائه دهند و به متخصصان امنیتی اجازه می‌دهند تا بر آنچه مهم‌تر است تمرکز کنند. با استفاده از الگوریتم‌هایی که کارهای معمول یا تکراری را خودکار می‌کنند، مانند اسکن بدافزار یا شناسایی URLهای مخرب، متخصصان امنیتی می‌توانند تلاش‌های خود را بر روی حوزه‌های دیگری متمرکز کنند که نیاز به توجه بیشتری دارند.

با حذف عملیات دستی، این سیستم‌ها می‌توانند به تیم‌ها اجازه دهند تا حملات مخرب را قبل از اینکه مجرمان آسیب وارد کنند، به طور مؤثرتری شناسایی و متوقف کنند. همه این اقدامات در نهایت می تواند منجر به کاهش احتمال افشای اطلاعات یا سایر حملات سایبری شود.

سوم، هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی می تواند به کاهش هزینه های امنیتی کمک کند. با خودکار کردن کارهای تکراری، چنین سیستم هایی نیاز به کار دستی را کاهش می دهند و در نتیجه در طول زمان صرفه جویی در هزینه ها می شود. علاوه بر این، با شناسایی زودهنگام تهدیدها، می توانند به کاهش آسیب های ناشی از حملات مخرب و جلوگیری از نشت اطلاعات که همیشه برای شرکت ها هزینه بر است، کمک کنند.

در نهایت، هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی نیز می‌توانند به سرویس‌های امنیتی در جلوگیری از تهدیدات آینده کمک کنند. با به دست آوردن تجربه و یادگیری از حوادث گذشته، این سیستم ها می توانند الگوهایی را در داده ها شناسایی کنند که ممکن است نشان دهنده یک حمله بالقوه باشد. به این ترتیب، تیم‌های امنیتی می‌توانند اقدامات پیشگیرانه را انجام دهند و از هرگونه فعالیت مخرب قبل از ایجاد آسیب جلوگیری کنند.

محدودیت ها و چالش های استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

در حالی که هوش مصنوعی و یادگیری ماشین مزایای زیادی برای امنیت سایبری دارند، اما با محدودیت‌ها و چالش‌هایی نیز همراه هستند. شامل:

• هوش مصنوعی و سیستم های یادگیری ماشینی برای آموزش صحیح به حجم زیادی از داده ها نیاز دارند. بدون داده های کافی، این سیستم ها قادر به شناسایی دقیق تهدیدات مخرب نخواهند بود. علاوه بر این، یافتن مجموعه داده‌های برچسب‌گذاری‌شده که می‌توانند برای آموزش استفاده شوند دشوار است، زیرا برچسب‌گذاری دستی داده‌ها فرآیندی زمان‌بر و کار فشرده است.
• سیستم‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین اغلب به‌عنوان جعبه‌های سیاه یا سیستم‌های مات در نظر گرفته می‌شوند، به این معنی که توضیح اینکه چرا آنها به نتایج خاصی رسیده‌اند دشوار است. این ویژگی می تواند اعتماد به یافته ها را برای پرسنل امنیتی دشوار کند و احتمال نادیده گرفته شدن یا گزارش نادرست برخی از فعالیت های مخرب را افزایش دهد.
• این سیستم ها باید دائماً نظارت و به روز شوند تا موثر باقی بمانند. با ظهور انواع جدیدی از بدافزارها، و برای همگام شدن با بدافزارهای موجود، این سیستم ها باید بتوانند به طور کامل به روز شوند تا موثر باقی بمانند. این امر مستلزم منابع و زمان زیادی است که تهیه آن برای برخی سازمان ها دشوار است.
• ساختن یک سیستم هوش مصنوعی یا یادگیری ماشین از ابتدا می تواند پرهزینه باشد. منابع سخت افزاری و نرم افزاری برای پیاده سازی صحیح این سیستم ها بسته به اندازه کسب و کار می تواند بسیار گران باشد. به همین دلیل، آنها می توانند برای برخی از مشاغل چالش برانگیز باشند.

هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی برای بهبود امنیت سایبری وارد عمل می شوند

هوش مصنوعی و یادگیری ماشین ابزارهای امیدوارکننده ای برای متوقف کردن مجرمان سایبری هستند. سرمایه‌گذاری در این دو فناوری جدید امنیت سایبری یک سرمایه‌گذاری ارزشمند است، زیرا می‌تواند محافظت بهتری در برابر فعالیت‌های مخرب داشته باشد و از ضررهای بزرگ آینده جلوگیری کند.