چگونه از هوش مصنوعی در امنیت سایبری استفاده می‌شود؟

امنیت سایبری با هوش مصنوعی می‌تواند تهدیدات سایبری را در زمان واقعی رصد، تجزیه و تحلیل کند و به آنها پاسخ دهد. همانطور که الگوریتم‌های هوش مصنوعی مقادیر انبوهی از داده‌ها را برای شناسایی الگوهایی که نشان‌دهنده یک تهدید سایبری هستند تجزیه و تحلیل می‌کند، همچنین می‌تواند کل شبکه را برای نقاط ضعف اسکن کند تا از انواع رایج حملات سایبری جلوگیری کند.

نقش هوش مصنوعی در امنیت سایبری

این فناوری می تواند در شناسایی، اولویت‌بندی و پیشگیری از حملات مجرمین سایبری، هکرها و نرم‌افزارهای مخرب، مدیریت ریسک، مقابله با تهدیدات سایبری همچنین در اتوماسیون هوشمند امنیت سایبری و اقدامات خودکار به مدیران امنیت مراکز داده، کارشناسان و تیم‌های امنیتی کمک کند.

سطح حمله سازمانی عظیم است و به سرعت در حال رشد و تکامل است. بسته به اندازه شرکت شما، تا چند صد میلیارد سیگنال متغیر با زمان وجود دارد که برای محاسبه دقیق ریسک باید تجزیه و تحلیل شوند. تجزیه و تحلیل و بهبود وضعیت امنیت سایبری دیگر یک مشکل در مقیاس انسانی نیست. در پاسخ به این چالش بی‌سابقه، ابزارهای هوش مصنوعی برای امنیت سایبری پدید آمده‌اند تا به تیم‌های امنیت اطلاعات کمک کنند تا خطر نقض را کاهش دهند و وضعیت امنیتی خود را به طور کارآمد و مؤثر بهبود بخشند.

چرا باید از هوش مصنوعی در امنیت سایبری استفاده کرد؟

در سال‌های اخیر، هوش مصنوعی به عنوان فناوری مورد نیاز برای تقویت تلاش‌های تیم‌های امنیت اطلاعات انسانی ظاهر شده است. از آنجایی که انسان‌ها دیگر نمی‌توانند به اندازه کافی از سطح حمله پویا سازمانی محافظت کنند، هوش مصنوعی تجزیه و تحلیل و شناسایی تهدید بسیار مورد نیاز را ارائه می‌کند که می‌تواند توسط متخصصان امنیت سایبری برای کاهش خطر نقض و بهبود وضعیت امنیتی انجام شود.

با اتخاذ تدابیر مبتنی بر هوش مصنوعی ، کسب‌وکارها می‌توانند دفاع خود را در برابر فعالیت‌های متقلبانه تقویت کنند و محیط امن‌تری را هم برای خود و هم برای مشتریان ارزشمندشان ایجاد کنند. ابزارهای امنیتی مبتنی بر هوش مصنوعی روی کار آمده اند تا به شما کمک کنند از امور مالی و هویت خود محافظت کنید.

💡 دیگران هم اکنون می‌خوانند: 10 کاربرد هوش مصنوعی در پلیس جرایم سایبری 

آشنایی با اصول هوش مصنوعی

هوش مصنوعی به فناوری‌هایی اطلاق می‌شود که می‌توانند بر اساس اطلاعات به دست آمده و مشتق شده، درک کنند، یاد بگیرند و عمل کنند. امروزه هوش مصنوعی به سه روش کار می کند:

• اطلاعات کمکی (Assisted intelligence)، که امروزه به طور گسترده در دسترس است، کاری را که افراد و سازمان ها قبلا انجام می دهند بهبود می بخشد.
• هوش افزوده (Augmented intelligence)، که امروزه در حال ظهور است، افراد و سازمان ها را قادر می سازد کارهایی را انجام دهند که در غیر این صورت نمی توانستند انجام دهند.
• هوش خودمختار (Autonomous intelligence)، که برای آینده توسعه می‌یابد، دارای ماشین هایی است که به تنهایی عمل می کنند. نمونه ای از این وسایل نقلیه خودران هستند، زمانی که به طور گسترده مورد استفاده قرار گیرند.

می‌توان گفت که هوش مصنوعی دارای درجاتی از هوش انسانی است: ذخیره‌ای از دانش خاص حوزه، مکانیسم‌های کسب دانش جدید و مکانیسم‌هایی برای استفاده از آن دانش.

یادگیری ماشین، سیستم‌های خبره، شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق همه نمونه‌ها یا زیرمجموعه‌های فناوری هوش مصنوعی امروزی هستند.

یادگیری ماشین (Machine learning):

از تکنیک‌های آماری استفاده می‌کند تا به سیستم‌های کامپیوتری توانایی «یادگیری» (مثلاً بهبود تدریجی عملکرد) را با استفاده از داده‌ها به جای برنامه‌ریزی صریح بدهد. یادگیری ماشین زمانی بهترین کار را انجام می دهد که به جای یک ماموریت گسترده، هدف خاصی را هدف قرار دهد.

سیستم‌های خبره (Expert systems):

برنامه هایی هستند که برای حل مشکلات در حوزه های تخصصی طراحی شده اند. با تقلید از تفکر متخصصان انسانی، آنها مشکلات را حل کرده و با استفاده از استدلال مبتنی بر قوانین فازی از طریق مجموعه‌های دانش به دقت تنظیم شده تصمیم می‌گیرند.

شبکه‌های عصبی (Neural networks):

از یک الگوی برنامه نویسی الهام گرفته از بیولوژیکی استفاده می کنند که کامپیوتر را قادر می سازد از داده های مشاهده ای یاد بگیرد. در یک شبکه عصبی، هر گره وزنی را به ورودی خود اختصاص می دهد که نشان دهنده میزان صحیح یا نادرستی آن نسبت به عملیات در حال انجام است. سپس خروجی نهایی با مجموع چنین وزن هایی تعیین می شود.

یادگیری عمیق (Deep learning):

بخشی از یک خانواده گسترده‌تر از روش‌های یادگیری ماشینی است که بر اساس نمایش داده‌های یادگیری، برخلاف الگوریتم‌های کار خاص، مبتنی است. امروزه، تشخیص تصویر از طریق یادگیری عمیق اغلب بهتر از انسان است، با کاربردهای متنوعی مانند وسایل نقلیه خودران، تجزیه و تحلیل اسکن و تشخیص های پزشکی.

مهمترین کاربردهای هوش مصنوعی در امنیت سایبری

هوش مصنوعی برای حل برخی از دشوارترین مشکلات ما بسیار مناسب است و امنیت سایبری مطمئناً در این دسته قرار می‌گیرد. با حملات سایبری در حال تکامل امروزی و تکثیر دستگاه‌ها، می‌توان از یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی برای “همگامی با مجرمین سایبری و افراد مخرب” استفاده کرد، که تشخیص تهدید را خودکار می‌کند و نسبت به روش‌های نرم‌افزاری سنتی واکنش موثرتری نشان می‌دهد.

در عین حال، امنیت سایبری چند چالش منحصر به فرد را ارائه می‌دهد:

• یک سطح حمله وسیع
• 10 یا 100 هزار دستگاه در هر سازمان
• صدها بردار حمله
• کمبودهای بزرگ در تعداد متخصصان امنیتی ماهر
• انبوهی از داده ها که از یک مشکل در مقیاس انسانی فراتر رفته اند.

یک سیستم مدیریت وضعیت امنیت سایبری با هوش مصنوعی خودآموز باید بتواند بسیاری از این چالش ها را حل کند. فناوری‌ها برای آموزش صحیح یک سیستم خودآموز برای جمع‌آوری مداوم و مستقل داده‌ها از سراسر سیستم‌های اطلاعات شرکت شما وجود دارند. سپس آن داده ها تجزیه و تحلیل می شود و برای انجام همبستگی الگوها در بین میلیون ها تا میلیاردها سیگنال مربوط به سطح حمله سازمانی استفاده می‌شود.

نتیجه سطوح جدیدی از اطلاعات است که تیم‌های انسانی را در دسته‌های مختلف امنیت سایبری تغذیه می‌کند، از جمله:

• فهرست دارایی‌های فناوری اطلاعات IT Asset Inventory

به دست آوردن موجودی کامل و دقیق از تمام دستگاه ها، کاربران و برنامه های کاربردی با هر گونه دسترسی به سیستم های اطلاعاتی. طبقه بندی و اندازه گیری اهمیت کسب و کار نیز نقش مهمی در موجودی دارد.

• قرار گرفتن در معرض تهدید Threat Exposure

هکرها مانند بقیه از روندها پیروی می کنند، بنابراین آنچه مد روز در مورد هکرها است به طور مرتب تغییر می کند. سیستم‌های امنیت سایبری با هوش مصنوعی می‌توانند دانش به‌روز در مورد تهدیدهای خاص جهانی و صنعتی را ارائه دهند تا به تصمیم‌گیری‌های مهم در اولویت‌بندی نه تنها بر اساس آنچه می‌توان برای حمله به شرکت شما استفاده کرد، بلکه بر اساس آنچه احتمالاً برای حمله به شرکت شما استفاده می‌شود، کمک کرد.

• اثربخشی کنترل Controls Effectiveness

درک تأثیر ابزارهای امنیتی مختلف و فرآیندهای امنیتی که برای حفظ یک وضعیت امنیتی قوی به کار گرفته‌اید، مهم است. هوش مصنوعی می تواند به درک اینکه برنامه infosec شما کجا نقاط قوت دارد و کجا دارای شکاف است کمک می کند.

• پیش‌بینی خطر نقض Breach Risk Prediction

با حسابداری موجودی دارایی‌های فناوری اطلاعات، مواجهه با تهدیدات، و اثربخشی کنترل‌ها، سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند پیش‌بینی کنند که چگونه و در کجا احتمال نفوذ شما وجود دارد، به طوری که می‌توانید برای تخصیص منابع و ابزار به سمت مناطق ضعف برنامه‌ریزی کنید. بینش تجویزی که از تجزیه و تحلیل هوش مصنوعی به دست می‌آید می‌تواند به شما در پیکربندی و بهبود کنترل‌ها و فرآیندها برای بهبود مؤثرتر انعطاف‌پذیری سایبری سازمانتان کمک کند.

• پاسخ به رویداد Incident response

سیستم‌های مجهز به هوش مصنوعی می‌توانند زمینه بهبودیافته‌ای را برای اولویت‌بندی و پاسخ به هشدارهای امنیتی، برای واکنش سریع به حوادث، و آشکارسازی علل ریشه‌ای به منظور کاهش آسیب‌پذیری‌ها و اجتناب از مشکلات آینده فراهم کنند.

• توضیح پذیری Explainability

کلید استفاده از هوش مصنوعی برای تقویت تیم های infosec انسانی، توضیح پذیری توصیه ها و تجزیه و تحلیل است. این امر در جذب سهامداران در سراسر سازمان، برای درک تأثیر برنامه های مختلف  infosec و برای گزارش اطلاعات مرتبط به همه ذینفعان درگیر، از جمله کاربران نهایی، عملیات امنیتی، CISO، حسابرسان، CIO، مدیر عامل CEO و هیئت مدیره و کارگردانان مهم است.

مزایای هوش مصنوعی برای امنیت سایبری

هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) به فناوری‌های حیاتی در امنیت اطلاعات تبدیل شده‌اند، زیرا می‌توانند به سرعت میلیون‌ها رویداد را تجزیه و تحلیل کنند و انواع مختلفی از تهدیدها را شناسایی کنند. از بدافزارهایی که از آسیب‌پذیری‌های روز صفر سوءاستفاده می‌کنند تا شناسایی رفتارهای مخاطره‌آمیز که ممکن است منجر به حمله فیشینگ یا دانلود کدهای مخرب شود.
حمله یا دانلود کدهای مخرب این فناوری‌ها در طول زمان یاد می‌گیرند و از گذشته برای شناسایی انواع جدید حملات در حال حاضر استفاده می‌کنند. تاریخچه رفتار، نمایه‌هایی را روی کاربران، دارایی‌ها و شبکه‌ها ایجاد می‌کند و به هوش مصنوعی اجازه می‌دهد تا انحرافات از هنجارهای تعیین‌شده را شناسایی کرده و به آن پاسخ دهد.

فعالیت‌های کلاهبرداری مبتنی بر هوش مصنوعی

رواج فزاینده فعالیت‌های کلاهبرداری مبتنی بر هوش مصنوعی منجر به افزایش موارد کلاهبرداری شده است و حملات فیشینگ نگرانی اصلی است. موارد فیشینگ در آسیای جنوب شرقی در نیمه اول سال 2022 به بالاترین حد خود رسید و ویتنام بیشترین تعداد حوادث را ثبت کرده است.

مرکز شکایات جرایم اینترنتی FBI (IC3) اخیرا گزارش جرایم اینترنتی 2021 خود را منتشر کرده است که نشان می‌دهد: ایالات متحده یک سال رکوردشکنی دیگر را از نظر قربانیان جرایم اینترنتی و خسارات مالی تجربه کرده است. در طول سال گذشته، IC3 847376 شکایت دریافت کرد که منجر به زیان مالی 6.9 میلیارد دلاری شد.

💡 دیگران هم اکنون می‌خوانند: هوش مصنوعی وکالت چگونه در مسائل حقوقی به تیم وکلا کمک می‌کند؟

مقایسه هوش مصنوعی (AI) و تجزیه و تحلیل داده‌ها (DA)

متأسفانه، هوش مصنوعی یک کلمه کلیدی بسیار محبوب است که در حال حاضر اغلب مورد سوء استفاده قرار می‌گیرد. برخلاف کلان داده، ابر، اینترنت اشیا و هر «چیز بزرگ بعدی»، تعداد فزاینده‌ای از شرکت‌ها به دنبال راه‌هایی برای جهش باند هوش مصنوعی هستند.

اما بسیاری از پیشنهادات هوش مصنوعی امروزی در واقع با تست هوش مصنوعی مطابقت ندارند. در حالی که آن‌ها از فناوری‌هایی استفاده می‌کنند که داده‌ها را تجزیه و تحلیل می‌کنند و به نتایج اجازه می‌دهند تا نتایج خاصی را ایجاد کنند، این هوش مصنوعی نیست. هوش مصنوعی خالص در مورد بازتولید توانایی‌های شناختی برای خودکار کردن وظایف است.

تفاوت اساسی اینجاست:

• سیستم‌های هوش مصنوعی تکراری و پویا هستند. آنها با داده‌های بیشتری که تجزیه و تحلیل می‌کنند باهوش‌تر می‌شوند، از تجربه «یاد می‌گیرند» و هرچه پیش می‌روند توانایی و خودمختاری بیشتری پیدا می‌کنند.
• از سوی دیگر، تجزیه و تحلیل داده ها  (DA)، یک فرآیند ثابت است که مجموعه داده های بزرگ را بررسی می کند تا به کمک سیستم ها و نرم افزارهای تخصصی، در مورد اطلاعات موجود در آنها نتیجه گیری کند. DA نه تکراری است و نه خودآموز.

نتیجه گیری

در این مقاله از فیبوناچی به کاربرد هوش مصنوعی در امنیت سایبری پرداختیم. هوش مصنوعی به تیم‌های امنیت سایبری اجازه می‌دهد تا مشارکت‌های انسانی و ماشینی قدرتمندی را ایجاد کنند که مرزهای دانش ما را جابجا، زندگی ما را غنی ساخته و امنیت سایبری را به گونه‌ای هدایت می‌کند که بیشتر از مجموع اجزای آن به نظر می‌رسد. در زمینه امنیت، هوش مصنوعی می‌تواند خطر را شناسایی و اولویت‌بندی، فوراً هر بدافزاری را در شبکه شناسایی، پاسخ حادثه را راهنمایی کرده و نفوذها را قبل از شروع شناسایی کند.