کاربرد هوش مصنوعی در امنیت سایبری

حملات سایبری به سازمان در سطح وسیع در حال گسترش است و به سرعت در حال رشد و تکامل است. بسته به اندازه شرکت شما، هزاران عامل امنیتی وجود دارد که برای محاسبه دقیق ریسک باید تجزیه و تحلیل شوند. این بدین معنی است که تجزیه و تحلیل و بهبود وضعیت امنیت سایبری دیگر یک مشکل در مقیاس انسانی نیست و برای تحلیل و جلوگیری از حملات نیاز به استفاده از کامپیوترهای پیشرفته با قدرت پردازش بالا می باشد. در پاسخ به این چالش بی‌سابقه، ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی (AI) 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.

هوش مصنوعی 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 فیشینگ 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.

هوش مصنوعی در مقابل تجزیه و تحلیل داده ها

تجزیه و تحلیل داده ها فرآیند بررسی و تفسیر مجموعه داده ها برای استخراج بینش ها، الگوها و روندهای معنادار است. این شامل جمع آوری، تمیز کردن، تبدیل و تجزیه و تحلیل داده های ساختاریافته و بدون ساختار است. به همین دلیل، تجزیه و تحلیل داده ها در درجه اول بر درک داده های تاریخی و فعلی متمرکز است تا اطلاعات ارزشمندی را که می تواند تصمیمات تجاری را هدایت کند، کشف کند. با استفاده از تکنیک‌های آماری و کمی، تجزیه و تحلیل داده‌ها به سازمان‌ها اجازه می‌دهد تا نتایج را بر اساس روندهای گذشته بررسی، تشخیص و پیش‌بینی کنند. وظایف رایج در تجزیه و تحلیل داده ها عبارتند از:

• پاکسازی داده ها برای اطمینان از صحت؛
• کاوش داده ها برای کشف الگوهای پنهان؛
• تجزیه و تحلیل توصیفی برای خلاصه کردن و تجسم داده ها؛
• تجزیه و تحلیل تشخیصی برای درک علل و اثرات؛
• و تجزیه و تحلیل پیش بینی برای پیش بینی نتایج آینده.

و چگونه از این همه اطلاعات استفاده می کنید؟ صنایع سراسری از تجزیه و تحلیل داده ها برای به دست آوردن بینشی در مورد رفتار مشتری، بهبود کارایی عملیاتی، بهینه سازی استراتژی های بازاریابی و بهبود فرآیندهای تصمیم گیری استفاده می کنند.

از سوی دیگر، تجزیه و تحلیل هوش مصنوعی، شکل پیشرفته ای از تجزیه و تحلیل است که تجزیه و تحلیل داده های سنتی را با تکنیک های هوش مصنوعی ترکیب می کند. تجزیه و تحلیل هوش مصنوعی از الگوریتم هایی مانند یادگیری ماشینی، یادگیری عمیق و پردازش زبان طبیعی (NLP) برای تجزیه و تحلیل مجموعه داده های بزرگ و پیچیده، خودکارسازی فرآیندها و ایجاد بینش هوشمند استفاده می کند.

بر خلاف تجزیه و تحلیل داده ها، که بر داده های تاریخی تمرکز می کند، تجزیه و تحلیل هوش مصنوعی با امکان یادگیری ماشین ها از داده ها یک گام فراتر می رود. بسته به الگوریتم و مجموعه داده‌های مورد استفاده، این فرآیند شامل توانایی شناسایی الگوها، تصمیم‌گیری و ارائه بینش‌هایی شبیه به انسان است.

با استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی، تجزیه و تحلیل‌های هوش مصنوعی می‌توانند بینش عمیق‌تری از داده‌ها استخراج کنند و پیش‌بینی‌های دقیق‌تر و پیچیده‌تری ارائه دهند. علاوه بر این، تجزیه و تحلیل هوش مصنوعی در مدیریت منابع داده بدون ساختار مانند متن، تصاویر، صدا و ویدئو عالی است و امکان تجزیه و تحلیل جامع تری را فراهم می کند.

کاربردهای تجزیه و تحلیل هوش مصنوعی گسترده و متنوع است. تشخیص ناهنجاری، سیستم‌های توصیه، تحلیل احساسات، گرایش‌های ادراک و سایر تکنیک‌ها در حوزه تحلیل هوش مصنوعی قرار دارند. این قابلیت‌ها در بخش‌بندی مشتری، بازاریابی شخصی، دستیاران مجازی و بسیاری از حوزه‌های دیگر که در آن تشخیص الگوی پیشرفته و تصمیم‌گیری در اولویت هستند، کاربرد عملی پیدا می‌کنند.

استفاده از 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 می گیرد. با حملات سایبری در حال تکامل امروزی و تکثیر دستگاه‌ها، یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی می‌توانند برای «همگام بودن با مهاجم های سایبری» استفاده شوند، تشخیص تهدید را خودکار می‌کنند و نسبت به روش‌های نرم‌افزار محور سنتی واکنش مؤثرتری نشان می‌دهند.

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

• یک سطح حمله وسیع
• هزاران 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 مبتنی بر هوش مصنوعی خودآموز باید بتواند بسیاری از این چالش ها را حل کند. فن‌آوری‌ها 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 می شود.

نتیجه سطوح جدیدی از اطلاعات است که تیم های انسانی را در دسته های مختلف امنیت سایبری تغذیه می کند، از جمله:

فهرست دارایی های فناوری اطلاعات – 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 – 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 مبتنی بر 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 – 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 امنیت سایبری شما کجا نقاط قوت دارد و کجا دارای شکاف است کمک می کند.

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

منابع:

1. https://www.balbix.com/insights/artificial-intelligence-in-cybersecurity/
2. https://www.linkedin.com/pulse/differences-between-data-analytics-ai-metric-centric/