چگونه هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ امنیت سایبری را بهبود می‌بخشد؟

هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ

مقدمه

امروزه با گسترش بخش‌های دیجیتال و افزایش حملات سایبری، سازمان‌ها وقت و انرژی زیادی را برای محافظت شبکه، در برابر تعداد فزاینده تهدیدات سایبری، صرف می‌کنند. هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ (یادگیری ماشین)، دو فناوری روز هستند که در این زمینه به کمک کسب‌وکارها آمده است تا وضعیت امنیتی خود را ارتقا دهند.

هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ امکان یادگیری و تجزیه و تحلیل تهدیدات سایبری بالقوه را به صورت همزمان با وقوع (real-time) فراهم می‌کند. آنها از الگوریتم‌هایی برای ساخت مدل‌های رفتاری استفاده کرده و سپس از این مدل‌ها برای پیش‌بینی حملات سایبری استفاده می‌کنند. این فناوری‌ها در کنار هم به سازمان‌ها کمک می‌کند تا با افزایش سرعت و دقت پاسخ‌گویی سیستم امنیت سایبری، استراتژی امنیتی خود را بهبود بخشند.

ابزارهای کارآمد برای مقابله با حملات سایبری

همانطور که گفته شد، هرچه کسب‌وکارها بیشتر به سمت مدل دیجیتالی سوق پیدا می‌کنند، تعداد حملات سایبری نیز پیوسته در حال افزایش است. به عنوان مثال، بر اساس گزارش مرکز منابع سرقت اطلاعات (ITRC)، سال 2021 در ایالات متحده، سال رکوردشکنی نامیده شد، به طوری که تعداد نقض‌های امنیتی در پایان سه ماهه سوم، 17% بیشتر از کل سال 2020 بود (idtheftcenter.org). در همان زمان حملات باج‌افزاری نیز با سرعت نگران‌کننده‌ای در حال افزایش است، با میانگین هزینه‌ای بیش از 700.000 دلار برای شرکت‌ها (acronis.com). طبق گزارش‌های معتبر، امروزه در هر 11 ثانیه یک حمله باج‌افزار اتفاق می‌افتد که به طور متوسط، 21 روز در کار کسب‌وکار وقفه ایجاد می‌کند (cybersecurityventures.com). به همین دلیل امروزه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین به ابزارهای اصلی متخصصان امنیت سایبری برای مقابله با حملات پیچیده تبدیل شده است.

موسسه تحقیقاتی Capgemini گزارشی را منتشر کرد مبنی بر اینکه 61% سازمان‌ها اعلام کرده‌اند که بدون هوش مصنوعی قادر به شناسایی تهدیدات بحرانی نخواهند بود، در حالی که 69% درصد معتقدند که استفاده از هوش مصنوعی برای پاسخ به حملات سایبری یک ضرورت است (capgemini.com). طبق گزارش‌ها و تحلیل‌ها پیش‌بینی شده است که بازار هوش مصنوعی در امنیت سایبری تا سال 2027 به 46.3 میلیارد دلار افزایش یابد (meticulousresearch.com).

فناوری هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ در موارد زیادی به امنیت سایبری کمک می‌کند که از مهم‌ترین آنها می‌توان موارد زیر را نام برد:

  • تشخیص ناهنجاری‌ها: هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ با استفاده از تجزیه‌وتحلیل رفتاری و پارامترهایی که مدام در حال تغییر هستند، ناهنجاری‌های موجود در سیستم را، که می‌تواند نشان‌دهنده یک حمله باشد، شناسایی می‌کند.
  • پیش‌بینی وقوع نقض داده‌ها در آینده: با استفاده از توانایی پردازش مقادیر زیادی از انواع مختلف داده‌ در فناوری هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ، می‌توان احتمال تهدیدات سایبری را قبل از وقوع، پیش‌بینی کرد.
  • پاسخ بلادرنگ به نقض داده‌ها: ارسال هشدارهایی در زمان شناسایی تهدید یا ایجاد وصله‌های دفاعی به صورت خودکار بدون دخالت انسان، بلافاصه پس از شناسایی تهدید، نیز از قابلیت‌های دو فناوری هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ است.

مزایای استفاده از فناوری هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ در حوزه امنیت سایبری برای کاربران

سازمان‌هایی که در برنامه امنیت سایبری خود از دو فناوری هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ استفاده می‌کنند، از مزایای زیادی بهره‌مند می‌شوند. در ادامه به بررسی این موارد میپردازیم.

افزایش سرعت تشخیص و پاسخ

با استفاه از فناوری هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ می‌توان حجم بسیار بالایی از داده‌ها را تنها در چند ثانیه تجزیه‌وتحلیل کرد، که بسیار سریع‌تر از تشخیص تهدیدات به صورتی دستی است. همچنین این فناوری‌ها می‌توانند با ایجاد وصله‌ها (patches) به صورت خودکار، تهدیدات را در زمان وقوع (real-time) برطرف کنند که مدت پاسخگویی را به‌طور چشمگیری بهبود می‌بخشد. امروزه با توجه به دیجیتالی شدن سازمان‌ها و پیشرفت حملات سایبری برای نفوذ سریع به زیرساخت‌های یک سازمان، تشخیص سریع و واکنش مناسب در لحظه، می‌‎تواند بسیار حیاتی باشد.

کاهش هزینه‌های فناوری اطلاعات (IT)

همانطور که در بالا گفته شد با توجه به توانایی پردازش حجم بالای داده در زمان بسیار کم، اقداماتی که باید برای شناسایی تهدید و پاسخ به آن انجام شود بسیار کاهش پیدا می‌کند. همین موضوع آنها را به فناوری‌های مقرون‌به‌صرفه تبدیل کرده است. طبق گزارش Capgemini، میانگین کاهش هزینه در سازمان‌هایی که از این دو فناوری استفاده می‌کنند 12% است که در برخی سازمان‌ها به بیش از 15% کاهش یافته است. (capgemini.com)

افزایش اثربخشی کار تحلیلگران امنیت سایبری

هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ با کاهش زمان لازم برای بررسی لاگ‌ها به صورت دستی، بار کاری (workload) تحلیلگران امنیت سایبری را به طرز چشمگیری کاهش می‌دهند. این فناوری‌ها همچنین به تحلیلگران کمک می‌کنند که انواع حمله را طبقه‌بندی کنند و با اختصاص سطح اولویت، در مواردی که نیاز به پاسخ سریع دارند، یک هشدار ارسال می‌کند. با تجزیه‌تحلیل همه‌جانبه و پیوسته، تحلیلگران می‌توانند به صورت کارآمد و دقیق‌تر از پیش، پیچیده‌ترین تهدیدها را نیز مدیریت کنند.

بهبود وضعیت امنیتی به صورت کلی

با استفاده از فناوری هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ، امنیت سایبری در طول زمان و بالا رفتن تعداد داده‌های پردازش شده، قوی‌تر می‌شود؛ این فناوری از الگوهای گذشته یاد می‌گیرد تا در صورت شناسایی فعالیت‌های مشکوک، مهارت بیشتری کسب کند. آنها همچنین از زیرساخت‌های سازمان در دو سطح کلان و خرد محافظت کرده و نسبت به روش‌های دستی موانع امنیتی موثرتری را ایجاد می‌کنند.

بیشترین موارد استفاده از هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ در امنیت سایبری

نمی‌توان گفت که استفاده از هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ هیچ خطری ندارد، اما این فناوری‌ها به‌روز بوده و انتظار می‌رود که استفاده از آنها در طول زمان بهبود یابد. در حال حاضر ثابت شده است که این فناوری‌ها در طیف وسیعی از موارد، بسیار موثر هستند.

امتیازدهی ریسک

بسیاری از سازمان‌ها برای رتبه‌بندی خطرات موجود در بخش‌های مختلف شبکه از هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ استفاده می‌کنند. ماشین لرنینگ با پردازش مجموعه داده‌های تهدیدات سایبری قبلی، مشخص می‌کند که کدام بخش از شبکه بیشتر مورد هدف حمله قرار گرفته است؛ همچنین مشخص می‌کند که در صورت وقوع حمله، آسیب به کدام بخش از شبکه، بیشترین خسارت را به کسب‌وکار وارد می‌کند. به این صورت با امتیازی که به هر بخش از شبکه سازمان اختصاص داده می‌شود، تحلیلگران می‌توانند منابع و تمرکز خود را با توجه به بالاترین خطرات، اولویت‌بندی کنند.

شناسایی سریع نفوذ

یکی از موارد استفاده سازمان‌ها از این فناوری‌ها، به دست آوردن توانایی شناسایی خودکار و دقیق در مورد فعالیت‌های مخرب است. استفاده از فناوری ماشین لرنینگ امکان شناسایی، تجزیه‌تحلیل و پاسخ‌دهی در برابر حملات سایبری در لحظه وقوع، را فراهم می‌کند.

شناسایی رفتارهای مشکوک کاربران

هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ در تشخیص و شناسایی رفتار مشکوک کاربران کاربرد بسیار زیادی دارد. سازمان‌ها می‌توانند با استفاده از این فناوری‌ها، نسبت به اقدامات غیرمنتظره و خارج از برنامه کاربران، مانند ورود به سیستم در ساعت‌های غیر معمول، یا انجام حجم بالایی از دانلود یا آپلود، هشیار شوند. این فناوری رفتار عادی را از رفتار ناهنجار کاربران، که ممکن است نشانه‌ای از حمله سایبری باشد، متمایز می‌کند که منجر به افزایش سرعت پاسخ‌گویی به حمله می‌شود.

تشخیص کلاهبرداری

بسیاری از سازمان‌ها و شرکت‌ها از الگوریتم‌های ماشین لرنینگ برای پیش‌بینی رفتار غیرعادی مشتریان استفاده می‌کنند، تا خود را در برابر کلاهبرداری‌های مالی حفظ کنند. این فناوری با قابلیت تشخیص سریع رفتار غیرعادی مشتری، هشدار ارسال کرده و به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا تهدیدات احتمالی را قبل از وقوع، شناسایی کرده و زیان‌های مالی را کاهش دهند.

کشف بدافزار

سازمان‌ها برای پیش‌بینی آلودگی بدافزارها، که امکان دارد در آینده به سیستم آسیب برساند، از ماشین لرنینگ استفاده می‌کنند. این فناوری به کمک الگوهای موجود در بدافزارهای قبلی، تحلیلگران را قادر می‌سازد تا حملات بدافزار را پیش‌بینی کنند.

پیاده‌سازی ماشین لرنینگ و هوش مصنوعی

به‌کارگیری هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ در استراتژی امنیت سایبری می‌تواند چالش‌برانگیز باشد و بسیاری از سازمان‌ها نمی‌دانند چگونه و از کجا کار خود را آغاز کنند. در اینجا چند نکته وجود دارد که دانستن آنها در برنامه پیاده‌سازی به شما کمک می‌کند تا بهترین نتایج را کسب کنید.

  • تحلیلگران امنیت سایبری واجد شرایطی استخدام کنید که عمیقا با فناوری هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ آشنا باشند؛ همچنین تعیین کنید که کدام وظایف را می‌خواهید خودکار کنید و ترجیح می‌دهید کدام وظایف به صورت دستی مدیریت شوند.
  • اطمینان حاصل کنید که مجموعه‌ای کامل از داده‌ها، که برای شروع استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی مورد نیاز است، در اختیار دارید. همچنین بررسی کنید که این داده‌ها کامل به‌روز بوده و به خوبی با برنامه‌ها و زیرساخت‌ها تنظیم شده باشند.
  • با یک یا دو گزینه، از موارد استفاده شروع کنید که به‌راحتی قابل اجرا بوده و مزایای ملموسی برای سازمان ارائه می‌دهد، سپس پروژه را ارزیابی کنید.
  • برای بهبود و کمک به اعتبارسنجی، اولویت‌بندی و تجزیه‌وتحلیل تهدیدات احتمالی، یک گردش کاری کاملا مشخص، تعریف کنید.
  • فرآیندهای کنترلی ایجاد کنید تا در صورتی که الگوریتم‌های هوش مصنوعی مطابق انتظار رفتار نمی‌کرد، تشخیص دهید و بتوانید به سرعت مشکل را عیب‌یابی کنید.
  • نتایج پروژه‌های آزمایشی را ارزیابی کنید و در صورت نیاز، همانطور که هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ را در سایر بخش‌های استراتژی امنیت سایبری خود وارد می‌کنید، تغییرات لازم را انجام دهید.

جمع‌بندی

با افزایش حجم و پیچیدگی حملات سایبری، هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ، دو فناوری قدرتمند هستند که به سازمان‌ها کمک می‌کنند مهارت و توانایی خود را بالا ببرند. با استفاده از ابزارهای مناسب می‌تواند حملات سایبری را در لحظه وقوع شناسایی کرده و به آن پاسخ داد و همچنین تهدیدات بالقوه را قبل از تبدیل شدن به یک مشکل جدی، رفع کرد. تمام این ویژگی‌ها منجر به بهبود وضعیت امنیت سازمان، تشخیص سریع‌تر خطر و کاهش هزینه شده و این امکان را به کاربران می‌دهد تا با سرعت و مقیاس خطرات امروزی هماهنگ شوند و قدرت پاسخگویی به آنها را داشته باشند.

این مقاله را به اشتراک بگذارید

دیدگاه‌ خود را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد.

مقالات مرتبط

با ثبت ایمیل از آخرین خبرها مطلع شوید