هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی چگونه می‌توانند جلوی حملات سایبری را بگیرند؟

با پیشرفت تکنولوژی، روش‌هایی هم که مجرمان سایبری برای رسیدن به مقاصد شوم خود از آن‌ها استفاده می‌کنند، پیشرفت می‌کند. امروزه حملات مخرب سایبری یکی از مهمترین نگرانی‌ها برای افراد و سازمان‌ها می‌باشد. باج افزار، فیشینگ و افشای اطلاعات تنها نمونه‌هایی از اشکال چنین حملاتی هستند که می‌توانند عواقب بسیار بد و حتی جبران ناپذیری داشته باشند.

سیستم‌های دفاعی ساخته شده بر اساس فناوری‌های نوین مانند یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی می‌توانند به ما در محافظت از سیستم‌های رایانه‌ای در برابر چنین تهدیداتی کمک کنند. اما آیا می‌دانید این سیستم‌ها دقیقاً چگونه حملات مخرب را شناسایی و از وقوع آن‌ها جلوگیری می‌کنند؟ در ادامه این مقاله از دیجی رو همراه باشید تا به بررسی این موضوع بپردازیم.

نقش هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی در امنیت سایبری

هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشینی (ML) دو ابزار قدرتمند مشابه اما متفاوت هستند که می‌توان از آن‌ها برای شناسایی حملات سایبری احتمالی استفاده کرده و جلوی آن‌ها را قبل از ایجاد آسیب گرفت. با استفاده از الگوریتم‌هایی خاص، فناوری هوش مصنوعی می‌تواند الگوهایی را در داده‌ها شناسایی کند که ممکن است نشان دهنده رفتار مشکوک یا فعالیت مخرب باشند. سپس این تهدیدهای احتمالی علامت‌گذاری شده و به تیم‌های امنیتی هشدار داده می‌شود تا به موقع بتوانند واکنش نشان دهند.

از سوی دیگر، مانند بسیاری از حوزه‌های دیگر، در تشخیص بدافزارها نیز یادگیری ماشینی می‌تواند مفید باشد. فناوری یادگیری ماشینی می‌تواند انواع بدافزارهای جدید را شناسایی کرده و با ساختن کتابخانه‌ای از انواع نمونه‌ها، به تیم‌های امنیتی در اتخاذ یک واکنش سریع کمک کند. به این ترتیب، حملات مضر را می‌توان قبل از ایجاد هرگونه آسیب شناسایی و خنثی کرد.

همچنین می‌توان به کمک هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی، رفتار کاربران را در فضای مجازی تحت نظر داشته و از این طریق اقدام به محافظت از شبکه‌ها نمود. این سیستم‌ها قادرند اقدامات کاربران را در چندین پلتفرم و دستگاه متفاوت تحت نظر گرفته و هرگونه رفتار غیرعادی یا مخرب را سریعاً شناسایی کنند. بنابراین، مجرمان سایبری قبل از اینکه فرصتی برای ایجاد آسیب به دست آورند، شناسایی شده و از اقدامات آن‌ها جلوگیری خواهد شد.

چگونه هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی می‌توانند تهدیدات سایبری را شناسایی و از آن‌ها جلوگیری کنند؟

راه‌های زیادی وجود دارد که می‌توان از هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی برای شناسایی و جلوگیری از تهدیدات مخرب استفاده کرد. برخی از این راهکارها عبارتند از:

• افزایش دقت برای شناسایی تهدیدات مخرب: هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی از طریق استفاده از الگوریتم‌هایی که الگوهای مشکوک را در داده‌ها شناسایی می‌کنند، می‌توانند به بهبود دقت سیستم‌های تشخیص بدافزار کمک کنند.
• نظارت بر فعالیت کاربر: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین قادر به نظارت بر رفتار کاربران در بسیاری از پلتفرم‌ها بوده و از این طریق امکان شناسایی هرگونه رفتار مشکوک یا مخرب را فراهم کنند. به این ترتیب تیم‌های امنیتی می‌توانند قبل از وقوع هر گونه حمله‌ای، از آن مطلع شوند.
• به‌روزرسانی سیستم‌های تشخیص بدافزار مبتنی بر امضا (signature-based malware defenses): هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی می‌توانند با استفاده از الگوریتم‌هایی خاص، گونه‌های جدید از بدافزارهای فعلی را شناسایی و به نوعی پیش‌بینی کنند و از این طریق قادر خواهند بود به به‌روزرسانی سیستم‌های تشخیص بدافزار مبتنی بر امضا کمک کنند. به این ترتیب، قبل از اینکه یک گونه جدید از بدافزارهای فعلی ساخته و پخش شوند، روش دفاعی مناسب اتخاذ خواهد شد.
• شناسایی محتوای مشکوک: هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی همچنین می‌توانند به شناسایی محتوای مشکوک مانند لینک‌های فیشینگ یا URLهای مخرب کمک کنند، و شما را از بررسی دستی لینک‌ها بی‌نیاز کنند. با اسکن کردن فضای وب برای یافتن چنین محتواهایی، تیم‌های امنیتی می‌توانند قبل از اینکه کسی قربانی حمله سایبری شود، اقدامات پیشگیرانه را انجام دهند.
• شناسایی تهدیدات روز صفر: تهدیدات خطرناک روز صفر را می‌توان با کمک هوش مصنوعی و ML نیز پیدا کرد. الگوریتم‌ها را می‌توان برای شناسایی روندهای کوچک در داده‌ها آموزش داد که می‌تواند یک حمله روز صفر را قبل از وقوع با تغذیه عمدی داده‌های بد به آن‌ها نشان دهد.

مزایای استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی برای امنیت سایبری

استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی برای شناسایی و جلوگیری از تهدیدات مخرب سایبری مزایای پرشماری را به همراه دارد.

اول، می‌تواند به تیم‌های امنیتی کمک کند تا به هرگونه خطر احتمالی سریع‌تر واکنش نشان دهند. از آنجایی که این سیستم‌ها دائماً شبکه‌ها را اسکن و رفتار کاربران را بررسی می‌کنند، می‌توانند تیم‌های امنیتی را از هرگونه فعالیت مشکوک در لحظه آگاه کنند و آن‌ها را قادر سازند تا به سرعت پاسخ دهند. این امر شانس جلوگیری از حمله را قبل از وقوع آسیب افزایش می‌دهد.

دوم، فناوری‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی می‌توانند با اجازه دادن به تیم‌های امنیتی برای تمرکز بر مهمترین وظایف، روش 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 حوزه‌ها که نیاز به توجه بیشتری دارند، متمرکز کنند.

این سیستم‌ها با حذف یکسری کارهای دستی، می‌توانند تیم‌ها را قادر سازند تا قبل از اینکه مجرمان فرصتی برای آسیب زدن داشته باشند، در شناسایی و توقف حملات مخرب موثرتر عمل کنند. تمامی این اقدامات نیز در نهایت می‌تواند منجر به کاهش احتمال افشای اطلاعات یا وقوع سایر حملات سایبری شود.

سوم، هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی می‌توانند به کاهش هزینه‌های امنیتی کمک کنند. با خودکار کردن وظایف تکراری، چنین سیستم‌هایی نیاز به کار دستی را کاهش می‌دهند که در طول زمان منجر به صرفه‌جویی در هزینه‌ها خواهد شد. علاوه بر این، با شناسایی زودهنگام تهدیدها، می‌توانند به کاهش آسیب‌های ناشی از حملات مخرب نیز کمک کرده و از درز کردن اطلاعات که همواره هزینه سنگینی بر شرکت‌ها تحمیل می‌کند، جلوگیری کنند.

در نهایت، هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی می‌توانند به تیم‌های امنیتی کمک کنند تا از تهدیدات آینده نیز جلوگیری کنند. با کسب تجربه و یادگیری از حوادث گذشته، این سیستم‌ها می‌توانند الگوهایی را در داده‌ها 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 اقدام مخرب قبل از اینکه فرصت ایجاد هر گونه آسیبی را داشته باشد، جلوگیری کنند.

محدودیت‌ها و چالش‌های استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی

با اینکه هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی مزایای زیادی برای امنیت سایبری دارند، اما محدودیت‌ها و چالش‌هایی نیز با آن‌ها همراه است. از جمله:

• سیستم‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی برای آموزش صحیح به حجم بالایی از داده نیاز دارند. بدون داشتن داده کافی، این سیستم‌ها ممکن است قادر به شناسایی دقیق تهدیدات مخرب نباشند. علاوه بر این، یافتن مجموعه داده‌های برچسب‌گذاری‌شده که بتوان از آن‌ها برای آموزش استفاده کرد، دشوار است، زیرا برچسب‌گذاری داده‌ها به صورت دستی فرآیندی زمان‌بر و کاری 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 ویژگی می‌تواند اعتماد پرسنل امنیتی به یافته‌ها را دشوار کند و احتمال نادیده گرفته شدن برخی فعالیت‌های مخرب یا ارائه گزارش‌های نادرست افزایش یابد.
• این سیستم‌ها باید دائماً مورد نظارت قرار گرفته و به‌روز شوند تا کارآمد بمانند. با ظهور انواع جدیدی از بدافزارها و همچنین برای سازگاری با بدافزارهای موجود، این سیستم‌ها باید بتوانند کاملاً به‌روز باشند تا مؤثر باقی بمانند. این امر مستلزم صرف منابع و زمان زیادی است که فراهم کردن آن برای برخی سازمان‌ها دشوار است.
• ساختن یک سیستم هوش مصنوعی یا یادگیری ماشینی از پایه می‌تواند گران باشد. منابع سخت افزاری و نرم افزاری برای اجرای صحیح این سیستم‌ها بسته به اندازه کسب و کار می‌تواند بسیار پرهزینه باشد. به همین دلیل، ممکن است اجرای آن‌ها برای برخی از مشاغل چالش برانگیز باشد.

هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی برای افزایش امنیت سایبری وارد عمل می‌شوند

هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی ابزارهای امیدوارکننده‌ای برای خنثی کردن اقدامات مجرمان سایبری هستند. سرمایه‌گذاری در این دو فناوری نوین برای ارتقاء امنیت سایبری سرمایه‌گذاری ارزشمندی است زیرا می‌تواند منجر به محافظت بیشتر در برابر فعالیت‌های مخرب شده و از زیان‌های هنگفت آینده جلوگیری کند.

با روی آوردن به هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی می‌توان احتمال درز اطلاعات و سایر حملات سایبری را به شکل چشمگیری کاهش داد. همچنین می‌توان با پیاده‌سازی این سیستم‌ها، کارایی و تأثیر اقدامات امنیت سایبری شرکت‌ها را به شرط داشتن منابع و پرسنل کافی بهبود بخشید. اما محدودیت‌ها و مشکلاتی وجود دارد که باید در نظر گرفت زیرا این فناوری‌ها در حال حاضر به طور کامل تثبیت نشده‌اند و هنوز نمی‌توانند به طور کامل جایگزین نیروی انسانی شوند.