امنیت سایبری با هوش مصنوعی

امنیت سایبری با هوش مصنوعی و تشخیص تهدیدات سایبری به وسیله تکنیک های تجزیه و تحلیل رفتاری، شبکه های عصبی مصنوعی، یادگیری عمیق، تحلیل متن، یادگیری تقویتی و تجزیه و تحلیل داده های بزرگ امکانپذیر است. 

کاربرد هوش مصنوعی در امنیت سایبری

امنیت سایبری با هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، برای مقابله با بدافزارها، تهدیدات، آنالیز ترافیک شبکه، سیستم تشخیص چهره، سیستم تشخیص صدا و… استفاده می‌کند و این بهره‌گیری در دهه اخیر رشد زیادی داشته است. در ادامه به معرفی برخی از کاربردهای هوش مصنوعی در امنیت سایبری می­پردازیم.

شناسایی تهدیدات امنیتی با هوش مصنوعی

یکی از کاربردهای مهم امنیت سایبری با هوش مصنوعی، شناسایی تهدیدات امنیتی است. با تجمیع و تحلیل داده‌های بزرگ، می‌توان الگوها و رفتارهای غیرمعمول را تشخیص داد. به کمک یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی، می‌توان به طور خودکار تهدیداتی مانند حملات دیجیتالی، تقلب مالی، نفوذ به سیستم ها را تشخیص داد.

در زیر، چندین روش و تکنیک مورد استفاده در تشخیص تهدیدات سایبری با هوش مصنوعی آورده شده است:

• تجزیه و تحلیل رفتاری

این روش شامل بررسی رفتار نرم‌افزارها و کاربران در محیط‌های مختلف می‌شود. با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشینی، می‌توان الگوهای عادی و غیرعادی را تشخیص داده و تهدیدات را شناسایی کرد.

• شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN)

ANN می‌تواند برای تشخیص تهدیداتی مانند ترافیک شبکه مورد استفاده قرار گیرد. با آموزش شبکه‌های عصبی بر روی داده‌های مربوط به رفتارها و ترافیک، می‌توان تغییرات غیرمعمول را تشخیص داده و تهدیدات را شناسایی کرد.

• یادگیری عمیق (Deep Learning):

یادگیری عمیق را می توان به شبکه‌های عصبی عمیق تعبیر کرد که با لایه‌های بیشتر و پیچیده‌تر، توانایی تشخیص الگوهای پیچیده‌تر را دارند. این روش برای تشخیص تهدیدات از جمله تشخیص بدافزارها و نفوذهای ناشناخته مورد استفاده قرار می‌گیرد.

• تحلیل متن

هوش مصنوعی می‌تواند برای تحلیل متن‌ها و شناسایی الگوهای مشکوک در ایمیل‌ها، متن‌های وب و سایر محتواها به کار رود. این روش به تشخیص اسپم، فیشینگ و تهدیدات دیگر کمک می‌کند.

• یادگیری تقویتی

در این روش، مدل‌ها با بازخورد از محیط‌ خودآموزی می‌کنند و توانایی تصمیم‌گیری بهتر را پیدا می‌کنند. این روش می‌تواند برای ایجاد سیستم‌های خودکار دفاعی و پاسخ به تهدیدات فوری مورد استفاده قرار گیرد.

• تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ (Big Data Analysis)

با تجمیع و تحلیل داده‌های بزرگ مربوط به ترافیک شبکه، لاگ‌ها، رفتار کاربران و سیستم‌ها، می‌توان تهدیداتی را که به طور معمول در داده‌های حجیم مخفی می‌شوند، تشخیص داد.

حملات “zero-day”

حملات “zero-day” یا “zero-day attacks” در زمینه امنیت سایبری به نوعی حملات دستکاری و تخریبی به سیستم‌ها، نرم‌افزارها یا شبکه‌های کامپیوتری اطلاق می‌شود که در آن از ضعف‌ها یا آسیب‌پذیری‌هایی استفاده می‌کنند که تاکنون به توسعه‌دهندگان یا تولیدکنندگان نرم‌افزار مربوطه اعلام نشده‌اند و به اصطلاح “روز صفر” (zero-day) نامیده می شوند.

محافظت از نقاط پایانی Endpoint Security

محافظت از نقاط پایانی (Endpoint Security) در امنیت سایبری از اهمیت بالایی برخوردار است، زیرا نقاط پایانی به دستگاه‌ها یا سیستم‌هایی اشاره دارد که به شبکه متصل هستند به عنوان ورودی‌های احتمالی برای حملات سایبری به سیستم‌ها و شبکه‌ها عمل می‌کنند. هوش مصنوعی (Artificial Intelligence – AI) می‌تواند در تقویت و بهبود امنیت نقاط پایانی با تشخیص، جلوگیری، و پاسخ به تهدیدات سایبری بهره‌برداری کند. در زیر تعدادی از روش‌ها و مفاهیم مرتبط با استفاده از هوش مصنوعی در محافظت از نقاط پایانی را بررسی می‌کنیم:

• تشخیص تهدیدات با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری عمیق (Deep Learning): الگوریتم‌های یادگیری عمیق می‌توانند الگوها و ویژگی‌های ناشناخته در داده‌های سایبری را تشخیص دهند. با آموزش این مدل‌ها با استفاده از داده‌های تهدیدات مختلف، می‌توان به تشخیص تهدیدات ناشناخته و جدید پرداخت.
• تحلیل رفتاری (Behavioral Analysis): از طریق آنالیز رفتار کاربران و دستگاه‌ها می‌توان تغییرات مشکوک را تشخیص داد. به وسیله‌ی الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توان الگوهای رفتاری عادی را یادگرفته و در صورت شناسایی تغییرات قابل توجه در این الگوها، به تشخیص تهدیدات پرداخت.
• تشخیص و پیشگیری از نفوذ (Intrusion Detection and Prevention): هوش مصنوعی می‌تواند بر اساس الگوریتم‌های یادگیری ماشین و پردازش داده‌ها، به تشخیص و جلوگیری از تلاش‌های نفوذ به سیستم‌ها و دستگاه‌ها کمک کند.
• پاسخ به رویدادهای خطرناک (Incident Response): با تجزیه و تحلیل دقیق و سریع داده‌های رویدادهای امنیتی، هوش مصنوعی می‌تواند به شناسایی و پاسخ به حملات و تهدیدات سایبری کمک کند. این شامل عملکردهایی مانند قطع ارتباط، تغییرات در تنظیمات امنیتی، و اطلاع‌رسانی به مسئولین امنیتی می‌شود.
• یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning): در این رویکرد، هوش مصنوعی توسط تعامل با محیط، بهبود مداوم الگوریتم‌های خود را انجام می‌دهد. این روش می‌تواند بهبود پیش‌بینی واکنش به تهدیدات را داشته باشد.
• تحلیل تهدیدات با استفاده از داده‌های امنیتی (Threat Intelligence): هوش مصنوعی می‌تواند به جمع‌آوری و تحلیل داده‌های امنیتی از منابع مختلف از جمله بانک‌های داده تهدیدات و اطلاعات آسیب‌پذیری‌ها کمک کند تا به شناسایی و پیش‌بینی تهدیدات جدید بپردازد.

پیش‌بینی سطح نفوذ

Hardening به معنای امن سازی در امنیت سایبری است. در این پروسه، سطح نفوذ در مقابل حملات سنجیده می‌شود و به حداقل می‌رسد. سیستم‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، با بررسی خطاها، نفوذ پذیری را به حداقل می‌رسانند.

چالش های استفاده از هوش مصنوعی چالش‌هایی در امنیت

در کاربردی بودن و کمک رسانی هوش مصنوی هیچ شکی نیست. اما چالش‌های وجود دارد که باید آن‌ها را در نظر گرفت:

1. داشتن خطا: هوش مصنوعی می‌تواند خطا کند (به دلیل آنکه هوش مصنوعی با توجه به داده‌ها عمل می‌کند و در صورت برخورد با یک مشکل جدید که در داده‌های هوش مصنوعی تعریف نشده است، با خطا مواجه می‌شود.)
2. هزینه بر بودن : هزینه پیاده سازی راهکارهای هوش مصنوعی بالا است. این امر موجب می­شود خیلی از پروژه ها عملی نشود.
3. کمبود داده‌های کیفی و مقداری: برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی نیاز به داده‌های زیاد و با کیفیت داریم، اما در برخی زمینه‌ها ممکن است داده‌های کافی و یا مناسب وجود نداشته باشد.
4. امنیت: رشد سریع تکنولوژی‌های هوش مصنوعی می‌تواند منجر به تهدیدهای امنیتی جدی شود، از جمله استفاده از مدل‌های تولید متنی برای تولید خبرهای جعلی یا تلاش‌های هک و نفوذ به سیستم‌ها با استفاده از هوش مصنوعی.

و در پایان …

امنیت سایبری با هوش مصنوعی موضوع بسیار گسترده ای است که می توانید به وسیله آن با انواع بدافزارها مقابله کنید. با استفاده از هوش مصنوعی می توان تهدیدات و حملات سایبری را به آسانی کنترل کرد و انواع اطلاعات موردنیاز و کاربردی را به وسیله آن جمع آوری و مورد تجزیه و تحلیل قرار داد. سایر مقالات هوش مصنوعی در cipg مطالعه کنید.