پیچیدگی روزافزون و فراگیر شدن تهدیدات سایبری، کسب‌وکارها را سرپا نگه می‌دارد. ۴۹۳٫۳۳ میلیون حمله در سال ۲۰۲۲ گزارش شده است. جای تعجب نیست که سازمان‌ها دائماً به دنبال راه‌های جدیدی برای تقویت سیستم‌های امنیتی خود هستند.

به گزارش عدل البرز به نقل از readwrite ،ادغام هوش مصنوعی (AI) در سیستم‌های تشخیص تهدید یکی از امیدوارکننده‌ترین رویکردها برای پیشبرد اقدامات امنیتی می باشد، زیرا از یک رویکرد پیشگیرانه برای تشخیص تهدید استفاده می‌کند و سطحی از پیچیدگی و دقت را فراهم می‌کند که قبلاً غیرقابل دستیابی بوده است.

چگونه هوش مصنوعی می‌تواند برای ایمن‌تر کردن سیستم‌ها و قابلیت شناسایی حملات بسیار پیچیده‌تر یکپارچه شود؟

ادغام هوش مصنوعی با تجزیه و تحلیل رفتار کاربر و نهاد (UEBA)

تجزیه و تحلیل رفتار کاربر و نهاد (UEBA) یک نیروی قدرتمند در تجزیه و تحلیل امنیتی می باشد که نقش مهمی در تشخیص تهدید ایفا می کند. از طریق الگوریتم‌های یادگیری ماشین، UEBA در شناسایی رفتار غیرعادی یا نامنظم در هر شبکه برتری دارد، و با یک لایه حفاظتی اضافی، دفاع در برابر تهدیدات احتمالی را تقویت می‌کند. UEBA برای کاربران و موجودیت‌ها الگوهای رفتاری اولیه را تعیین می‌کند که سیستم قادر باشد انحرافات از هنجار را که ممکن است نشانه‌ای از نقض امنیتی باشد، تشخیص دهد. با تجزیه و تحلیل دقیق اطلاعات متنوع، فعالیت‌های مشکوک یا غیرمعمول را که نیاز به توجه دارند را شناسایی می‌کند.

در گذشته، UEBA یک استراتژی موثر تشخیص تهدید بوده است. با این حال، با پیشرفت بی‌امان فناوری هوش مصنوعی، قابلیت‌های UEBA به طور تصاعدی گسترش یافته است. به عنوان مثال، سیستم‌های مجهز به هوش مصنوعی توانایی پردازش و تجزیه و تحلیل حجم عظیمی از داده‌ها را با کارایی بی‌نظیر دارند. این فرایند آغاز دوره ای با دقت بالا و تشخیص سریع تر تهدیدات بالقوه می باشد.

با ادغام یکپارچه الگوریتم‌های هوش مصنوعی در سیستم‌های UEBA، سازمان‌ها می‌توانند از مزایای فراوانی بهره ببرند. قابلیت‌های تشخیص پیشرفته، دقت تقویت‌شده و زمان پاسخ‌دهی تسریع‌شده تعدادی از این مزایا هستند.

علاوه بر این، ماهیت تطبیقی هوش مصنوعی، یادگیری مداوم از داده‌های تاریخی و انطباق با اطلاعات جدید، تضمین می‌کند که سیستم همیشه هوشیار و ماهر در مواجهه با تهدیدات در حال تحول باقی می‌ماند. این هم افزایی پویا بین UEBA و هوش مصنوعی یک مکانیسم دفاعی به روز و موثر را تضمین می کند و سازمان ها را در برابر تهدیدات نوظهور تقویت می کند.

ادغام هوش مصنوعی با یادگیری ماشین (ML)

رویکردهای سنتی مبتنی بر امضا اغلب در تشخیص تهدیدهای جدید یا در حال تکامل شکست می خورند. در مقابل، الگوریتم‌های یادگیری ماشینی می‌توانند حجم وسیعی از داده‌ها را تجزیه و تحلیل کنند و الگوهایی را شناسایی کنند که ممکن است نشان‌دهنده یک تهدید باشند.

با ترکیب قدرت تحلیلی الگوریتم‌های یادگیری ماشین با ماهیت تطبیقی و هوشمند هوش مصنوعی، سازمان‌ها می‌توانند به شناسایی دقیق‌تر و کارآمدتر تهدیدات بالقوه دست یابند.

هوش مصنوعی می‌تواند زمینه و بینش ارزشمندی را برای الگوریتم‌های یادگیری ماشین فراهم کند و آنها را قادر می‌سازد تا تصمیم‌های بهتری بگیرند و الگوهایی را شناسایی کنند که ممکن است فعالیت‌های مخرب را نشان دهند.

ادغام هوش مصنوعی با پردازش زبان طبیعی (NLP)

مهندسی اجتماعی که برای هر حادثه به طور متوسط ۴٫۱ میلیون دلار هزینه دارد، همچنان بزرگترین تهدید امنیت سایبری محسوب می شود. مهاجمان برای دور زدن تشخیص، استراتژی‌های خود را تکامل داده و تاکتیک‌های انحرافی تری را اتخاذ کرده‌اند که فراتر از استفاده از ابزارهای ارتباطی سنتی مانند متن یا ایمیل به تنهایی می باشد.

خوشبختانه، کسب‌وکارها می‌توانند با ادغام توانایی‌های شناختی هوش مصنوعی با قابلیت‌های پردازش زبان طبیعی NLP، از مزیت قابل توجهی نسبت به مجرمان سایبری بهره ببرند.

هنگامی که این ابزارها با هم ترکیب می شوند در تجزیه و تحلیل سریع حجم وسیعی از اطلاعات متنی قدرتمند می شوند و می توانند تهدیدهای احتمالی را به طور فعال شناسایی کنند که به کسب و کارها کمک می کند تا تغییرات مشکوک یا ناهنجاری های موجود در ارتباطات را تشخیص دهند که ممکن است نشان دهنده انجام سریع تلاش برای هک باشد.

ادغام هوش مصنوعی با یادگیری عمیق

فراتر از قدرت یادگیری ماشینی سنتی و فناوری‌های NLP، الگوریتم‌های یادگیری عمیق مرزها را در تحقیقات تشخیص تهدید به سمت تجزیه و تحلیل سریع‌تر مجموعه‌های داده بزرگ‌تر سوق داده‌اند.

مدل‌های یادگیری عمیق، مانند شبکه‌های عصبی مصنوعی (CNN) و شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)، در تجزیه و تحلیل داده‌های پیچیده و بدون ساختار، مانند تصاویر، ویدئوها و متن برتری دارند.

با استفاده از این تکنیک‌های پیشرفته در کنار روش‌های هوش مصنوعی، شرکت‌ها می‌توانند فعالیت‌های خطرناک در شبکه خود را سریع‌تر تشخیص دهند.

ادغام هوش مصنوعی با اطلاعات امنیتی و مدیریت رویداد (SIEM)

پلت‌فرم‌های مدیریت رویداد و اطلاعات امنیتی مبتنی بر هوش مصنوعی (SIEM) قابلیت‌های متحول کننده‌ای را در شناسایی خطرات بالقوه امنیت سایبری ارائه می‌دهند که مشاغل مدرن روزانه با آن مواجه هستند.

تجزیه و تحلیل پیشرفته و الگوریتم‌های مبتنی بر یادگیری ماشین، یکپارچه‌سازی را تسهیل می‌کنند که منجر به چارچوب‌های نظارت متمرکز می‌شود که قادر به شناسایی حملات سایبری متنوع با استفاده از حجم وسیع داده به طور موثر هستند.

سازمان‌ها به دلیل بینش‌های عملی که از طریق تجزیه و تحلیل به دست می‌آیند، از قابلیت تشخیص سریع که منجر به پاسخ‌های کارآمد با دقتی بی‌نظیر می‌شود، برخوردار خواهند شد.

این ویژگی ها تاثیر حوادث امنیتی را که به طور قابل توجهی وضعیت امنیتی یک سازمان را به خطر می اندازد، به میزان قابل توجهی کاهش می دهد.

پلتفرم های اطلاعاتی تهدید با هوش مصنوعی

یکی از رویکردهای اتخاذ شده توسط بسیاری از شرکت‌های معاصر، بهره‌برداری از پتانسیل پلت‌فرم‌های اطلاعاتی تهدید مبتنی بر هوش مصنوعی می باشد.

با استفاده از تجزیه و تحلیل کلان داده‌ها  از طریق الگوریتم‌های یادگیری ماشینی، می‌توان تهدیدهای سیستمی چند وجهی مانند بردارهای حمله یا بدافزارها را برای پیشگیری قبل از وقوع آسیب جدی به دقت شناسایی کرد.

این ساختارهای پیچیده برای ساده‌سازی چارچوب‌های امنیتی با کارآمدتر کردن تعامل بین رویه‌های موجود در یک سازمان طراحی شده‌اند. آن‌ها بینش‌های مهمی را برای نمایه‌سازی تهدید ارائه می‌کنند و به طور مداوم پایگاه دانش خود را به روز می‌کنند تا از سازگاری با چشم‌انداز امنیت سایبری همیشه در حال تکامل اطمینان حاصل کنند.

سخن نهایی

راه حل های مبتنی بر هوش مصنوعی چشم انداز تشخیص تهدید را متحول کرده اند. با یادگیری ماشین، NLP و الگوریتم‌های یادگیری عمیق، سازمان شما می‌تواند تهدیدات را با سرعت و دقت بی‌سابقه‌ای شناسایی کرده و به آنها پاسخ دهد. ادغام هوش مصنوعی با سیستم‌های SIEM و استفاده از پلت‌فرم‌های اطلاعاتی تهدید، سیستم‌های امنیتی را برای سازمان‌ها افزایش می‌دهد.

با تکامل چشم‌انداز تهدید، سازمان‌ها باید این روندهای نوظهور را بپذیرند تا یک قدم جلوتر از مجرمان سایبری باشند و از داده‌ها و دارایی‌های ارزشمند آنها محافظت کنند.

پایان پیام/