استخدامات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة في مجال

استخدامات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة في مجال

يعد فهم ماهية الأمن السيبراني اليوم وكيف يمكن للذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML) تحسين سلامة منشأتك أمرًا أساسيًا لمؤسسة تعمل بشكل جيد.

مع نمو التقنيات الجديدة والآلات المتقدمة، يمكن أن يكون مستقبل المؤسسات أكثر أمانًا ولكنه أيضًا أكثر عرضة للتهديدات حيث يتم مراقبة كل شيء والتحكم فيه عبر الإنترنت.

لتوضيح كيف أن الفهم الأفضل للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي سيساعد كل من الشركات والأفراد في الدفاع عن أنفسهم ضد الهجمات المعاصرة، سنركز على تسليط الضوء على الحلول من قادة الصناعة لتوجيه القراء في اختيار حل الأمن السيبراني المناسب مع تطبيقات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.

مصطلحات الأمن السيبراني الشائعة.

قبل التطرق إلى جوهر الأمر، هناك بعض المصطلحات الشائعة المستخدمة في الأمن السيبراني والتي ستساعدك على فهم المفاهيم ثم مناقشة الحلول لاحقًا مع متخصصي تكنولوجيا المعلومات.

يمكنك تخطي هذا الجزء إذا كنت تعرف المصطلحات بالفعل.

  • الدفاع في العمق.

تم بناء المفهوم على العديد من طبقات ميزات الأمان التي تعزز الأمان العام للنظام. في حالة عدم فعالية أحد الإجراءات الأمنية، تعمل الإجراءات الأخرى كنسخة احتياطية للحفاظ على أمان الشبكة.

  • جدار الحماية الصناعي.

لمنع الوصول غير المصرح به، فإن جدران الحماية الصناعية هي الأجهزة التي تراقب وتحظر حركة المرور إلى أو من الشبكات أو أجهزة الشبكة، مثل أجهزة الكمبيوتر الصناعية وأنظمة التحكم والأجهزة الأخرى.

  • نظام كشف التسلل IDS.

IDS الصناعي هو أداة أو نظام يراقب حركة مرور الشبكة لأي نشاط مشبوه ويرسل تنبيهات. غالبًا ما يتم تسجيل أي نشاط أو انتهاك تدخليًا مركزيًا باستخدام معلومات الأمان ونظام إدارة الأحداث. أو تنبيهه إلى المسؤول، أو كليهما.

  • IPS (نظام منع التطفل).

IPS هو أداة أو نظام يكتشف نشاطًا ضارًا، ويسجل تفاصيل عنه، ويبلغ عنه ، ثم يبذل جهدًا لحظره أو إيقافه. يفحص باستمرار شبكة بحثًا عن أي نشاط ضار ويستجيب له عند حدوثه عن طريق الإبلاغ عنه أو حظره أو التخلص منه. يمكن أن تكون إما أجهزة أو برامج.

إقرأ أيضاً… تخصص هندسة الأمن السيبراني.

  • DPI (فحص الحزمة العميق).

يعد الفحص العميق للحزم (DPI) نوعًا من معالجة البيانات التي تفحص بعناية المعلومات التي يتم إرسالها عبر شبكة الكمبيوتر وقد تتخذ الإجراءات المناسبة، مثل التنبيه أو الحظر أو إعادة التوجيه أو تسجيل الدخول. كثيرًا ما يتم استخدام الفحص العميق للحزم من أجل مراقبة سلوك التطبيق، وفحص حركة مرور الشبكة، وتشخيص مشكلات الشبكة، والتأكد من أن البيانات بالتنسيق الصحيح، والبحث، على سبيل المثال، عن التعليمات البرمجية الضارة، والتنصت، والرقابة على الإنترنت، وما إلى ذلك.

  • البرمجيات الخبيثة.

إنه مصطلح عام لأي تهديدات من تصميم البرامج تتسبب في تلف الكمبيوتر أو الخادم أو العميل أو شبكة الكمبيوتر. ومن أمثلة البرامج الضارة الفيروسات والديدان وأحصنة طروادة وبرامج التجسس والجذور الخفية والبرامج الإعلانية والوصول عن بُعد وبرامج الفدية.

  • DoS / DDoS.

رفض الخدمة (DoS) هو هجوم يهدف إلى إغلاق الجهاز أو الشبكة، مما يجعل من المستحيل الوصول إلى المستخدمين المقصودين. يمكن القيام بذلك عن طريق تقديم المعلومات التي تتسبب في حدوث عطل أو إغراق الهدف بحركة المرور. لمنع الهدف من تلقي أو إرسال أي معلومات، يمكن تنفيذ هجمات رفض الخدمة الموزعة (DDoS) عن طريق تشبع الهدف بحركة المرور من العديد من المضيفين.

لماذا يعتبر أمن الشبكات والأمن السيبراني مهمين؟

في عصر الرقمنة، يلعب الأمن السيبراني دورًا رئيسيًا في بيئة عمل تعمل بشكل صحيح. إنه يحمي جميع فئات البيانات من التخريب أو فقدان البيانات أو أي حالات فشل أخرى.

مع تزايد التقنيات وزيادة الاتصال، أصبحت مراقبة الهجمات الإلكترونية المحتملة وتتبعها أكثر صعوبة، خاصة بالنسبة للمحللين لأنهم غالبًا ما يحتاجون إلى مقاومة الذكاء الاصطناعي.

لقد كلفت الهجمات الإلكترونية الشركات أموالًا وأضرارًا جنائية. لذلك، غالبًا ما يتم تصميم الآلات والأجهزة لمنع وتتبع المشكلات المحتملة التي تظهر على الشبكات.

يمكنهم التعرف على المخاطر السيبرانية المحتملة وتحليلها في الوقت الفعلي وزيادة فعالية المحلل الإلكتروني.

إقرأ أيضاً… استخدامات الذكاء الاصطناعي في أنظمة مراقبة الآلات.

الذكاء الاصطناعي في الأمن السيبراني، هل هو أفضل من البشر؟

لم يعد تحليل الأمن السيبراني وتعزيزه مشكلة بشرية. يعد الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي أكثر دقة وأفضل من البشر والبرامج التقليدية في تحديد الأنماط التي تشير إلى البرامج الضارة والنشاط غير المعتاد.

يمكن للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي تحليل ملايين الأحداث والتعرف بسرعة على التهديدات مثل الفيروسات وهجمات ثغرات يوم الصفر.

وفقًا لتقرير Capgemini، يزعم أكثر من نصف المؤسسات (56٪) أن محللي الأمن السيبراني لديهم مرهقون، وما يقرب من ربعهم (23٪) غير قادرين على إجراء فحص شامل لجميع الحوادث التي تم الإبلاغ عنها.

بالإضافة إلى ذلك، وفقًا للتقرير، لن يتمكن 69٪ من المديرين التنفيذيين من الاستجابة للهجمات الإلكترونية بدون الذكاء الاصطناعي. 80٪ من شركات الاتصالات و 79٪ من منتجي سلع العملاء يقولون إنهم يعتمدون على الذكاء الاصطناعي للمساعدة في تحديد التهديدات ووقف الهجمات.

تطبيقات التعلم الآلي.

يمكن أن يكون التعلم الآلي أكثر كفاءة وأفضل في اكتشاف التهديدات من المحللين البشريين. وفقًا لـ Carbonite و Webroot، فإن شركات OpenText في تقرير Fact or Fiction الخاص بهم استنادًا إلى استطلاع تم إجراؤه بين مارس وأبريل 2021. زعم أكثر من نصف (57٪) المستجيبين من جميع أنحاء العالم أنهم كانوا ضحايا هجوم إلكتروني ضار في السابق.

عام 2020. أضاف 65٪ من المشاركين في التقرير أن مؤسساتهم أكثر استعدادًا للتعامل مع هجمات الأمن السيبراني لأنها تستخدم أدوات الأمن السيبراني القائمة على الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي.

في الوقت الحاضر، حتى المتسللين يستخدمون الذكاء الاصطناعي بشكل فعال. يمكن للذكاء الاصطناعي إرسال التحليلات بشكل أسرع من البشر، ويمكنه الاستجابة بشكل أكثر دقة لأنه يحارب البرامج الذكية الأخرى.

هذا يعني فقط أن تطبيقات ML و AI لا يمكن تجنبها. لقد أصبحوا سلاحًا رئيسيًا في مكافحة الهجمات الإلكترونية. لذلك، بدأت الشركات في التركيز أكثر على إحباط التهديدات.

ستكون أفضل التطبيقات في تحليل كميات هائلة من البيانات وتنفيذ عمليات مكثفة لاكتشاف التشوهات والسلوك المشبوه أو غير المعتاد وهجمات اليوم صفر.