كيف يمكن للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي اكتشاف الهجمات الضارة ومنعها

مع زيادة اعتمادنا على التكنولوجيا ، تزداد أيضًا مخاطر الهجمات الإلكترونية. لحسن الحظ ، يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML) لاكتشاف الهجمات الضارة ومنعها. في هذه المقالة ، سوف نستكشف كيف يمكن الاستفادة من هذه التقنيات لتعزيز الأمن السيبراني.
 
مع تقدم التكنولوجيا ، تزداد الطرق  التي يحاول المجرمون استغلالها لشن الهجمات الخبيثة ، والتي أصبحت  سببًا رئيسيًا للقلق لكل من الأفراد والمنظمات.

فبرامج كالفـدية (Ransomware) والتصيد (phishing) وخروقات البيانات (data breaches) تعد مجرد أمثلة قليلة على الأشكال العديدة التي يمكن أن تتخذها هذه الهجمات.

يمكن للدفاعات المبنية على أحدث التقنيات مثل التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي أن تساعد في حمايتك من هذه التهديدات ، فكيف تكتشف هذه البرامج بالضبط وتمنع هجماتها؟

كيف يمكن للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي اكتشاف الهجمات الضارة ومنعها

دور الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في الأمن السيبراني

إن الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML) هما أدوات قوية متشابهة ولكنها مختلفة يمكن استخدامها لتحديد المخاطر المحتملة قبل أن تتسبب في ضرر. باستخدام الخوارزميات ، يمكن لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي اكتشاف أنماط في البيانات التي قد تشير إلى سلوك مشبوه أو نشاط ضار. يمكن أن يوضح بعد ذلك التهديدات المحتملة وتنبيه فرق الأمن ، حتى يتمكنوا من اتخاذ إجراء.

مثل العديد من المجالات الأخرى ، فإن الكشف عن البرامج الضارة هو مجال آخر يثبت فيه التعلم الآلي فائدته. يمكن للتعلم الآلي اكتشاف متغيرات البرامج الضارة الجديدة ومساعدة فرق الأمن في الاستجابة بسرعة من خلال بناء مكتبة من العينات. وبهذا ، يمكن إحباط الهجمات الضارة قبل أن تسبب أي ضرر.

من الممكن أيضًا استخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لحماية الشبكات من خلال مراقبة سلوك المستخدم. هذه الأنظمة قادرة على مراقبة تصرفات المستخدم عبر منصات وأجهزة متعددة لاكتشاف السلوك غير المعتاد أو الضار. يمكن أن يساعد ذلك في اكتشاف الهجمات الضارة ومنعها من قبل فرق الأمن قبل أن تتاح لهم فرصة التسبب في أي ضرر.

كيف يمكن للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي اكتشاف التهديدات ومنعها

هناك العديد من الطرق التي يمكن من خلالها استخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في اكتشاف التهديدات الضارة ومنعها.

زيادة الدقة لاكتشاف التهديدات الضارة 

من خلال استخدام الخوارزميات التي يمكنها تحديد الأنماط في البيانات التي قد تشير إلى سلوك مشبوه ، يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في تحسين دقة أنظمة الكشف عن البرامج الضارة.

مراقبة نشاط المستخدم

الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي قادران على مراقبة سلوك المستخدم عبر العديد من الأنظمة الأساسية لتحديد أي سلوك مشبوه أو ضار. وبهذه الطريقة يمكن إخطار الفرق الأمنية قبل وقوع أي اعتداء ضار.

تحديث دفاعات البرامج الضارة القائمة على التوقيع

يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في عملية تحديث أنظمة الكشف عن البرامج الضارة القائمة على التوقيع من خلال استخدام الخوارزميات لتحديد سلالات جديدة من البرامج الضارة الحالية. هذا يسمح بوقف الأعمال الضارة قبل أن تسبب أي ضرر.

تحديد المحتوى المشبوه

يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي أيضًا في تحديد المحتوى المشبوه ، مثل روابط التصيد الاحتيالي أو عناوين URL الضارة ، مما يوفر عليك الاضطرار إلى التحقق يدويًا مما إذا كان الرابط آمنًا. من خلال فحص الويب بحثًا عن مثل هذا المحتوى ، يمكن لفرق الأمان اتخاذ تدابير وقائية قبل أن يقع أي شخص ضحية للهجوم.

اكتشاف تهديدات اليوم الصفري

يمكن أيضًا العثور على تهديدات يوم الصفر الخطيرة بمساعدة الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. يمكن تدريب الخوارزميات على تحديد الاتجاهات الصغيرة في البيانات التي يمكن أن تشير إلى هجوم يوم الصفر قبل حدوثه عن طريق تزويدهم ببيانات سيئة عن قصد.

فوائد استخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي للأمن السيبراني

يوفر استخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لاكتشاف ومنع التهديدات الضارة فوائد عديدة.
1- يمكن أن تساعد فرق الأمن على الاستجابة بشكل أسرع لأي خطر محتمل. نظرًا لأن هذه الأنظمة تفحص الشبكات باستمرار وتراقب سلوك المستخدم ، يمكنها تنبيه الفريق بأي نشاط مشبوه في الوقت الفعلي ، مما يمكنهم من الاستجابة بسرعة. هذا يزيد من فرص منع الهجوم قبل حدوث الضرر.

2- يمكن أن يوفر الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي طريقة أكثر فاعلية للاستجابة للتهديدات من خلال السماح لفرق الأمن بالتركيز على المهام الأكثر أهمية. باستخدام الخوارزميات التي تعمل على أتمتة المهام العادية أو المتكررة ، مثل المسح بحثًا عن البرامج الضارة أو تحديد عناوين URL الضارة ، يمكن لفرق الأمان تركيز جهودها على المجالات الأخرى التي تتطلب مزيدًا من الاهتمام.

كيف يمكن للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي اكتشاف الهجمات الضارة ومنعها

من خلال استبعاد المهام اليدوية من مهام سير العمل ، يمكن لهذه الأنظمة أن تمكّن الفرق من أن تكون أكثر فاعلية في اكتشاف الهجمات الضارة وإيقافها قبل أن تتاح لها فرصة القيام بأي ضرر. يمكن أن يؤدي هذا في النهاية إلى عدد أقل من حوادث خرق البيانات أو الهجمات الإلكترونية الأخرى.

3- يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في تقليل التكاليف المرتبطة بالأمان. من خلال أتمتة المهام المتكررة ، تقلل هذه الأنظمة من الحاجة إلى العمالة اليدوية ، مما يؤدي إلى توفير التكاليف بمرور الوقت. بالإضافة إلى ذلك ، من خلال اكتشاف التهديدات في وقت مبكر ، يمكن أن تساعد في تقليل الضرر الناجم عن الهجمات الضارة ومنع انتهاكات البيانات المكلفة.

4- يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي فرق الأمن على منع التهديدات المستقبلية. من خلال التعلم من الحوادث السابقة ، يمكن لهذه الأنظمة تحديد الأنماط في البيانات التي قد تشير إلى هجوم محتمل قبل حدوثه. بهذه الطريقة ، يمكن للفرق الأمنية اتخاذ تدابير وقائية وتجنب أي عمل ضار قبل أن تتاح لها فرصة التسبب في أي ضرر.

حدود وتحديات استخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي

في حين أن الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لهما فوائد عديدة للأمن السيبراني ، إلا أن هناك بعض القيود والتحديات التي تصاحبهما.

تتطلب أنظمة الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي كميات كبيرة من البيانات ليتم تدريبها بشكل صحيح. بدون نقاط بيانات كافية ، قد لا تتمكن هذه الأنظمة من اكتشاف التهديدات الضارة بدقة. بالإضافة إلى ذلك ، من الصعب العثور على مجموعات البيانات ذات العلامات التي يمكن استخدامها للتدريب لأن وضع العلامات على البيانات يدويًا عملية تستغرق وقتًا طويلاً وتتطلب جهدًا كثيفًا.

تعتبر أنظمة الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي عادةً صناديق سوداء أو أنظمة غير شفافة ، مما يعني أنه قد يكون من الصعب شرح سبب توصلهم إلى استنتاجات معينة. هذا يمكن أن يجعل من الصعب على أفراد الأمن الإيمان بالنتائج ، مما يزيد من احتمالية فقدان النشاط الضار أو الإبلاغ عنه بشكل خاطئ.

يجب مراقبة هذه الأنظمة وتحديثها باستمرار من أجل الحفاظ على فعاليتها. مع ظهور أنواع جديدة من البرامج الضارة أو تكييف الأنواع الحالية ، يجب أن تكون هذه الأنظمة قادرة على التكيف وفقًا لذلك حتى تظل فعالة. يتطلب هذا موارد ووقتًا من فرق الأمان التي قد يصعب على بعض المنظمات توفيرها.

قد يكون بناء نظام AI أو ML من الألف إلى الياء مكلفًا. يمكن أن تكون موارد الأجهزة والبرامج لتشغيل هذه الأنظمة بشكل صحيح مكلفة للغاية ، اعتمادًا على حجم العمل. لهذا السبب ، قد يكون تنفيذها صعبًا على بعض الشركات.

استخدم AI و ML لتعزيز أمنك على الإنترنت

يعد الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي من الأدوات الواعدة لإحباط مجرمي الإنترنت. يعد الاستثمار في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي من أجل الأمن السيبراني استثمارًا يستحق القيام به لأنه يمكن أن يؤدي إلى تعزيز الحماية ضد النشاط الخبيث.

يمكنك تقليل احتمالية حدوث انتهاكات للبيانات والهجمات الإلكترونية الأخرى من خلال التحول إلى الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. يمكنك أيضًا تحسين فعالية وكفاءة تدابير الأمن السيبراني لشركتك من خلال تنفيذ هذه الأنظمة ، بشرط أن يكون لديك ما يكفي من الموارد والموظفين. ولكن هناك قيودًا وصعوبات يجب مراعاتها لأن هذه التقنيات حاليًا لم تثبت بشكل كامل أنها تحل محل البشر تمامًا.

المقال من طرف Issam صاحب موقع :  إستفد من