هوش مصنوعی به دستگاهها و تجهیزات، امکان انجام کارهایی را میدهد که معمولا به هوش انسانی نیاز دارند، مانند تصمیمگیری، تشخیص گفتار انسان، شناخت المانها به صورت بصری و ترجمه زبانها. هوش مصنوعی از دادههای طبقهبندی شده برای درک موضوع و تعیین نوع واکنش به شرایط مختلف استفاده میکند.
لازم به ذکر است که به کارگیری هوش مصنوعی در حوزه امنیت سایبری به منظور افزایش قدرت محافظت از سیستمهای آنلاین و دادهها در برابر انواع حملات، امری ضروری است. در صورتی که هوش مصنوعی به روش صحیح و مناسبی مورد استفاده قرار گیرد، میتواند به شناخت خودکار تهدیدات، ارسال هشدار و شناسایی بدافزارهای جدید و همینطور محافظت از دادههای مهم تجاری بینجامد.
هوش مصنوعی (AI) در امنیت سازمانی شامل استفاده از تکنیکهای AI مانند deep learning، machine learning (ML)، knowledge representation and reasoning و همچنین natural language processing میگردد و با هدف دفاع خودکار و هوشمندانهتر در برابر انواع تهدیدات به کار گرفته میشود. به این ترتیب، سازمانها میتوانند هزاران تهدید سایبری را که روزانه با آنها مواجه میشوند را شناسایی و مسدود کنند.
کاربرد هوش مصنوعی در امنیت سایبری
هوش مصنوعی از کاربردهای بسیار گستردهای برخوردار است؛ به عنوان مثال، در تبدیل صوت به متن، پردازش تصویر، شناسایی و ترجمه، مدلسازی، تحلیل داده و موارد دیگر. اما یکی از کاربردهای برجسته آن، استفاده در امنیت سایبری است.
در حوزه امنیت سایبری، هوش مصنوعی به تحلیل الگوهای استفاده از سیستمها میپردازد تا بتواند رفتارهای مشکوک و بدخواهانه را شناسایی و از حملات سایبری جلوگیری کند. سامانههایی که به هوش مصنوعی مجهز هستند، قادرند به صورت 24 ساعته شبکهها و نقاط پایانی سازمان را تحت نظر داشته و با شناسایی تهدیدات سایبری، آنها را به موقع خنثی کنند.
بین مهمترین کاربردهای هوش مصنوعی در امنیت سایبری میتوان به موارد زیر اشاره کرد:
1. شناسایی بدافزار و حملات فیشینگ
2. شناسایی و اولویتبندی تهدیدات سایبری جدید
3. شناسایی خطر نفوذ به شبکه سازمان
4. خودکارسازی اقدامات امنیتی
5. مسدود کردن دسترسی به سایتهای مختلف در لایه DNS
1. شناسایی بدافزار و حملات فیشینگ
سیستمهای امنیتی مبتنی بر هوش مصنوعی، به طور مؤثرتر از روشهای دیگر در شناسایی بدافزارها عمل میکنند. تحقیقات انجام شده توسط شرکت Deep Instinct نشان میدهد که سیستمهای شناسایی بدافزار بر اساس امضاء تنها موفق به شناسایی ۳۰ تا ۶۰ درصد از تهدیدات مؤثر میشوند. اما کارآمدی سیستمهای مبتنی بر هوش مصنوعی به ۸۰ تا ۹۲ درصد میرسد.
فیشینگ یکی از روشهای رایج هکرها برای آلوده کردن سازمانها به بدافزارها است. در این روش، هکرها لینکهای دانلود بدافزار را به پرسنل سازمان هدف ارسال میکنند و اگر پرسنل در یکی از نقاط پایانی متصل به شبکه سازمان روی این لینکها کلیک کنند، بدافزار وارد شبکه میشود.
سیستمهای مبتنی بر هوش مصنوعی قادر به تشخیص وبسایتها و لینکهای فیشینگ و ارائه هشدار به کاربران هستند. محققان دانشگاه داکوتای شمالی، یک تکنیک شناسایی حملات فیشینگ بر اساس یادگیری ماشین توسعه دادهاند که دقتی ۹۴ درصدی در شناسایی ایمیلهای فیشینگ دارد.
یکی از مزایای استفاده از هوش مصنوعی در شناسایی بدافزارها و حملات فیشینگ این است که میتواند این تهدیدات را بر اساس ویژگیهای ذاتی آنها شناسایی کند. به عنوان مثال، اگر نرمافزاری به گونهای طراحی شده باشد که بدون کسب مجوز از کاربر، فایلها را رمزنگاری کند، سیستمهای امنیتی مبتنی بر هوش مصنوعی، آن را به عنوان بدافزار شناسایی میکنند.
شناسایی و اولویتبندی تهدیدات سایبری جدید
در حال حاضر، سیستمهای امنیت سایبری مبتنی بر هوش مصنوعی، به فراتر رفتهاند و قادر به انجام اقدامات پس از شناسایی تهدیدات هستند. یکی از اقدامات اساسی پس از شناسایی تهدیدات سایبری، اولویتبندی آنهاست تا تیم امنیتی سازمان بتواند به سرعت به تهدیدات مهم و خطرناک پاسخ دهد. سیستمهای هوش مصنوعی با اولویتبندی تهدیدات سایبری، به تیم امنیتی سازمان شما کمک بسیار موثری میکنند.
شناسایی خطر نفوذ به شبکه سازمان
سازمانهای بزرگ دارای تجهیزات IT فراوانی هستند و بررسی سطح حمله شبکههای این سازمانها به صورت دستی، به منظور امنسازی و کاهش سطح حمله، کاری بسیار زمانبر و دشوار است، و اگر به صورت انسانی انجام شود، ممکن است با خطاها و ناکارآمدیهایی همراه باشد.
امروزه، برخی از سیستمهای امنیتی مبتنی بر هوش مصنوعی قادرند سطح حمله سازمان شما را ارزیابی کرده و نقاط ضعف و حفرات امنیتی شبکه سازمان را گزارش دهند. همچنین، این سامانهها قادرند درصد خطر نفوذ به سازمان را نیز پیشبینی کنند.
خودکارسازی اقدامات امنیتی
گام بعدی پس از شناسایی هر رخداد امنیتی، پاسخگویی به تهدیدات است که به آن پاسخ به حوادث هم گفته میشود. سیستمهای امنیتی مبتنی بر هوش مصنوعی میتوانند به صورت ۲۴ ساعته بر شبکه سازمان شما نظارت داشته باشند، تهدیدات را شناسایی و اولویتبندی کرده و حتی اقدامات لازم برای مقابله با تهدیدات سایبری را انجام دهند. این اقدامات به شما این امکان را میدهند که تیم امنیتی خود را به صورت شبانهروزی در حالت آمادهباش نگه دارید. علاوه بر این، خودکارسازی اقدامات امنیتی با هوش مصنوعی، میتواند سرعت پاسخ به تهدیدات را به طور چشمگیری افزایش دهد.
مسدود کردن دسترسی به سایتهای مختلف در لایه DNS
به جای این که به همه کاربران یا کودکان دسترسی به سایتهایی که به دلیل محتوایشان نباید در دسترس همگان باشند، داشته باشید، میتوانید این سایتها را در لایه DNS مسدود کنید. این کار باعث کاهش سطح تهدیدات نسبت به فایروالهای سنتی میشود. انسداد در لایه DNS به این معنی است که وبسایتی که میخواهید مسدود کنید، هرگز توسط کاربر نهایی دیده نمیشود و از هرگونه آسیبی که ممکن است توسط آن سایت وارد شود، جلوگیری میکند. این اقدام میتواند به شما کمک کند تا به صورت بهتری از امنیت سایبری خود مراقبت کنید و محتوای نامناسب را از دسترسی کاربران خود محافظت کنید.
مشکلات استفاده از هوش مصنوعی در امنیت سایبری
یکی از مشکلات اساسی استفاده از هوش مصنوعی در امنیت سایبری این است که خرابکاران و هکرها نیز از این فناوری بهره میبرند، که باعث افزایش پیچیدگی حفظ امنیت میشود. به عنوان مثال، هوش مصنوعی ممکن است برای تشخیص و جلوگیری از باتها استفاده شود، اما از سوی دیگر، باتهایی نیز با هوش مصنوعی ایجاد میشوند که رفتاری مشابه انسان را ارائه میدهند و فرآیند شناسایی آنها را دشوار میکنند. به همین دلیل، ضروری است که همواره به روز باشید و الگوریتمهای خود را بهبود داده و بهینهسازی کنید تا بتوانید خطرات جدید را شناسایی و از بین ببرید.
جمع بندی
امروزه، هوش مصنوعی به دلیل توانایی پردازش سریع حجم بالای دادهها، در مختلف حوزهها کاربردهای گستردهای پیدا کرده است. یکی از چالشهای امنیت سایبری همواره پردازش حجم زیادی از اطلاعات از منابع مختلف مانند لاگها، فایروالها، نقاط پایانی و سامانههای SIEM بوده است. از سوی دیگر، سرعت در شناسایی و پاسخ به تهدیدات سایبری بسیار اهمیت دارد، زیرا این اقدامات میتوانند جلوی وقوع خسارات جدی به سازمانها را بگیرند.
در این شرایط، هوش مصنوعی میتواند به عنوان یک ابزار برای افزایش سرعت پردازش دادهها و بنابراین، شناسایی و پاسخ به تهدیدات مورد استفاده قرار گیرد. برای مثال، دستیارهای مجازی که بر اساس مدلهای زبانی عمل میکنند، نه تنها میتوانند کار تیم امنیتی سازمانها را آسانتر کنند و سرعت و کارایی شناسایی و پاسخ به حوادث امنیتی را به طور قابل توجهی افزایش دهند، بلکه میتوانند نیز به تدریج مهارتهای لازم را یاد بگیرند و تهدیدات سایبری را بهتر از قبل شناسایی کنند.
