روش‌های استفاده از هوش مصنوعی در امنیت سایبری

به گزارش سیتنا، به گفته مجمع جهانی اقتصاد، اقدامات حفاظتی اتخاذ شده توسط شرکت ها فوراً قدیمی می شود. در سال گذشته، تعداد حملات 30 درصد افزایش یافت و این روند نگران کننده همچنان ادامه دارد.

آمار استفاده از هوش مصنوعی در امنیت سایبری

محققانی که در سالنامه امنیت سایبری 2022 مشارکت دارند پیش بینی می کنند که هزینه های مبارزه با جرایم سایبری به 10.5 تریلیون دلار افزایش می یابد. این سه برابر بیشتر از سال 2015 (سه تریلیون دلار) است.

با توجه به این واقعیت که حجم داده های جهانی در حال افزایش است، ردیابی و جلوگیری از آسیب پذیری ها دشوارتر می شود. به عنوان مثال، 80 درصد از سازمان های مخابراتی مطمئن هستند که بدون هوش مصنوعی قادر به پاسخگویی به حملات سایبری نخواهند بود. بخش حرفه ای هدف شروران سایبری است (934 حادثه در سال 2020 ثبت شد). بخش عمومی، تولید و مراقبت های بهداشتی از حملات سایبری رنج می برند.

در سال 2020، هوش مصنوعی در امنیت سایبری بیش از 10 میلیارد دلار ارزش داشت و تا سال 2027، قیمت آن تقریباً 4.5 برابر خواهد شد. IBM تخمین می‌زند که شرکت‌هایی که فاقد هوش مصنوعی هستند، سه برابر بیشتر از شرکت‌هایی که سیستم‌های ردیابی خودکار مستقر دارند، برای کاهش حملات سایبری هزینه می‌کنند.

نزدیک به نیمی از مدیرانی که توسط Capgemini مورد بررسی قرار گرفتند می گویند که از یک الگوریتم هوشمند برای شناسایی تهدیدات سایبری استفاده می کنند. با کمک آن، 34٪ از این متخصصان حملات را پیش بینی می کنند و 18٪ به حوادث پاسخ می دهند. بر اساس روند فوق، تحقیقات دقیق می گوید که هوش مصنوعی در امنیت سایبری با رشد 24 درصدی در سال تا سال 2027 به 46 میلیارد دلار خواهد رسید.

شش مورد اصلی استفاده از هوش مصنوعی در امنیت سایبری

پردیسی را تصور کنید که از چندین ساختمان تشکیل شده است. ورود به داخل سخت نیست، زیرا نمی توان در هر دری یک محافظ قرار داد. اینجاست که هوش مصنوعی کمک می‌کند: دوربین‌ها چهره بازدیدکنندگان را می‌خوانند و کسانی را پیدا می‌کنند که «دم کسی می‌نشینند» کارمندان را با مجوز برای ورود به ساختمان‌ها دنبال می‌کنند. ممکن است کارگری باشد که برای نشان دادن پاس یا کلاهبردار تنبلی کرده است.

هرچه دفتر بزرگتر باشد، خطر نفوذ بیشتر است و سیستم های هوش مصنوعی برای تشخیص چهره مفیدتر هستند. در یک ویدیو، یک الگوریتم افرادی را که خط مشی امنیتی را نقض می کنند، مشخص می کند. تصویر صورت یک فرد با پایگاه داده عکس های کارکنان مقایسه می شود.

بنابراین، سیستم تعیین می کند که آیا کارمند یا غریبه ای تصمیم گرفته است به طور غیرقانونی وارد دفتر شود. اگر استفاده از هوش مصنوعی را در یک شبکه شرکتی یا در اینترنت در نظر بگیریم، می توانیم در مورد شش گزینه اصلی برای استفاده از یک الگوریتم هوشمند صحبت کنیم.

شناسایی کدهای مخرب و فعالیت های مخرب در شبکه های شرکتی

هوش مصنوعی به طور خودکار دامنه ها را با تجزیه و تحلیل ترافیک DNS برای شناسایی دامنه های C&C، مخرب، هرزنامه، فیشینگ و شبیه سازی و غیره طبقه بندی می کند. قبلا برای مدیریت این محیط کافی بود لیست سیاه خوبی داشت. آن‌ها با انجام به‌روزرسانی‌های منظم و با حجم زیاد، با وظایف خود کنار آمدند.

امروزه دامنه ها در یک-دو دقیقه ایجاد می شوند و در عرض نیم ساعت بیش از دو-سه بار استفاده نمی شوند و سپس مجرمان به دامنه های دیگر تغییر می کنند. برای ردیابی آنها، قرار دادن لیست سیاه کافی نیست: باید از فناوری هوش مصنوعی استفاده کنید. یک الگوریتم هوشمند یاد می گیرد که چنین دامنه هایی را شناسایی کرده و بلافاصله آنها را مسدود کند.

تجزیه و تحلیل ترافیک رمزگذاری شده

طبق گفته سیسکو، بیش از 80 درصد از ترافیک اینترنت رمزگذاری شده است. نیاز به تحلیل دارد. می‌توانید طرح «مرد دولتی در وسط» را اعمال کنید یا از فناوری هوش مصنوعی استفاده کنید، که بدون رمزگذاری و رمزگشایی، به شما امکان می‌دهد مسائل زیر را با متادیتا و بسته‌های شبکه و بدون تحلیل بارگذاری شناسایی کنید:

کد مخرب؛

خانواده بدافزار؛

برنامه های کاربردی مورد استفاده؛

دستگاه هایی که در چارچوب یک جلسه TLS رمزگذاری شده یا SSL یک نسخه یا نسخه دیگر کار می کنند.

اینها فناوری هایی هستند که در عمل کار می کنند و به شما امکان می دهند بفهمید که در ترافیک رمزگذاری شده که حجم آن در حال افزایش است چه اتفاقی می افتد. و شما نیازی به سرمایه گذاری زیادی در آن ندارید.

تشخیص عکس های جعلی و عکس های جایگزین

یک الگوریتم تشخیص می دهد که آیا چهره یک فرد در عکس با عکس شخص دیگری جایگزین شده است یا خیر. این ویژگی به ویژه برای احراز هویت بیومتریک از راه دور در خدمات مالی مفید است. این از کلاهبرداران از ایجاد عکس ها یا فیلم های جعلی و معرفی خود به عنوان شهروندان قانونی که می توانند وام دریافت کنند، جلوگیری می کند. بنابراین، آنها پول دیگران را نخواهند دزدید.

تشخیص صدا، زبان و گفتار

این ویژگی هوش مصنوعی برای شناسایی نشت اطلاعات و خواندن اطلاعات بدون ساختار در قالب‌های غیرقابل خواندن توسط ماشین استفاده می‌شود. این اطلاعات داده‌های فایروال‌ها، دروازه‌ها، سیستم‌های پراکسی و سایر راه‌حل‌های فنی را که داده‌های ساختاریافته را ارائه می‌کنند، غنی می‌کند.

بنابراین، می‌دانید چه کسانی و چه زمانی به اینترنت دسترسی داشته‌اند و آیا از شبکه‌های شرکتی یا سازمانی استفاده کرده‌اند. هوش مصنوعی به غنی سازی این اطلاعات با داده های اخبار، خبرنامه های شرکت و غیره کمک می کند.

ارائه توصیه ها

بر اساس آمار، هوش مصنوعی توصیه هایی در مورد استفاده از ابزارهای حفاظتی یا تنظیماتی که برای افزایش خودکار امنیت شبکه شرکتی باید تغییر کند، ارائه می کند. به عنوان مثال، موسسه فناوری ماساچوست AI2 را ایجاد کرده است، سیستمی که تهدیدات ناشناخته را با احتمال 85 درصد شناسایی می کند.

هر چه سیستم تحلیل های بیشتری انجام دهد، به دلیل مکانیسم بازخورد، تخمین بعدی را با دقت بیشتری ارائه می دهد. علاوه بر این، یک الگوریتم هوشمند این کار را در چنان مقیاس و با چنان سرعتی انجام می دهد که مدافعان انسانی قادر به انجام آن نیستند.

نتیجه

هوش مصنوعی در امنیت سایبری چشم اندازهای خوبی دارد. اما باید مانند هر فناوری دیگری به طور معقول با آن برخورد کرد. این یک گلوله نقره ای نیست و داشتن حتی پیشرفته ترین تکنولوژی به معنای محافظت 100٪ نیست. هوش مصنوعی شما را از حملات جدی ناشی از نادیده گرفتن قوانین اساسی امنیت سایبری نجات نخواهد داد.

اگر اکوسیستم شفافی ساخته شده باشد که بتواند خود را با یک شبکه شرکتی در حال تغییر وفق دهد، باید یک الگوریتم هوشمند اجرا شود. اگر هوش مصنوعی توسعه یابد، تصحیح و تنظیم شود، واقعاً مؤثر خواهد بود. این کار زمان بر و دشواری است که اگر از فناوری با دقت استفاده شود و نه به خاطر مد روز بودن، مفید خواهد بود.

انتهای پیام