توسط : از آنجایی که هوش مصنوعی و یادگیری ماشین به طور فزاینده‌ای در سازمان‌های مختلف به کار گرفته می‌شوند، در نتیجه وظیفه حل برخی از بزرگترین چالش‌های تجاری را بر عهده دارند که یکی از سخت‌ترین وظایف آنها امنیت IT است.
بر اساس IBM Security، در سال ۲۰۲۰، متوسط هزینه نقض داده‌ها، ۳٫۸۶ میلیون دلار در سراسر جهان و ۸٫۶۴ میلیون دلار در ایالات متحده است. با پیچیده‌تر شدن پشته‌های فناوری مانند اینترنت اشیا و سرویس‌های ابری، تعداد نقاط نهایی که باید آنها را ایمن سازیم مرتباً چند برابر می‌شود. سازمان‌های مختلف می‌توانند از قدرت هوش مصنوعی برای مقابله با بدافزارهای مخرب و حملات فیشینگ نیز استفاده کنند. ما همچنین می‌توانیم از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای تقویت تیم‌های امنیتی خود استفاده کنیم و آنها را قادر به مقابله با حجم فزاینده تهدیدات کنیم. در این مقاله به این سوال پاسخ خواهیم داد که هوش مصنوعی و یادگیری ماشین چگونه آینده امنیت را تغییر می‌دهند؟
ببشتربخوانید: کاربرد هوش مصنوعی در شبیه سازی
حملات بدافزار و فیشینگ در حال تکامل را شناسایی کنید
حملات بدافزار و فیشینگ روزبهروز پیچیده‌تر می‌شوند. نویسندگان بدافزار به طور مداوم در حال تولید تغییرات جدید هستند. در حالی که متخصصان امنیتی این نقشه‌های ویروس را که همیشه در حال تغییر هستند، تعقیب می‌کنند. یادگیری ماشینی می‌تواند کمک زیادی در زمینه امنیت کند. در واقع یادگیری ماشین می‌تواند تمام بدافزارهای شناخته شده تاکنون را در اختیار داشته باشد و طبق الگوهای رفتاری آنها و فایل‌های رایج، این بدافزارها را شناسایی کند. در نهایت می‌توان ویروس‌های جدید یا انواع ویروس‌های موجود را در زمان واقعی نابود کرد.
با استفاده از هوش مصنوعی، حملات فیشینگ مانند ایمیل‌های بازاریابی دقیق شناسایی می‌شوند. مجرمان می‌توانند وب را استخراج کنند تا نه تنها از نام و آدرس ایمیل شما بلکه از محل کار، علایق و نام دوستان و همکاران معتمد شما مطلع شوند. این کار همیشه به صورت دستی انجام می‌شود ، اما هوش مصنوعی هکرها را قادر می‌سازد تا این پروفایل‌های سفارشی را در مقیاس بزرگ بسازند. علاوه بر متناسب‌سازی محتوای ایمیل برای افراد و افراد خاص، هکرها می‌توانند پاسخ‌های ایمیل را تجزیه و تحلیل کنند تا ببینند چه واژه‌هایی باعث کلیک بیشتر می‌شوند زیرا به طور مداوم یاد می‌گیرند که چگونه قلاب فیشینگ مناسب را بسازند.
هوش مصنوعی در امنیت
برای مقابله با این ناامنی‌ها، می‌توانیم هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را برای نظارت بر شبکه خود تنظیم کنیم تا الگوهای فعالیت روزانه کارمندانمان را در نظر داشته باشیم. هنگامی که این خط پایه مشخص شد، مدل می‌تواند زمانی که کلیک بر روی پیوند فیشینگ از حد معمول خارج شده است را شناسایی کرده و فعالیت مخرب را قبل از به خطر انداختن اعتبار کاربر نابود کند. در واقع این مدل یک دیوار ایمنی بسیار هدفمند است که در اطراف کاربر ساخته شده و باعث ایجاد حداقل اختلال در شبکه و تجارت می‌شود.
جامعه هوش مصنوعی همیشه پشتیبان قدرتمند منبع آزاد بوده است. آنها به طور منظم کد منبع و مجموعه داده‌ها را برای کمک به رشد بیشتر این فناوری امیدوار‌کننده به اشتراک می‌گذارند. وقتی این ابزارهای موجود را با قدرت محاسبه ابری جفت کنید، هر هکری از ابزارها و زیرساخت‌های لازم برای ایجاد حملات مجهز به هوش مصنوعی برخوردار خواهد شد. در حالی که داده‌های ما محدود به این است که چه تعداد هک توسط AI تقویت می‌شود، در نتیجه ما می‌دانیم که این یک مهارت اجباری در جعبه ابزار هکر در سال‌های آینده خواهد بود. در نهایت سازمان‌ها مجبور می‌شوند راه‌حل‌های امنیتی AI را فقط برای همگام شدن با هکرهای سرکش به کار گیرند.
در حال حاضر ۳۷ درصد از سازمان‌ها تا حدی هوش مصنوعی را پیاده‌سازی کرده‌اند و این آمار روز به روز در حال افزایش است. اگر هکرها بتوانند به هوش مصنوعی ما دسترسی پیدا کنند، می‌توانند داده‌ها را مسموم کنند و مدل‌هارا آلوده کنند. آنها می‌توانند از اشکالات موجود در الگوریتم مدل هوش مصنوعی برای تولید نتایج ناخواسته سواستفاده کنند.
هوش مصنوعی، ربات‌ها و امنیت
ما دائماً در مورد چگونگی آمادگی ربات‌ها و هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای گرفتن مشاغل خود می‌شنویم. اما بیشتر اوقات، هوش مصنوعی مکمل مشاغل ما خواهد بود و ما را در نقش خود موثرتر می‌کند. در نهایت پس از تأیید مدل هوش مصنوعی در راستای امنیت، کار متوقف نمی‌شود. این نظارت جدید احتمالاً ناهنجاری‌های بیشتری نسبت به راه حل قبلی را به دام خواهد انداخت. متخصصان امنیتی باید این هشدارها را مرتب کنند تا تهدیدات احتمالی بشناسند.
محدودیت‌های هوش مصنوعی در امنیت
هوش مصنوعی و یادگیری ماشین عصای جادویی نیستند که بتوانید برای تأمین امنیت ناگهانی سازمان‌ها کاری بکنند. پرسنل امنیتی باید با این مدل‌ها همکاری کنند تا آنها را آموزش دهند و آنها را تقویت کنند. چالش دیگر، داده‌ها و هزینه است که ما باید داده‌های کافی را جمع کنیم تا الگوریتمی محکم و قابل اعتماد بسازیم.
در نهایت باید بگوییم که راه حل‌های سنتی ضدویروس و فایروال نمی‌توانند همگام با تهدیدهای روز و انواع بدافزارها باشند. در نتیجه AI و ML یعنی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین یک راه حل فعال را در زمینه امنیت ارائه می‌دهند. این قابلیت‌ها و فناوری‌ها می‌توانند الگوهای رفتاری را از جامعه کاربران پیدا کنند و تهدیدها را قبل از شروع متوقف نمایند. هوش مصنوعی همچنین می‌تواند به متخصصان امنیتی کمک کند تا داده‌ها را تحلیل کنند و مشکلات را شناسایی نمایند. در نهایت هوش مصنوعی و یادگیری ماشین می‌توانند در حوزه امنیت بسیار کاربردی و مفید باشند و امکانات قابلیت‌های بسیار گسترده و خوبی را در اختیار سازمان‌ها مخصوصا سازمان‌های امنیتی قرار دهند. البته این دو فناوری هنوز جای رشد و توسعه دارند و روزبهروز قابلیت‌ها و مدل‌های بهتری را ارائه خواهند کرد.
