استفاده از هوش مصنوعی در پیش بینی امنیت سایبری پیشرفته سال 2021

دلایل اصلی برای استفاده از هوش مصنوعی در  پیش بینی امنیت سایبری پیشرفته سال 2021

همه گیری اخیر نیاز به اقدامات پیشرفته امنیت سایبری را تشدید کرده است. موارد متعددی وجود داشته است که مجرمان سایبری با معرفی به عنوان مقامات سازمان

بهداشت جهانی از این موقعیت سوء استفاده کرده اند.سازمان‌های تحقیقاتی ارشد در ایالات متحده مانند FBI از افزایش 300 درصدی حملات سایبری از زمان

شیوع COVID-19 گزارش کرده‌اند. اکثر این مهاجمان از فریب استفاده می کنند، به همین دلیل است که هوش مصنوعی پیش بینی (AI) برای امنیت سایبری ضروری می شود.

یک مدل هوش مصنوعی پیش‌بینی‌کننده داده‌ها را جمع‌آوری می‌کند، تجزیه و تحلیل می‌کند و توصیه‌هایی ارائه می‌کند که می‌تواند از حملات سایبری مختلف جلوگیری کند.

بسیاری از سازمان ها به دلیل هزینه اولیه بالا و نیاز به زیرساخت، استفاده از هوش مصنوعی را مورد تجدید نظر قرار می دهند. با این حال، طبق گزارش آی‌بی‌ام، کسب‌وکارها

در سال 2020 3.86 میلیون دلار از دست دادند که در مجموع بیش از 200 روز صرف یافتن نقض واقعی شده است.

در سال 2021، هزینه های نقض داده ها از 3.86 میلیون دلار به 4.24 میلیون دلار افزایش یافت که بالاترین میانگین کل هزینه در تاریخ 17 ساله آن گزارش است.چنین

ضررهای عظیمی به سازمان ها کمک کرده است که نیاز به توسعه هوش مصنوعی قابل اعتماد برای افزایش امنیت سایبری را درک کنند. در اینجا، ما بحث خواهیم کرد

که چگونه هوش مصنوعی پیش‌بینی‌کننده می‌تواند اقدامات امنیت سایبری را از طریق تجزیه و تحلیل هوشمند و تشخیص تهدید فعال کند. اما، ابتدا بیایید هوش مصنوعی

پیش‌بینی‌کننده را درک کنیم.

هوش مصنوعی پیش بینی کننده

هوش مصنوعی پیشگو که به عنوان هوش مصنوعی موج سوم نیز شناخته می شود، اولین بار توسط دارپا یا آژانس پروژه های تحقیقاتی پیشرفته دفاعی ابداع شد.

این ابزار به عنوان یک ابزار هوشمند توسعه یافته است که می تواند به سازمان ها کمک کند تا قبل از وقوع تهدیدات سایبری مقابله کنند. هوش مصنوعی موج سوم

در مراکز عملیات امنیتی (SOC) استفاده می شود و در زمان واقعی کار می کند. این به دفاع در برابر نقض داده ها، بدافزارها و حملات باج افزار کمک می کند.

سه نوع الگوریتم هوش مصنوعی وجود دارد که می توانید برای اهداف امنیت سایبری از آنها استفاده کنید: 

•  تحت نظارت.
• نظارت نشده.
• تقویت.

مدل های نظارت شده برای الگوریتم های آموزشی از طریق تجزیه و تحلیل الگوهای داده ها به نظارت انسانی نیاز دارند. هنگامی که برای امنیت سایبری

استفاده می شود، توصیه هایی برای ایمن نگه داشتن شبکه و داده های شما ارائه می شود.این رویکرد تقریباً شبیه نحوه آموزش شما به یک کودک است.

به عنوان مثال، شما تصاویر مختلفی را با نمادها نشان می دهید و هر یک از آنها چه چیزی را نشان می دهند. سپس، وقتی سؤالات پیچیده مربوط به هر نماد

تصادفی را از همان پایگاه داده بپرسید، آنها می توانند اطلاعات نسبی را تشخیص دهند.

الگوریتم‌های بدون نظارت نیازی به مداخله انسانی برای آموزش ندارند و می‌توانند پیشنهادهای پیش‌بینی‌کننده برای جلوگیری از حملات سایبری ارائه دهند.

این یک رویکرد خودآموز است که در آن الگوریتم ها الگوهای داده ای را آموزش می دهند و پیدا می کنند که جستجو برای انسان آسان نیست.به عنوان مثال،

یک مدل تولیدی یک روش یادگیری بدون نظارت است که در آن الگوریتم‌ها از تولید داده‌های آموزشی تقلید می‌کنند. شما می توانید از یک مدل مولد برای تکرار

داده های مربوط به حملات سایبری قبلی و جلوگیری از تهدیدات بیشتر از طریق آموزش بدون نظارت استفاده کنید.

مدل های تقویتی با الگوریتم های نظارت شده و بدون نظارت متفاوت هستند. در اینجا، لازم نیست برای آموزش مثال هایی برای الگوریتم ارائه دهید. در عوض،

شما یک راهنما یا روشی برای بهینه سازی عملکرد در سناریوهای خاص ارائه می دهید. شما می توانید الگوریتم ها را برای امکانات بی نهایت بدون نیاز به دخالت

انسان آموزش دهید.توسعه هوش مصنوعی مبتنی بر یک الگوریتم پیش‌بینی‌کننده می‌تواند به ایجاد اقدامات امنیتی سایبری هوشمند کمک کند که ناهنجاری‌ها

را شناسایی کرده و از نفوذ جلوگیری کند.

 امنیت سایبری هوشمند

 رویکرد لایه  مرسوم امنیت سایبری برای مقابله با تهدیدات مدرن مانند حملات فریبنده و باج افزار کافی نیست. علاوه بر این، این رویکردها نمی توانند تهدیدات داخلی

یک سیستم را که یافتن آنها آسان نیست شناسایی کند. با این حال، با الگوریتم های پیش بینی و تجزیه و تحلیل پیشرفته، می توانید دقت تشخیص را بهبود بخشید.

به عنوان مثال، یکی از مهم ترین چالش های امنیت سایبری، شناسایی ناهنجاری ها است. با استفاده از مدل هوش مصنوعی بدون نظارت، یک سیستم تشخیص

ناهنجاری مبتنی بر فرکانس رادیویی می‌تواند به شما کمک کند نسبت سیگنال به نویز (SNR) را ببینید که معمولاً در تنظیمات صنعتی که در آن سیستم‌های

SCADA و کنترل‌کننده‌های منطقی قابل برنامه‌ریزی استفاده می‌شوند، یافت می‌شوند. این ناهنجاری امنیت سایبری را از طریق شبکه عصبی کانولوشنال (CNN)

شناسایی می‌کند،که داده‌های طیفی خام را در شبکه‌های حافظه کوتاه مدت (LSTM) ارائه می‌دهد و معمولاً با یادگیری عمیق مرتبط است.الگوریتم بدون نظارت داده های خام را

تجزیه و تحلیل می کند و خطای پیش بینی را به عنوان توزیع گاوسی مشخص می کند. بنابراین، منحنی دریافت می کنید که سطوح غیرعادی ترافیک شبکه

را نشان می دهد که نشان دهنده یک ناهنجاری است.جدای از تهدیدات سایبری و تشخیص ناهنجاری‌ها، الگوریتم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی نیز می‌توانند

در زمینه اطلاعات ریسک پیش‌بینی به شما کمک کنند.

هوش ریسک پیش بینی

ادغام تجزیه و تحلیل پیش بینی و هوش ریسک می تواند به شما در کاهش حملات سایبری کمک کند. هوش ریسک پیش‌بینی‌کننده چندین مزیت مانند به حداقل

رساندن ریسک، تصمیم‌گیری برای سیاست‌های خاص و اتوماسیون فرآیندها را ارائه می‌دهد.

تصمیم گیری برای مدیریت ریسک

یک الگوریتم پیش‌بینی می‌تواند حجم زیادی از داده‌های زمینه‌ای و نقاط تماس حیاتی را برای انتخاب‌های منطقی تجزیه و تحلیل کند. هوش ریسک پیش‌بینی‌کننده می‌تواند

بینش‌هایی درباره امنیت سایبری ارائه دهد که مدیران را قادر می‌سازد تا تصمیم‌های استراتژیک و مالی بگیرند.

می‌توانید توسعه هوش مصنوعی را بر اساس الگوریتم‌های پیش‌بینی‌کننده، که هوش ریسک را در ادغام در نقاط تماس خاص ارائه می‌دهند، به کار بگیرید. به عنوان مثال،

اگر شما نیاز به یکپارچه سازی چندین سرویس شخص ثالث دارید، باید سیاست های امنیتی برای دسترسی به داده ها برای جلوگیری از نقض داشته باشید. در اینجا،

می‌توانید از اطلاعات ریسک پیش‌بینی‌کننده برای ایجاد سیاست‌های امنیتی قابل اعتماد استفاده کنید.

 فرآیند سنجش ریسک

فرآیند سنجش ریسک در مورد شناسایی تهدیدات سایبری است که انسان ها و الگوریتم های مبتنی بر قوانین به راحتی آنها را شناسایی نمی کنند. یک الگوریتم مبتنی

بر قانون بر روی مجموعه‌ای از دستورالعمل‌ها کار می‌کند، و به همین دلیل است که در تشخیص ناهنجاری‌های جدید محدود است.

این فرآیند به سازمان‌ها اجازه می‌دهد تا دسته‌های جدیدی از ناهنجاری‌ها، ارزیابی ریسک و پیش‌بینی‌های ریسک آینده را بیابند. به عنوان مثال، سازمان شما می تواند

مدیریت ارتباط با مشتری (CRM) را از طریق API در پلتفرم های مختلف رسانه های اجتماعی ادغام کند. با فرآیند سنجش ریسک از طریق هوش مصنوعی پیش‌بینی‌کننده،

می‌توانید هر گونه مشکلی را با چنین ادغام‌هایی شناسایی کنید.

اتوماسیون در نظارت بر تهدید

نظارت بر تهدید با تجزیه و تحلیل چندین داده ساختاریافته و بدون ساختار سروکار دارد که یک فعالیت پر زحمت و مستعد خطا است. با این حال، با توسعه

هوش مصنوعی که توسط الگوریتم‌های پیش‌بینی در هسته آن تقویت می‌شود، می‌توانید فعالیت‌های نظارت بر تهدید را خودکار کنید.

کارایی نظارت بر تهدید همچنین می تواند مدیریت ریسک اعتباری و مدل مدیریت ریسک را برای سازمان شما فعال کند. بنابراین، تعداد ریسک‌های مالی و زیان‌های

مبتنی بر فرآیند ناشی از حملات سایبری را کاهش می‌دهد.

نتیجه

هوش مصنوعی پیش‌بینی‌کننده می‌تواند قابلیت‌های امنیت سایبری شما را به سطح بالاتری برساند. با این حال، الزامات خاصی وجود دارد که باید قبل از پیاده سازی

و سرمایه گذاری در توسعه هوش مصنوعی برای سازمان خود در نظر بگیرید. بهترین روش پیروی از یک رویکرد مرحله‌ای است که به شما امکان می‌دهد هوش مصنوعی

پیش‌بینی‌کننده را در سطوح مختلف سازمان ادغام کنید. شما مجبور خواهید بود:

• بازتعریف مسئولیت پذیری در ساختار سازمانی.
• چارچوب کنترل را تعریف کنید.
• از کوچک شروع کنید و سریعتر مقیاس کنید.
• نظارت و تشخیص خودکار

ایده پشت یک دفاع امنیتی لایه‌ای این است که مهاجم مکانیسم‌های حفاظتی بیشتری برای دور زدن دارد، در صورت مواجهه با چنین موانعی از آنها دست می‌کشد.

همچنین، اگر کنترل هوش مصنوعی خراب شود، از کار بیفتد یا پیکربندی نادرست داشته باشد، یک دفاع لایه‌ای محافظت بیشتری ارائه می‌کند و تیم‌های امنیتی شما

را با یک دفاع جامع در برابر تهدیدات امنیتی ارائه می‌کند.یک رویکرد مرحله‌ای با الگوریتم‌های هوش مصنوعی پیش‌بینی‌کننده به افزایش امنیت، شناسایی خطرات آینده

و جلوگیری از زیان‌های مالی کمک می‌کند.