هوش مصنوعی (AI) و مجرمان سایبری

هوش مصنوعی (AI) و مجرمان سایبری

هوش مصنوعی (AI) و مجرمان سایبری

چگونه هوش مصنوعی (AI) مجرمان سایبری را متوقف می‌کند؟

هوش مصنوعی (AI) و مجرمان سایبری

هوش مصنوعی (AI) و مجرمان سایبری: الگوریتم های جدیدتر هوش مصنوعی در تجزیه و تحلیل ترافیک داده‌ها، دسترسی و انتقال داده‌ها و همچنین تشخیص نقاط پرت یا ناهنجاری در روند داده‌ها بسیار خوب هستند. در زیر برخی از روش‌هایی که هوش مصنوعی می‌تواند از آسیب‌های ناشی از جرایم سایبری جلوگیری کرده و آن‌ها را کاهش دهد، ارائه شده است.

جهان با یک تهدید بی سابقه در جرایم سایبری مدرن مواجه است. بازیگران پیچیده و پراکنده در سطح جهانی که ردیابی آنها به طور فزاینده ای سخت می شود، خود را با ثروتی در دست می یابند زیرا بیشتر زندگی اقتصادی و شخصی ما به مهاجرت آنلاین ادامه می دهد.

همه‌گیری کرونا بهترین فرصت برای مجرمان سایبری بوده که از ترس، سردرگمی و افزایش عظیم فعالیت‌های آنلاین برای هک کردن، سوء استفاده کردند.

وقتی پیچیدگی روزافزون هوش مصنوعی (AI) را در نظر بگیرید، جرایم سایبری یکی از جدی‌ترین تهدیدها برای تمدن بشری است. خوشبختانه، همین فناوری‌ها را می‌توان به کار گرفت تا اگر به طور کامل متوقف نشود، حداقل سرعت افراد بد را کاهش دهد. در زیر برخی از روش‌هایی که هوش مصنوعی می‌تواند از آسیب‌های ناشی از جرایم سایبری جلوگیری کرده و آن‌ها را کاهش دهد، آورده شده است.

مبارزه با حملات

الگوریتم‌های جدیدتر هوش مصنوعی در تجزیه و تحلیل ترافیک داده‌ها، دسترسی و انتقال داده‌ها و همچنین تشخیص نقاط پرت یا ناهنجاری در روند داده‌ها بسیار مفید هستند. اگر چیز عجیبی کشف شود، برنامه‌های هوش مصنوعی می‌توانند به عمق داده‌ها بپردازند تا ببینند آیا سیستم یک یا چند نقص امنیتی دارد یا خیر. سازندگان هوش مصنوعی همچنین می‌توانند از مدیریت مدل هوش مصنوعی استفاده بهتری کنند تا از تهدیدات در حال تحول مطلع باشند و پاسخ‌های به‌روزتری تولید کنند.

فرآیندی که به عنوان یادگیری نظارت شده شناخته می‌شود روش دیگری است که هوش مصنوعی در پیشگیری از حملات سایبری از آن به کار می‌برد. به الگوریتم مجموعه‌ای از ورودی‌ها و خروجی‌ها هستند، و «می‌آموزد» خطرات را در طول زمان با تصمیم‌گیری بر اساس داده‌هایی که می‌بیند یا انتظار دارد ببیند، شناسایی کند. به عنوان مثال، یادگیری تحت نظارت ممکن است برای شناسایی بدافزار پیچیده‌ای که به عنوان یک قطعه کد ظاهر می‌شود، استفاده شود.

با گذشت زمان و بسیاری از (صدها یا هزاران) نمونه‌های مختلف، هوش مصنوعی که ما برای شناسایی و ریشه‌کن کردن بدافزارها به کار می‌گیریم، به طور فزاینده‌ای پیشرفته می‌شود و بهتر می‌تواند حملات بالقوه ویرانگر را تشخیص دهد و از آن جلوگیری کند. با این حال، هوش مصنوعی باید همگام با هوش مصنوعی که در حال حاضر برای ایجاد و انجام حملات سایبری استفاده می‌شود، تکامل یابد.

هوش مصنوعی

ساده ‌سازی عملیات امنیت سایبری

هوش مصنوعی در سراسر جهان برای ساده ‌سازی فرآیندها و کاهش فشار بر تیم‌های امنیت سایبری شرکت‌ها و همچنین برای جلوگیری از جرائم سایبری استفاده می‌شود. افزایش تعداد و پیچیدگی حملات سایبری، پرسنل امنیت فناوری اطلاعات را خسته کرده است. از آنجایی که یادگیری ماشین یک فناوری بسیار مقیاس‌پذیر است، اغلب برای کمک به تلاش‌های پرسنل امنیت فناوری اطلاعات برای نظارت، شناسایی و حذف خطرات استفاده می‌شود.

مطالب مشابه:  بی توجهی مدیران «کاسیا» به هشدارهای قبل از حمله سایبری

هوش مصنوعی، زمانی که با تلاش‌های انسانی تکمیل شود، می‌تواند برای پر کردن شکاف‌های حجم کار امنیت سایبری یک شرکت استفاده شود. این مهم از آنجایی است که جرایم سایبری پیشرفته‌تر می‌شود و نیاز به پیچیده‌تر و حتی تعداد بیشتری از متخصصان فناوری اطلاعات و امنیت سایبری برای مقابله با آن دارد. این امر به دلیل کمبود فعلی استعدادهای امنیت سایبری که در حال حاضر تیم‌های تحت فشار را در مقابل مجرمان حرفه‌ای در مضیقه‌تر قرار می‌دهد، بیشتر می‌شود.

شبیه سازی

همچنین از هوش مصنوعی برای کمک به شبیه‌سازی حملات به شبکه‌ها استفاده می‌شود تا تیم‌های امنیت سایبری ایده بهتری در مورد اینکه آسیب‌پذیری‌های اصلی‌شان کجاست و چگونه به هنگام وقوع این حملات واکنش نشان دهند، داشته باشند. هوش مصنوعی در به تصویر کشیدن اینکه چگونه عوامل تهدید ممکن است از طریق شبکه‌ای که به دنبال نقاط ضعف هستند، حرکت کنند، تخصص دارند.

مدافعان و محققان شبکه سازمانی این کار را با ایجاد گره‌های مختلف در شبکه و شناسایی سرویس‌هایی که در حال اجرا هستند، کدام آسیب‌پذیری‌ها وجود دارد و چه نوع اقدامات امنیتی در هنگام ایجاد شبیه‌سازی حمله وجود دارد، انجام می‌دهند.

در سناریوی حمله، عوامل خودکار شبیه سازی بازیگران تهدید برای انجام رفتارهای تصادفی در حین تلاش برای تصاحب گره‌ها مستقر می‌شوند. این شبیه سازی‌ها به ویژه برای حفاظت از بخش‌های حیاتی مانند زیرساخت‌ها و حمل و نقل مهم هستند.

با بهره‌برداری از این آسیب‌پذیر‌ های کاشته شده، مهاجم شبیه سازی شده امیدوار است کنترل بخشی از شبکه را به دست بگیرد. در حالی که مهاجم شبیه سازی شده در شبکه حرکت می‌کند، یک عامل مدافع ترافیک شبکه را زیر نظر دارد تا حضور مهاجم را تشخیص دهد و حمله را مهار کند. شبیه‌سازی و یادگیری و آزمایش گیمیفیکیشن برخی از بهترین سلاح‌هایی است که ما در برابر مجرمان سایبری پیشرفته و مبتکر موجود در آنجا داریم که هوش مصنوعی را برای اهداف خود مهار و اصلاح می‌کنند.

نتیجه

چندین دهه آینده تا حد زیادی، حداقل از نظر فناوری، با پیشرفت‌های هوش مصنوعی تعریف می‌شود. مانند هر فناوری جدید، بازیگران مخربی که به دنبال دزدی، اخاذی، و ایجاد خسارت آسان‌تر، ردیابی سخت‌تر، و مبارزه با آن سخت‌تر هستند، از آن استفاده می‌شود.

با این حال، هوش مصنوعی نیز به صورت پیاپی تکامل می‌یابد و به متخصصان امنیت سایبری کمک می‌کند، و حتی برنامه‌هایی که مردم عادی در امنیت سایبری روزمره خود استفاده می‌کنند، شانس بیشتری برای خنثی کردن مجرمان خواهند داشت.

برای دریافت نسخه آزمایشی محصولات اینجا کلیک کنید

منبع: hackread

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

Main Menu x
X