همان‌طور که بیشتر زندگی ما دیجیتالی می‌شود، هوش مصنوعی باید توسط افراد و شرکت‌ها به میزان بسیار بیشتری برای اطمینان از حفظ حریم خصوصی و خنثی کردن مجرمان سایبری استفاده شود. با این به‌عنوان نقطه شروع، در زیر 5 روشی وجود دارد که هوش مصنوعی انقلابی در امنیت سایبری ایجاد کرده است.
یادگیری ماشین بهبود تشخیص تهدید
سازمان‌ها باید بتوانند یک حمله سایبری را پیش از موعد شناسایی کنند تا با هر آنچه دشمنان به دنبال انجام آن هستند مقابله کنند. یادگیری ماشین شاخه‌ای از هوش مصنوعی است که نشان داده است در شناسایی تهدیدات سایبری بر اساس تجزیه‌وتحلیل داده‌ها و تشخیص خطر قبل از سوءاستفاده از حفره‌ای در سیستم‌های اطلاعاتی شما بسیار سودمند است.
یکی از امیدوارکننده‌ترین چیزها در مورد امنیت سایبری مبتنی بر هوش مصنوعی و انواع سیستم‌های هوش مصنوعی قدرتمند این است که به‌طور فزاینده‌ای به‌عنوان یک سرویس برای همه و همه در دسترس هستند.
یادگیری ماشینی به رایانه‌ها اجازه می‌دهد تا الگوریتم‌ها را بسته به داده‌های دریافتی، یادگیری از آن‌ها و بهبودهای لازم در فرآیندها، استفاده و تغییر دهند. درزمینهٔ امنیت سایبری، این بدان معناست که یادگیری ماشینی رایانه را قادر می‌سازد تا خطرات را پیش‌بینی کند و ناهنجاری‌ها را با دقتی بسیار بیشتر از هر شخصی تشخیص دهد.
احراز هویت بهتر و محافظت از رمز عبور
توسعه‌دهندگان از هوش مصنوعی برای بهبود احراز هویت بیومتریک و از بین بردن نقص‌ها به‌منظور ایجاد یک سیستم قابل‌اعتماد استفاده می‌کنند. یکی از نمونه‌ها فناوری تشخیص چهره اپل است که در دستگاه‌های آیفون X آن استفاده می‌شود. این سیستم که بانام Face ID شناخته می‌شود، با تجزیه‌وتحلیل ویژگی‌های چهره کاربر با استفاده از حسگرهای مادون‌قرمز داخلی و موتورهای عصبی کار می‌کند.
با یافتن اتصالات و الگوهای قابل‌توجه، برنامه هوش مصنوعی یک مدل دقیق از چهره کاربر ایجاد می‌کند. اپل معتقد است که با استفاده از این فناوری، یک در میلیون شانس دارید که هوش مصنوعی را فریب دهید و گوشی هوشمند خود را با چهره‌ای متفاوت بازکنید. طراحی نرم‌افزار هوش مصنوعی همچنین می‌تواند در تنظیمات مختلف نور عمل کند و تغییراتی مانند تغییر مدل مو، رشد موهای صورت، پوشیدن کلاه و غیره را اصلاح کند. استفاده از این نوع فناوری در طیف گسترده‌ای از برنامه‌ها ادامه خواهد داشت تا دور زدن احراز هویت قانونی بسیار دشوارتر شود.
تشخیص و پیشگیری از فیشینگ
فیشینگ یک استراتژی محبوب حمله سایبری است که در آن هکرها سعی می‌کنند محموله خود را از طریق یک حمله فیشینگ تحویل دهند. ایمیل‌های فیشینگ بسیار رایج هستند و فیشینگ اغلب راه اصلی است که هکرها می‌توانند از طریق آن به سیستم‌ها دسترسی پیداکرده و باج افزار نصب کنند. خوشبختانه، AI-ML ممکن است در جلوگیری و دفع تلاش‌های فیشینگ مفید باشد.
AI-ML می‌تواند تعداد زیادی از منابع فعال فیشینگ دائماً در حال تغییر و تکامل را شناسایی و ردیابی کند، و همچنین سریع‌تر از انسان‌ها پاسخ دهد و اصلاح کند. علاوه بر این، AI-ML تهدیدات فیشینگ را از سراسر جهان اسکن می‌کند و درک آن از تلاش‌های فیشینگ به یک مکان جغرافیایی محدود نمی‌شود. هوش مصنوعی این امکان را فراهم کرده است که به‌سرعت بین یک وب‌سایت معتبر و جعلی تمایز قائل شود.
مدیریت آسیب‌پذیری
سالانه هزاران آسیب‌پذیری در نرم‌افزارها و برنامه‌های کاربردی گزارش می‌شود. مدیریت همه این‌ها با استفاده از منابع انسانی یا فناوری‌های سنتی فوق‌العاده دشوار است. از سوی دیگر، هوش مصنوعی می‌تواند به‌مراتب راحت‌تر از عهده این کار برآید.
سیستم‌های مبتنی بر AI-ML منتظر نمی‌مانند تا دشمنان آنلاین از یک نقطه‌ضعف سوءاستفاده کنند. در عوض، این راه‌حل‌های مبتنی بر هوش مصنوعی با ادغام موفقیت‌آمیز بسیاری از منابع اطلاعاتی، مانند چت‌های هکرها در تاریک وب، شهرت هکرها، الگوهای به کار گرفته‌شده و غیره، نقاط ضعف احتمالی در سیستم‌های اطلاعات سازمانی را جستجو می‌کنند. این سیستم‌ها می‌توانند بر اساس پارامترها ارزیابی کنند و از داده‌ها برای پیش‌بینی زمان و چگونگی تهدید این خطرات اهداف آسیب‌پذیر استفاده کنند.
امنیت شبکه تقویت‌شده باهوش مصنوعی
توسعه سیاست‌های امنیتی و نقشه‌برداری از توپوگرافی شبکه یک سازمان، ازجمله امنیت وب‌سایت، دو جزء حیاتی امنیت شبکه هستند. هردوی این فعالیت‌ها اغلب وقت‌گیر هستند. خوشبختانه، استفاده از هوش مصنوعی برای سرعت بخشیدن به این روش‌ها با تجزیه‌وتحلیل و یادگیری الگوهای ترافیک شبکه و توصیه اقدامات امنیتی آسان‌تر می‌شود. این نه‌تنها باعث صرفه‌جویی در زمان می‌شود، بلکه مقدار قابل‌توجهی از کار و منابع را نیز صرفه‌جویی می‌کند، که می‌تواند به‌جای نظارت مداوم برای تهدیدات امنیت سایبری، برای زمینه‌های پیشرفت و پیشرفت فنی استفاده شود.
نتیجه
هرچه بیشتر از هوش مصنوعی برای براندازی و دستیابی غیرمجاز به داده‌ها استفاده شود، برای خنثی کردن چنین تلاش‌هایی باید بیشتر در نقطه دفاعی مورداستفاده قرار گیرد. خوشبختانه این دقیقاً همان چیزی است که در حال رخ دادن است.
منبع: cyberpolice.ir