أهم أسباب استخدام الذكاء الاصطناعي التنبؤي لتحسين الأمن السيبراني في عام 2021

لقد أدى الوباء الأخير إلى تضخيم الحاجة إلى تدابير متقدمة للأمن السيبراني. كانت هناك العديد من الحالات التي استغل فيها مجرمو الإنترنت الموقف من خلال التظاهر بأنهم مسؤولين في منظمة الصحة العالمية.

أبلغت وكالات التحقيق الكبرى في الولايات المتحدة ، مثل مكتب التحقيقات الفيدرالي ، عن زيادة بنسبة 300٪ في الهجمات الإلكترونية منذ اندلاع COVID-19. يستخدم معظم هؤلاء المهاجمين الخداع ، ولهذا السبب يصبح الذكاء الاصطناعي التنبئي (AI) ضروريًا للأمن السيبراني.

يقوم نموذج الذكاء الاصطناعي التنبؤي بجمع البيانات والتحليل وتقديم التوصيات التي يمكن أن تمنع الهجمات الإلكترونية المختلفة. تعيد العديد من المنظمات النظر في استخدام الذكاء الاصطناعي بسبب التكلفة الأولية العالية والحاجة إلى البنية التحتية. ومع ذلك ، وفقًا لتقرير لشركة IBM ، خسرت الشركات 3.86 مليون دولار في عام 2020 ، بإجمالي أكثر من 200 يوم تم إنفاقها في العثور على الخرق الفعلي. في عام 2021 ، ارتفعت تكاليف خرق البيانات من 3.86 مليون دولار إلى 4.24 مليون دولار ، وهو أعلى متوسط ​​تكلفة إجمالية في تاريخ هذا التقرير الممتد على مدار 17 عامًا.

ساعدت هذه الخسائر الهائلة المؤسسات على إدراك الحاجة إلى تطوير موثوق للذكاء الاصطناعي لتعزيز الأمن السيبراني. هنا ، سنناقش كيف يمكن للذكاء الاصطناعي التنبؤي تمكين تدابير الأمن السيبراني من خلال التحليلات الذكية واكتشاف التهديدات. لكن ، أولاً ، دعونا نفهم الذكاء الاصطناعي التنبؤي .

الذكاء الاصطناعي التنبؤي

الذكاء الاصطناعي التنبؤي ، المعروف أيضًا باسم الموجة الثالثة من الذكاء الاصطناعي ، صاغته DARPA أو وكالة مشاريع الأبحاث الدفاعية المتقدمة. تم تطويره كأداة ذكية يمكن أن تساعد المؤسسات على التعامل مع التهديدات السيبرانية قبل حدوثها. يتم استخدام الموجة الثالثة للذكاء الاصطناعي في مراكز العمليات الأمنية (SOC) وتعمل في الوقت الفعلي ؛ يساعد في الدفاع ضد انتهاكات البيانات والبرامج الضارة وهجمات برامج الفدية.

هناك ثلاثة أنواع من خوارزميات الذكاء الاصطناعي التي يمكنك الاستفادة منها لأغراض الأمن السيبراني:

• إشراف.
• غير خاضع للرقابة.
• تعزيز.

تحتاج النماذج الخاضعة للإشراف إلى إشراف بشري على خوارزميات التدريب من خلال تحليل أنماط البيانات. عند استخدامه للأمن السيبراني ، ينتج عن ذلك توصيات للحفاظ على أمان شبكتك وبياناتك.

يشبه النهج تقريبًا طريقة تعليم الطفل. على سبيل المثال ، يمكنك عرض صور مختلفة مع الرموز وما يمثل كل منها. بعد ذلك ، عندما تطرح أسئلة معقدة تتعلق بأي رمز عشوائي من نفس قاعدة البيانات ، يمكنهم اكتشاف المعلومات ذات الصلة.

لا تحتاج الخوارزميات غير الخاضعة للإشراف إلى أي تدخل بشري للتدريب ويمكنها تقديم اقتراحات تنبؤية لمنع الهجمات الإلكترونية. إنه نهج التعلم الذاتي حيث تتدرب الخوارزميات وتجد أنماط البيانات التي ليس من السهل على البشر البحث عنها.

على سبيل المثال ، النموذج التوليدي هو طريقة تعلم غير خاضعة للإشراف ، حيث تحاكي الخوارزميات توليد بيانات التدريب. يمكنك الاستفادة من النموذج التوليدي لتكرار البيانات المتعلقة بالهجمات الإلكترونية السابقة ومنع المزيد من التهديدات من خلال التدريب غير الخاضع للإشراف.

تختلف نماذج التعزيز عن الخوارزميات الخاضعة للإشراف وغير الخاضعة للإشراف. هنا ، ليس عليك تقديم أمثلة لخوارزمية التدريب. بدلاً من ذلك ، تقوم بتوفير دليل أو طريقة لتحسين الأداء في سيناريوهات محددة. يمكنك تدريب الخوارزميات على الاحتمالات اللانهائية دون الحاجة إلى تدخلات بشرية.

يمكن أن يساعد تطوير الذكاء الاصطناعي المستند إلى خوارزمية تنبؤية في بناء تدابير أمان إلكتروني ذكية تكشف عن الحالات الشاذة وتمنع الاختراقات.

الأمن السيبراني الذكي

لا يكفي نهج الطبقات التقليدي للأمن السيبراني للتعامل مع التهديدات الحديثة مثل الهجمات الخادعة وبرامج الفدية. علاوة على ذلك ، لا تستطيع هذه الأساليب اكتشاف التهديدات الداخلية لنظام ليس من السهل العثور عليها. ومع ذلك ، باستخدام الخوارزميات التنبؤية والتحليلات المتقدمة ، يمكنك تحسين دقة الكشف.

على سبيل المثال ، يتمثل أحد أهم تحديات الأمن السيبراني في اكتشاف الحالات الشاذة. باستخدام نموذج AI غير الخاضع للإشراف ، يمكن أن يساعدك نظام الكشف عن الشذوذ القائم على التردد اللاسلكي في رؤية نسبة الإشارة إلى الضوضاء (SNR) التي توجد عادةً في الإعدادات الصناعية حيث يتم استخدام أنظمة SCADA ووحدات التحكم المنطقية القابلة للبرمجة. يكتشف شذوذ الأمن السيبراني من خلال الشبكة العصبية التلافيفية (CNN) ، التي تقدم بيانات طيفية أولية على شبكات الذاكرة طويلة المدى (LSTM) وعادة ما ترتبط بالتعلم العميق.

تحلل الخوارزمية غير الخاضعة للإشراف البيانات الأولية وتميز خطأ التنبؤ على أنه توزيع غاوسي. لذلك ، تحصل على منحنى يمثل المستويات غير الطبيعية لحركة مرور الشبكة التي تشير إلى وجود شذوذ.

بصرف النظر عن التهديدات السيبرانية واكتشافات الشذوذ ، يمكن أن تساعدك الخوارزميات المستندة إلى الذكاء الاصطناعي أيضًا في استخبارات المخاطر التنبؤية.

أهم أسباب استخدام الذكاء الاصطناعي التنبؤي لتحسين الأمن السيبراني في عام 2021

استخبارات المخاطر التنبؤية

يمكن أن يساعدك تكامل التحليلات التنبؤية وذكاء المخاطر في تقليل الهجمات الإلكترونية. يقدم استخبارات المخاطر التنبؤية العديد من الفوائد مثل تقليل المخاطر واتخاذ القرارات لسياسات محددة وأتمتة العمليات.

صنع القرار لإدارة المخاطر

يمكن للخوارزمية التنبؤية تحليل كميات كبيرة من البيانات السياقية ونقاط الاتصال الحاسمة لاتخاذ خيارات عقلانية. يمكن لذكاء المخاطر التنبؤية تقديم رؤى حول الأمن السيبراني التي تمكن المديرين التنفيذيين من اتخاذ قرارات استراتيجية ومالية.

يمكنك الاستفادة من تطوير الذكاء الاصطناعي استنادًا إلى الخوارزميات التنبؤية ، والتي تقدم معلومات عن المخاطر بشأن التكامل في نقاط اتصال محددة. على سبيل المثال ، إذا كنت بحاجة إلى دمج العديد من خدمات الجهات الخارجية ، فأنت بحاجة إلى سياسات أمان للوصول إلى البيانات لمنع الانتهاكات. هنا ، يمكنك الاستفادة من المعلومات التنبؤية للمخاطر لإنشاء سياسات أمان موثوقة.

عملية استشعار المخاطر

تتعلق عملية استشعار المخاطر باكتشاف التهديدات السيبرانية التي لا يكتشفها البشر والخوارزميات المستندة إلى القواعد بسهولة. تعمل الخوارزمية المستندة إلى القواعد على مجموعة محددة من التعليمات ، وهذا هو السبب في أنها مقيدة في اكتشاف الحالات الشاذة الجديدة.

تسمح هذه العملية للمؤسسات بالعثور على فئات جديدة من الحالات الشاذة وتقييم المخاطر وتوقعات المخاطر المستقبلية. على سبيل المثال ، يمكن لمؤسستك دمج إدارة علاقات العملاء (CRM) في منصات وسائط اجتماعية مختلفة من خلال واجهات برمجة التطبيقات. من خلال عملية استشعار المخاطر من خلال الذكاء الاصطناعي التنبؤي ، يمكنك اكتشاف أي مشكلات في عمليات الدمج هذه.

الأتمتة في مراقبة التهديدات

تتعامل مراقبة التهديدات مع تحليل العديد من البيانات المهيكلة وغير المهيكلة ، وهي نشاط كثيف العمالة ومعرض للخطأ. ومع ذلك ، مع تطوير الذكاء الاصطناعي المدعوم بخوارزميات تنبؤية في جوهره ، يمكنك أتمتة أنشطة مراقبة التهديدات.

يمكن لكفاءة مراقبة التهديدات أيضًا تمكين إدارة مخاطر الائتمان ونموذج إدارة المخاطر لمؤسستك. وبالتالي ، فإنه يقلل من عدد المخاطر المالية والخسائر القائمة على العمليات بسبب الهجمات الإلكترونية.

الخلاصة

يمكن للذكاء الاصطناعي التنبؤي أن يرتقي بقدراتك في مجال الأمن السيبراني إلى المستوى التالي. ومع ذلك ، هناك متطلبات محددة يجب مراعاتها قبل التنفيذ والاستثمار في تطوير الذكاء الاصطناعي لمؤسستك. أفضل ممارسة هي اتباع نهج مرحلي يسمح لك بدمج الذكاء الاصطناعي التنبؤي على مستويات مختلفة من المؤسسة. سيتوجب عليك:

• إعادة تعريف المساءلة في الهيكل التنظيمي.
• تحديد إطار التحكم.
• ابدأ على نطاق صغير وتوسع بشكل أسرع.
• أتمتة المراقبة والكشف.

تكمن الفكرة وراء الدفاع الأمني ​​متعدد الطبقات في أن المهاجم لديه المزيد من آليات الحماية لتجاوزها ، في مواجهة مثل هذه العقبات التي سيتخلى عنها.

أيضًا ، في حالة حدوث أعطال في التحكم في الذكاء الاصطناعي أو فشلها أو تكوينها بشكل خاطئ ، فإن الدفاع متعدد الطبقات سيوفر حماية إضافية ويزود فرق الأمان الخاصة بك بدفاع شامل ضد التهديدات الأمنية.

سيساعد النهج التدريجي مع خوارزميات الذكاء الاصطناعي التنبؤية على تعزيز الأمان واكتشاف المخاطر المستقبلية وتجنب الخسائر المالية.