كيف يمكن للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي اكتشاف الهجمات الضارة ومنعها

يوفر استخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لاكتشاف ومنع التهديدات الضارة فوائد عديدة.

1- يمكن أن تساعد فرق الأمن على الاستجابة بشكل أسرع لأي خطر محتمل. نظرًا لأن هذه الأنظمة تفحص الشبكات باستمرار وتراقب سلوك المستخدم ، يمكنها تنبيه الفريق بأي نشاط مشبوه في الوقت الفعلي ، مما يمكنهم من الاستجابة بسرعة. هذا يزيد من فرص منع الهجوم قبل حدوث الضرر.

2- يمكن أن يوفر الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي طريقة أكثر فاعلية للاستجابة للتهديدات من خلال السماح لفرق الأمن بالتركيز على المهام الأكثر أهمية. باستخدام الخوارزميات التي تعمل على أتمتة المهام العادية أو المتكررة ، مثل المسح بحثًا عن البرامج الضارة أو تحديد عناوين URL الضارة ، يمكن لفرق الأمان تركيز جهودها على المجالات الأخرى التي تتطلب مزيدًا من الاهتمام.

من خلال استبعاد المهام اليدوية من مهام سير العمل ، يمكن لهذه الأنظمة أن تمكّن الفرق من أن تكون أكثر فاعلية في اكتشاف الهجمات الضارة وإيقافها قبل أن تتاح لها فرصة القيام بأي ضرر. يمكن أن يؤدي هذا في النهاية إلى عدد أقل من حوادث خرق البيانات أو الهجمات الإلكترونية الأخرى.

3- يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في تقليل التكاليف المرتبطة بالأمان. من خلال أتمتة المهام المتكررة ، تقلل هذه الأنظمة من الحاجة إلى العمالة اليدوية ، مما يؤدي إلى توفير التكاليف بمرور الوقت. بالإضافة إلى ذلك ، من خلال اكتشاف التهديدات في وقت مبكر ، يمكن أن تساعد في تقليل الضرر الناجم عن الهجمات الضارة ومنع انتهاكات البيانات المكلفة.

4- يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي فرق الأمن على منع التهديدات المستقبلية. من خلال التعلم من الحوادث السابقة ، يمكن لهذه الأنظمة تحديد الأنماط في البيانات التي قد تشير إلى هجوم محتمل قبل حدوثه. بهذه الطريقة ، يمكن للفرق الأمنية اتخاذ تدابير وقائية وتجنب أي عمل ضار قبل أن تتاح لها فرصة التسبب في أي ضرر.

في حين أن الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لهما فوائد عديدة للأمن السيبراني ، إلا أن هناك بعض القيود والتحديات التي تصاحبهما.

• تتطلب أنظمة الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي كميات كبيرة من البيانات ليتم تدريبها بشكل صحيح. بدون نقاط بيانات كافية ، قد لا تتمكن هذه الأنظمة من اكتشاف التهديدات الضارة بدقة. بالإضافة إلى ذلك ، من الصعب العثور على مجموعات البيانات ذات العلامات التي يمكن استخدامها للتدريب لأن وضع العلامات على البيانات يدويًا عملية تستغرق وقتًا طويلاً وتتطلب جهدًا كثيفًا.

• تعتبر أنظمة الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي عادةً صناديق سوداء أو أنظمة غير شفافة ، مما يعني أنه قد يكون من الصعب شرح سبب توصلهم إلى استنتاجات معينة. هذا يمكن أن يجعل من الصعب على أفراد الأمن الإيمان بالنتائج ، مما يزيد من احتمالية فقدان النشاط الضار أو الإبلاغ عنه بشكل خاطئ.

• يجب مراقبة هذه الأنظمة وتحديثها باستمرار من أجل الحفاظ على فعاليتها. مع ظهور أنواع جديدة من البرامج الضارة أو تكييف الأنواع الحالية ، يجب أن تكون هذه الأنظمة قادرة على التكيف وفقًا لذلك حتى تظل فعالة. يتطلب هذا موارد ووقتًا من فرق الأمان التي قد يصعب على بعض المنظمات توفيرها.

• قد يكون بناء نظام AI أو ML من الألف إلى الياء مكلفًا. يمكن أن تكون موارد الأجهزة والبرامج لتشغيل هذه الأنظمة بشكل صحيح مكلفة للغاية ، اعتمادًا على حجم العمل. لهذا السبب ، قد يكون تنفيذها صعبًا على بعض الشركات.

يعد الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي من الأدوات الواعدة لإحباط مجرمي الإنترنت. يعد الاستثمار في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي من أجل الأمن السيبراني استثمارًا يستحق القيام به لأنه يمكن أن يؤدي إلى تعزيز الحماية ضد النشاط الخبيث.

يمكنك تقليل احتمالية حدوث انتهاكات للبيانات والهجمات الإلكترونية الأخرى من خلال التحول إلى الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. يمكنك أيضًا تحسين فعالية وكفاءة تدابير الأمن السيبراني لشركتك من خلال تنفيذ هذه الأنظمة ، بشرط أن يكون لديك ما يكفي من الموارد والموظفين. ولكن هناك قيودًا وصعوبات يجب مراعاتها لأن هذه التقنيات حاليًا لم تثبت بشكل كامل أنها تحل محل البشر تمامًا.