امنیت سایبری با هوش مصنوعی

امنیت سایبری با هوش مصنوعی، یک موضوع مهم و در حال رشد در دنیای فناوری است. با افزایش روزافزون حملات سایبری و پیچیدگی آنها، سازمان‌ها و شرکت‌ها به دنبال راه حل‌های نوین و مؤثر برای محافظت از اطلاعات و سیستم‌های خود هستند. در این راستا، هوش مصنوعی به عنوان یک ابزار قدرتمند در پیشگیری، تشخیص و پاسخ به تهدیدات سایبری ظاهر شده است.

استفاده از امنیت سایبری مجهز شده با هوش مصنوعی، امکان تحلیل و پردازش داده‌های بزرگ را در زمان واقعی فراهم می‌کند. این فناوری قادر است الگوهای ناشناخته و رفتارهای مشکوک را شناسایی کرده و به طور خودکار به تهدیدات پاسخ دهد. امنیت سایبری با هوش مصنوعی، نه تنها می‌تواند از حملات سایبری جلوگیری کند، بلکه می‌تواند به سازمان‌ها کمک کند تا از تهدیدات پنهان و ناشناخته آگاه شوند و به طور موثر به آنها پاسخ دهند.

چگونه هوش مصنوعی در امنیت سایبری استفاده می‌شود؟

امنیت سایبری با هوش مصنوعی برای اتوماسیون وظایفی که برای تحلیلگران امنیتی و دیگر کارشناسان تکراری، دستی و خسته کننده هستند، استفاده می‌شود. این امر زمان و منابع را آزاد می‌کند تا تیم‌های امنیت سایبری بتوانند بر وظایف پیچیده‌تر امنیتی مانند سیاست‌گذاری تمرکز کنند.

برای مثال، امنیت نقطه پایانی را در نظر بگیرید. امنیت نقطه پایانی به اقداماتی اطلاق می‌شود که یک سازمان برای محافظت از دستگاه‌هایی مانند دسکتاپ، لپ‌تاپ و دستگاه‌های موبایل از بدافزار، حملات فیشینگ و تهدیدات دیگر در نظر می‌گیرد.

به منظور تکمیل تلاش‌های کارشناسان انسانی و سیاست‌هایی که برای مدیریت امنیت نقطه پایانی وضع کرده‌اند، هوش مصنوعی می‌تواند بافت، محیط و رفتارهای مرتبط با نقاط پایانی خاص و همچنین انواع دارایی‌ها و خدمات شبکه را یاد بگیرد. سپس می‌تواند دسترسی به دستگاه‌های مجاز را بر اساس این اطلاعات محدود کند و دسترسی به دستگاه‌های غیرمجاز و غیرمدیریت‌شده را به طور کامل منع کند.

از آنجایی که هوش مصنوعی می‌تواند زمینه‌های دیگر امنیت سایبری را نیز بهبود بخشد، انتظار می‌رود تولید و استفاده از محصولات امنیت سایبری با هوش مصنوعی به شدت افزایش پیدا کنند. در سال ۲۰۲۱، بازار جهانی محصولات امنیت سایبری مبتنی بر هوش مصنوعی به ۱۴٫۹ میلیارد دلار رسید و پیش‌بینی می‌شود تا سال ۲۰۳۰ به ۱۳۳٫۸ میلیارد دلار برسد.

قبل از بررسی دقیق‌تر استفاده از هوش مصنوعی در امنیت سایبری، بیایید نگاهی به مزایای آن بیندازیم.

مزایای امنیت سایبری با هوش مصنوعی

امنیت سایبری چالش‌های منحصر به فردی را به همراه دارد، از جمله چشم‌ انداز تهدید دائماً در حال تغییر، سطح وسیع حملات و کمبود قابل توجه نیروی متخصص برای خنثی سازی این تهدیدها.
از آنجا که هوش مصنوعی می‌تواند حجم زیادی از داده‌ها را تحلیل و الگوهایی را شناسایی کند که ممکن است انسان‌ها متوجه نشوند و همچنین می تواند توانایی‌های خود را با گذشت زمان توسعه دهد، وقتی که در امنیت سایبری به کار گرفته می‌شود مزایای قابل توجهی دارد، از جمله:

• بهبود کارایی تحلیل‌گران امنیت سایبری
• شناسایی و جلوگیری سریع‌تر از تهدیدات سایبری
• پاسخ مؤثر به حملات سایبری
• کاهش هزینه‌های امنیت سایبری

تأثیر استفاده از هوش مصنوعی امنیتی و اتوماسیون بر هزینه‌ها را در نظر بگیرید. طبق نظرسنجی IBM، سازمان‌هایی که از هوش مصنوعی امنیتی و اتوماسیون به طور گسترده استفاده می‌کنند، گزارش داده‌اند که هزینه متوسط یک نفوذ داده $3.60 میلیون بوده است، که $1.76 میلیون کمتر از سازمان‌هایی است که از قابلیت‌های امنیتی هوش مصنوعی و اتوماسیون استفاده نکرده‌اند. این تفاوت 39.3٪ در هزینه متوسط نفوذ است.

سازمان‌هایی که هوش مصنوعی امنیتی و اتوماسیون را به طور کامل مستقر کرده‌اند، توانستند نفوذ داده‌ها را 108 روز سریعتر از شرکت‌هایی که هیچ‌گونه هوش مصنوعی امنیتی و اتوماسیون مستقر نکرده‌اند، شناسایی و کنترل کنند. حتی سازمان‌هایی که استفاده محدودی از هوش مصنوعی امنیتی و خودکارسازی دارند، گزارش دادند که متوسط هزینه نفوذ اطلاعات در آنها ۴.۰۴ میلیون دلار بوده است، که ۱.۳۲ میلیون دلار کمتر یا ۲۸.۱٪ تفاوت نسبت به عدم استفاده بود.

مثال‌هایی از امنیت سایبری با هوش مصنوعی

در ادامه به بررسی برخی از کاربردهای اصلی هوش مصنوعی در امنیت سایبری می پردازیم.

تشخیص تهدیدها یکی از رایج‌ترین کاربردهای امنیت سایبری با هوش مصنوعی است. هوش مصنوعی می‌تواند داده‌ها را از صدها و حتی هزاران نقطه کنترل، از جمله گزارش‌های سیستم، جریان‌های شبکه، داده‌های نقطه پایانی، تماس‌های API ابری و رفتارهای کاربران جمع‌آوری، یکپارچه‌سازی و تحلیل کند. هوش مصنوعی علاوه بر فراهم کردن دید بهتر به ارتباطات شبکه، ترافیک و دستگاه‌های نقطه پایانی، می‌تواند الگوها و رفتارهای غیر عادی را نیز تشخیص دهد تا تهدیدها را با دقت بیشتری شناسایی کند.
به عنوان مثال، سیستم‌های امنیتی قدیمی بر اساس امضاها، تحلیل و شناسایی بدافزارها را انجام می‌دادند؛ در حالی که سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین می‌توانند نرم‌افزارها را بر اساس ویژگی‌های ذاتی‌شان تحلیل کنند، مانند اینکه اگر نرم‌افزاری طراحی شده باشد که به‌سرعت تعداد زیادی فایل را به‌طور همزمان رمزنگاری کند، آن را به عنوان بدافزار شناسایی کنند. سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، با شناسایی رفتار غیر عادی سیستم و کاربران در زمان واقعی، می‌توانند از اجرای بدافزارهای شناخته شده و بدافزارهای ناشناخته جلوگیری کنند، که این فناوری را نسبت به فناوری مبتنی بر امضا بسیار مؤثرتر می‌کند.

یکی از کاربردهای مهم هوش مصنوعی در امنیت سایبری، مدیریت تهدیدات است. به گفته‌ی یک نظرسنجی توسط شرکت Orca Security، حدود 59٪ از سازمان‌ها بیش از 500 هشدار امنیتی ابری در روز دریافت می‌کنند و 38٪ بیش از 1000 هشدار دریافت می‌کنند. 43٪ از مدیران فناوری اطلاعات در این سازمان‌ها گفتند که بیش از 40٪ از هشدارها مثبت کاذب هستند و 49٪ گفتند بیش از 40٪ از هشدارها کم اولویت هستند.

علی رغم اینکه 56٪ از پاسخ‌دهندگان بیش از 20٪ از روز خود را صرف بررسی هشدارها و تصمیم‌گیری در مورد اینکه کدام یک باید در اولویت قرار گیرد، می‌کنند، بیش از نیمی (55٪) گفتند که تیمشان به دلیل اولویت‌دهی ناموثق به هشدارها، هشدارهای حیاتی را در گذشته از دست داده‌اند.

این وضعیت منجر به مسائلی می‌شود از جمله: از دست دادن هشدارهای حیاتی، اتلاف وقت در دنبال کردن مثبت‌های کاذب و خستگی از هشدارها که به پایین آمدن بازدهی کارمندان منجر می‌شود. برای مقابله با این مشکلات، سازمان‌ها می‌توانند از هوش مصنوعی و دیگر تکنولوژی‌های پیشرفته مانند یادگیری ماشین برای تکمیل تلاش‌های این کارشناسان انسانی استفاده کنند.

هوش مصنوعی می‌تواند مقادیر زیادی از داده‌ها را اسکن کند تا تهدیدات بالقوه را شناسایی و فعالیت‌های غیر تهدید‌ آمیز را فیلتر کند تا هشدارهای مثبت کاذب را در مقیاس زیاد و با سرعت بالا، کاهش دهد؛ کاری که متخصصان انسانی نمی‌توانند همتراز آن شوند. با کاهش زمانی که برای تجزیه و تحلیل، تحقیق و اولویت‌بندی هشدارها صرف می‌شود، تیم‌های امنیتی می‌توانند زمان بیشتری را به رفع این هشدارها اختصاص دهند.

هوش مصنوعی برای خودکارسازی اقدامات خاص به منظور تسریع زمان‌ پاسخ به تهدیدهای امنیتی، به‌طور مؤثری استفاده می‌شود. به عنوان مثال، اگر نمونه‌ای شناخته شده از بدافزار در دستگاه یک کاربر نهایی ظاهر شود، در این صورت پاسخ خودکار ممکن است قطع بلافاصله اتصال شبکه آن دستگاه باشد تا از گسترش عفونت به بقیه شرکت جلوگیری کند.
قابلیت‌های خودکارسازی مبتنی بر هوش مصنوعی نه تنها می‌توانند تهدیدها را بر اساس دستگاه، کاربر، یا مکان ایزوله کنند، بلکه می‌توانند اطلاع‌ رسانی و اقدامات رفع تهدید را نیز آغاز کنند. این امر به کارشناسان امنیتی این امکان را می‌دهد که زمان خود را صرف تحقیق و اصلاح رخداد کنند.

آخرین تحولات در امنیت سایبری با هوش مصنوعی

در ادامه می خواهیم نگاهی به برخی از آخرین نوآوری‌های امنیت سایبری با هوش مصنوعی بیندازیم.

کاربردهای پیشرفته‌تر هوش مصنوعی به تیم‌های امنیتی کمک می‌کنند تا تهدیدها را سریع‌تر و آسان‌تر شناسایی و خنثی کنند. برخی از ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند هشدارهای امنیتی را پردازش کرده و دستورالعمل‌های اصلاح گام به گام ارائه دهند که بر اساس ورودی‌های کاربر است؛ و منجر به توصیه‌های مؤثرتر و دقیق‌تر می شود.

هوش مصنوعی مولد به طور فزاینده‌ای در راه‌حل‌های امنیت سایبری استفاده می‌شود تا نحوه کار تحلیل‌گران را دگرگون کند. آن ها اکنون به جای تکیه بر زبان‌های جستجوی پیچیده، عملیات و مهندسی معکوس برای تحلیل حجم زیادی از داده‌ها به منظور درک تهدیدات، می‌توانند به الگوریتم‌های هوش مصنوعی مولد که به طور خودکار کد و ترافیک شبکه را اسکن می‌کند و اطلاعات مفید و غنی ارائه می‌دهد، اعتماد کنند.

پروژه Google’s Cloud Security AI Workbench نمونه‌ای برجسته است. این مجموعه ابزارهای امنیت سایبری، که توسط یک مدل زبانی هوش مصنوعی تخصصی به نام Sec-PaLM قدرت می‌گیرد، به تحلیل‌گران کمک می‌کند که تهدیدات امنیتی را آشکار، پیگیری و خنثی کنند.

مثال دیگر VirusTotal Code Insight است که از Security AI Workbench قدرت می‌گیرد. Code Insight خلاصه‌های زبان طبیعی از قسمت‌های کد تولید می‌کند تا به کارشناسان امنیت کمک کند رفتار اسکریپت‌های مخرب را تحلیل و توضیح دهند. این می‌تواند توانایی آن‌ها در کشف و کاهش حملات احتمالی را افزایش دهد.

پرسشنامه‌های امنیتی راهی معمول برای بررسی فروشندگان بالقوه و سایر اشخاص ثالث هستند تا بررسی کنند که آیا روش‌های امنیت سایبری آن‌ها با الزامات داخلی و خارجی مطابقت دارد یا خیر. در حالی که این پرسشنامه‌ها برای مدیریت ریسک فروشندگان اهمیت دارند، می‌توانند زمان ارزشمندی را هم از آن ها بگیرند. هوش مصنوعی می‌تواند با پیشنهاد پاسخ‌هایی بر اساس پرسشنامه‌های قبلی، این فرآیند را سریعتر کند. برخی از ابزارهای هوش مصنوعی قدرتمندتر حتی می‌توانند از سیاست‌ها و کنترل‌های امنیتی سازمان هنگام پیشنهاد پاسخ‌ها استفاده کنند تا به دقیق‌ترین حد ممکن باشند.

طبق تحقیقات جدید، هوش مصنوعی می‌تواند بیشتر رمزهای عبور معمول مورد استفاده را فوراً کرک کند. برای مثال، مطالعه‌ای توسط Home Security Heroes نشان داد که ۵۱٪ از رمز عبورهای رایج توسط هوش مصنوعی در کمتر از یک دقیقه کرک می شوند. تصور کردن این قدرت در دست هکرها، بسیار ترسناک است؛ اما در کفه دیگر ترازو هم هوش مصنوعی با پتانسیل بهبود امنیت گذرواژه‌ها قرار دارد.

مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) که بر مبنای شکاف های گسترده گذرواژه‌ها (extensive password breaches) مانند PassGPT آموزش دیده‌اند، می‌توانند پیچیدگی گذرواژه‌های تولید شده و همچنین الگوریتم‌های تخمین قدرت گذرواژه‌ها را افزایش دهند. این می‌تواند به بهبود بهداشت گذرواژه‌های افراد و دقت فعلی قدرت گذرواژه‌ها کمک کند.

در حالی که برخی هکرها و بد ذاتان! به دنبال بهره‌برداری از قابلیت‌های هوش مصنوعی برای تقویت تکنیک‌های کلاهبرداری، مانند deepfake‌ هستند، هوش مصنوعی نیز می‌تواند برای تقویت تکنیک‌های ضد کلاهبرداری استفاده شود که سازمان‌ها را در برابر تهدیدات پیشرفته محافظت می‌کنند.

پلتفرم‌هایی با تکنولوژی ضد کلاهبرداری، از هوش مصنوعی برای فریب مهاجمان با نمایش‌های واقع بینانه از آسیب‌پذیری‌ها و طعمه‌های موثر استفاده می‌کنند.

به عنوان مثال، پلتفرم ShadowPlex که توسط Acalvio راه‌اندازی شده، طراحی شده تا فریب‌های دینامیک، هوشمند و مقیاس‌پذیر را در سراسر شبکه یک سازمان پیاده‌سازی کند.

ارزیابی فروشندگان یکی از جنبه‌های حیاتی مدیریت ریسک فروشنده است که به سازمان‌ها کمک می‌کند تا شیوه‌های امنیتی، تطابق و ریسک‌های فروشندگان بالقوه را قبل از برقراری روابط تجاری ارزیابی کنند. به طور سنتی، این ارزیابی‌ها فرآیندهای دستی بودند که مقدار زیادی از زمان و منابع سازمان را مصرف می‌کردند. از آنجایی که هوش مصنوعی قادر به تحلیل حجم عظیمی از داده‌ها با سرعتی بسیار بیشتر از انسان‌ها است، ابزارهای هوش مصنوعی می‌توانند به‌طور قابل‌توجهی ارزیابی فروشندگان را ساده و تسریع کنند.

در سال ۲۰۲۳، CISA مجموعه‌ای از اصول برای توسعه محصولات امن را منتشر کرد. هدف از این کار، کاهش نقض‌ها، بهبود امنیت سایبری ملی و کاهش هزینه‌های نگهداری و وصله‌های توسعه‌دهندگان است. با این حال، احتمالاً هزینه‌های توسعه را افزایش خواهد داد.

در نتیجه، توسعه‌دهندگان در حال شروع به استفاده از ابزارهای توسعه مبتنی بر هوش مصنوعی برای کاهش این هزینه‌ها و بهبود بهره‌وری خود هستند و در عین حال نرم‌افزارهای امن‌تری ایجاد می‌کنند. GitHub Copilot یک مثال نسبتا جدید ولی امیدوارکننده است. در یک نظرسنجی از بیش از 2000 توسعه‌دهنده، آن هایی که از GitHub Copilot استفاده کردند، یک وظیفه را ۵۵٪ سریع‌تر از توسعه‌دهندگان دیگر انجام دادند.

همچنان که هکرها به استفاده از تکنیک‌ها و فناوری‌های جدید برای بهره‌برداری از آسیب‌پذیری‌ها ادامه می‌دهند، رویکردهای دستی برای مدیریت پچ نمی‌توانند همگام با این پیشرفت باشند و سطوح حمله را محافظت نشده و در برابر نقض داده‌ها آسیب‌پذیر می سازند.

گزارش “State of Vulnerability Remediation” سال ۲۰۲۳ Research in Action1 نشان داد که ۴۷٪ از نشت‌ داده ناشی از آسیب‌پذیری‌های امنیتی بدون پچ است، و بیش از نیمی از سازمان‌ها (۵۶٪) آسیب‌پذیری‌های امنیتی را به صورت دستی رفع می‌کنند.

سیستم‌های مدیریت patch مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند به شناسایی، اولویت‌بندی و حتی به رفع آسیب‌پذیری‌ها با نیاز به مداخله دستی بسیار کمتر نسبت به سیستم‌های قدیمی کمک کنند. این به تیم‌های امنیتی اجازه می‌دهد تا بدون افزایش حجم کار خود، ریسک را کاهش دهند.

به عنوان مثال، GitLab اخیراً یک ویژگی امنیتی جدید منتشر کرده است که از هوش مصنوعی برای توضیح آسیب‌پذیری‌ها به توسعه‌دهندگان استفاده می‌کند؛

آزمایش نفوذ یک فرآیند پیچیده و چند مرحله‌ای است که شامل جمع آوری اطلاعات در مورد محیط شرکت، شناسایی تهدیدها و آسیب‌پذیری‌ها، و سپس بهره‌برداری از این آسیب‌پذیری‌ها برای تلاش جهت دسترسی به سیستم‌ها یا داده‌ها است. هوش مصنوعی می‌تواند با اسکن سریع و مؤثر شبکه‌ها و جمع‌آوری اطلاعات دیگر و سپس تعیین بهترین مسیر عمل یا بهره‌برداری برای انجام آزمایش نفوذ، این بخش‌های فرآیند را ساده‌تر کند.

اگرچه استفاده امنیت سایبری با هوش مصنوعی نسبتاً جدید است، اما در حال حاضر مجموعه‌ای از ابزارهای متن‌باز مانند DeepExploit و ابزارهای انحصاری مانند NodeZero وجود دارد که جایگزینی سریع‌تر، مقرون به صرفه‌تر و قابل مقیاس برای خدمات تست نفوذ سنتی ارائه می‌دهند.

به عنوان مثال، DeepExploit یک ابزار تست نفوذ به طور کامل خودکار است که از یادگیری ماشین برای بهبود چندین قسمت از فرآیند تست نفوذ استفاده می‌کند، از جمله جمع‌آوری اطلاعات، مدل‌سازی تهدید، تحلیل آسیب‌پذیری‌ها و بهره‌برداری. با این حال، این ابزار هنوز در حالت بتا است.

هوش مصنوعی برای خودکارسازی ارزیابی‌ ریسک استفاده می‌شود و دقت و قابلیت اطمینان را بهبود می‌بخشد و زمان زیادی را برای تیم‌های امنیت سایبری صرفه‌جویی می‌کند. این نوع ابزارهای هوش مصنوعی می‌توانند بر اساس داده‌های موجود از یک کتابخانه ریسک و منابع داده‌ای دیگر، ریسک‌ها را ارزیابی و تحلیل کرده و به صورت خودکار گزارش‌های ریسک تولید کنند.

هوش مصنوعی و جرایم‌ سایبری

در حالی که هوش مصنوعی در بسیاری از زمینه‌ها برای بهبود امنیت سایبری به‌کار گرفته می‌شود، ممکن است توسط مجرمان سایبری برای اجرای حملات پیچیده‌تر با سرعت بی‌سابقه استفاده می‌شود.

متخصصان امنیتی که افزایش ۸۵٪ حملات سایبری را در ۱۲ ماه گذشته شاهد بوده‌اند، این افزایش را به هکرهایی که از هوش مصنوعی مولد استفاده می‌کنند، نسبت می‌دهند.

در نتیجه حملات سایبری مبتنی بر هوش مصنوعی و همچنین عوامل دیگر، انتظار می‌رود که جرائم سایبری تا سال ۲۰۲۵ به هزینه‌ای برابر با ۱۰.۵ تریلیون دلار در سراسر جهان برسد.

در ادامه، تنها تعدادی از روش‌هایی که هوش مصنوعی در جرائم سایبری مورد استفاده قرار می‌گیرد، آورده شده است:

• مهندسان اجتماعی از ChatGPT برای ساختن ایمیل‌های phishing که باورپذیرتر و مشروع‌تر به نظر می‌رسند، استفاده می‌کنند.

• این مهندسین از الگوریتم‌های یادگیری ماشین همراه با نرم‌افزارهای تشخیص چهره برای ایجاد deepfake‌های قانع‌کننده استفاده می‌کنند.

• هکرهای جنایتکار از هوش مصنوعی برای انجام حملات بیشتر با سرعت بالا استفاده می کنند. باج افزار و سایر حملات خودکاری که خیلی سریع منتشر می شوند و یا جهش می یابند و خنثی کردن آنها با استفاده از مکانیسم های پاسخ وابسته به انسان عملا غیرممکن است.

• هکرها از password guessing و CAPTCHA مبتنی بر هوش مصنوعی برای دسترسی غیرمجاز به داده‌های حساس استفاده می‌کنند.

• هکرها، هوش مصنوعی را ایجاد می‌کنند که می‌تواند به طور خودکار نقاط ضعف را شناسایی کند، برنامه‌ریزی و کمپین‌های حمله را انجام دهد، از دستگاه‌های دفاعی دور بماند و داده‌ها را از سیستم‌های آلوده و اطلاعات متن‌باز جمع‌آوری و استخراج کند.

سازمان‌هایی که به طور گسترده از هوش مصنوعی و اتوماسیون برای بهبود قابلیت‌های امنیت سایبری خود استفاده می‌کنند، بهتر می توانند از خود در برابر حملات سایبری‌ دفاع نمایند.

در مطالعه‌ای توسط مؤسسه تحقیقات Capgemini، در ۶۹٪ از مدیران اجرایی می‌گویند که هوش مصنوعی باعث افزایش کارایی تحلیل‌گران امنیت سایبری در سازمان می‌شود. ۶7٪ نیز معتقدند که هوش مصنوعی برای پاسخ مؤثر به حملات سایبری ضروری است.

چگونه امنیت سایبری با هوش مصنوعی بهبود می‌یابد؟

هوش مصنوعی در پاسخ تهدیدات جدید امنیت سایبری به طور مداوم بهبود می‌یابد تا همگام با مجرمان سایبری باشد و توانایی‌های خود را در طول زمان تطبیق دهد.

در زیر روش‌های کلیدی بهبود هوش مصنوعی برای امنیت سایبری آورده شده است.

مدل‌های هوش مصنوعی به لطف افزایش محاسبات و اندازه داده‌های آموزشی، آموزش بهتری می‌بینند. با افزایش حجم داده‌هایی که این مدل‌ها دریافت می‌کنند، مثال‌های بیشتری هم برای یادگیری دارند و می‌توانند نتیجه‌گیری‌های دقیق‌تر و با جزئیات بیشتری نیز داشته باشند.
در نتیجه، ابزارهای هوش مصنوعی امنیت سایبری بهتر قادر به شناسایی الگوها و ناهنجاری‌ها در مجموعه‌های داده بزرگ و یادگیری از حوادث گذشته هستند، که این امر به آنها امکان می‌دهد تا به‌طور دقیق‌تر تهدیدات بالقوه را پیش‌بینی کنند.

به لطف افزایش منابع داده و قدرت محاسباتی، فناوری پردازش زبان در چند سال گذشته پیشرفت‌های قابل توجهی کرده است. این پیشرفت‌ها، از جمله توانایی‌های بهبود یافته برای یادگیری از داده‌های پیچیده و حساس به زمینه، ابزارهای هوش مصنوعی امنیت سایبری را که به‌طور خودکار دستورالعمل‌های رفع مرحله به مرحله، اطلاعات تهدید و سایر کد یا متن را تولید می‌کنند، به‌طور قابل توجهی بهبود خواهند بخشید.

سیستم‌های هوش مصنوعی امنیت سایبری با یکپارچه شدن با feeds اطلاعات تهدید تقویت می‌شوند. این موجب می‌شود که آنها از آخرین اطلاعات تهدید به‌روز بمانند و استراتژی دفاع‌ خود را بر این اساس تنظیم کنند.

یک زیرمجموعه از machine learning، یادگیری عمیق یک شبکه عصبی با سه یا بیشتر لایه است. این شبکه‌های عصبی تلاش می‌کنند با شبیه‌سازی رفتار مغز انسان، از مقادیر زیادی داده یاد بگیرند و پیش‌بینی‌های دقیق‌تری نسبت به یک شبکه عصبی با یک لایه انجام دهند.به دلیل توانایی آن در پردازش حجم زیادی از داده‌ها و شناسایی الگوهای پیچیده، فناوری یادگیری عمیق به دقت بیشتر در شکار تهدیدها، مدیریت و واکنش کمک می‌کند.

با ادامه رشد فزاینده توسعه و استفاده از هوش مصنوعی در امنیت سایبری و صنایع دیگر، دولت‌ها و سایر نهادهای معتبر مانند NIST، CISA و OWASP منابعی منتشر می‌کنند تا به افراد و کسب و کارها کمک کنند تا ضمن بهره‌گیری از مزایا، خطرات را مدیریت کنند. این منابع به توسعه‌دهندگان بهترین روش‌ها را برای بهبود هوش مصنوعی در امنیت سایبری ارائه خواهند داد.

سوالات متداول