أهمية استخدام الذكاء الاصطناعي للتحليل المتقدم والكشف والاستجابة للتهديدات

لتطبيق دفاع إلكتروني ضد أي هجوم إلكتروني محتمل، من المهم في المقام الأول دمج حل يتضمن المراقبة الوقائية، وتثقيف المستخدمين، والتحديثات البرمجية المناسبة، وإدارة الحوادث. ومع ذلك، فقد طُوّرت خيارات تتجاوز هذا التكوين الأساسي. ومن أفضلها تطبيق الذكاء الاصطناعي في مجال الأمن السيبراني. يُحسّن الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي قدرات الأمن السيبراني باستمرار، لدرجة أنه يمكن القول إن الجيل القادم من الدفاع السيبراني يعتمد بشكل كبير على الروبوتات. يقدم بعض موردي الأمن السيبراني هذه التقنية التي تُمكّن الآلات من رصد التهديدات السيبرانية واكتشافها والاستجابة لها. يمكنك ضمان حماية المستخدمين باستخدام أحدث التطورات في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.

الذكاء الاصطناعي في الأمن السيبراني

يتكون الذكاء الاصطناعي من نظام تم تعليمه لأداء مهام محددة دون برمجته صراحةً، مما يسمح لحلول الأمن السيبراني بتحليل البيانات وتعلمها بكفاءة ودقة أكبر. لذلك، يجعله الأولوية الجديدة للأمن السيبراني في أقسام تكنولوجيا المعلومات في الشركات. يتطور الذكاء الاصطناعي باستمرار، وتسمح خوارزمياته بالتعلم التلقائي، المعروف باسم التعلم الآلي، مما يساعد النظام على تعلم الأنماط والتكيف لتبسيط الاستجابة لمخاطر الحوادث. عادةً ما يكون محترفو الأمن السيبراني مشغولين للغاية، ويتعاملون مع بيانات زائدة عن الحد، وليس لديهم وقت كافٍ، وبالتالي لديهم توافر ضئيل للمهارات، لذلك يمكن للذكاء الاصطناعي أن يكون له تأثير كبير على مديري تكنولوجيا المعلومات من خلال السماح بما يلي:

• اكتشاف التهديدات بدقة

• أتمتة الاستجابة

• تبسيط التحقيق في الهجوم

وبهذا المعنى، يولد الذكاء الاصطناعي فوائد كبيرة نظرًا لأن الموارد البشرية في مجال الأمن السيبراني لا تستطيع تلبية الطلب المرتفع. وبهذه الطريقة، يمكن تحسين جهود المسؤولين. تتعاون أنظمة الذكاء الاصطناعي من خلال تصنيف الهجمات وفقًا لمستوى التهديد السيبراني؛ من جانبهم، يحدد المسؤولون عن الأمن السيبراني الأولوية التي يجب معالجة كل منها بها، بدءًا من الأكثر خطورة على حالة معلومات الشركة. كما تتطور الهجمات السيبرانية من نوع البرامج الضارة وغيرها التي قد تنشأ، مما يجعل التهديدات السيبرانية أسرع وأكثر تعقيدًا. ولهذا السبب يصبح التعلم الآلي ضروريًا ليكون على نفس المستوى فيما يتعلق بالتحضير.

التعلم الآلي

يركز هذا على تطبيق الخوارزميات على البيانات. في العلاقة بين الذكاء الاصطناعي والأمن السيبراني، يُطرح نموذجان رئيسيان: النموذج الذي يحدده المحللون والنموذج الذي تحدده الآلات. يُنشئ محللو الأمن السيبراني بروتوكولات بناءً على خبرتهم. ومع ذلك، قد يواجهون مشاكل عند مواجهة تهديد جديد أو غير معروف. من ناحية أخرى، تُطبق الآلات بروتوكولاتها الأمنية بناءً على المعلومات المُكتسبة من التعلم الآلي والتعلم العميق. تؤثر أنماط السلوك في الشبكات بشكل مباشر على التنبؤ بالتحركات والهجمات المستقبلية، وعلى أنظمة التشغيل المُستخدمة، والخوادم، وجدران الحماية، وإجراءات المستخدم، وأساليب الاستجابة. ومع ذلك، قد تُعاني هذه الأنماط من "نتائج إيجابية خاطئة"، مما يُعزز فكرة أن كلا النموذجين يجب أن يُكمل أحدهما الآخر.

بفضل البيانات التي تساعد الشركات على النجاح، فهي في طليعة جهود الدفاع عن نقاط النهاية. ومع تحول الأمن السيبراني إلى قضية عالمية سائدة، ابحث عن طرق جديدة لتحديد الهجمات ومراقبتها واحتوائها. يتميز الأمن السيبراني الذي توفره الذكاء الاصطناعي باستقلاليته، وذلك بفضل المحرك الذي يعمل على أتمتة إدارة الأمن اليومية والعمليات من البداية إلى النهاية.

يستخدم نظام منع فقدان البيانات تقنيات التعلم الآلي القائمة على الذكاء الاصطناعي لمسح البيانات المتحركة وتصنيفها بسرعة، مثل رسائل البريد الإلكتروني والرسائل النصية والمستندات والمرفقات المرتبطة بها. يتيح لك هذا ضبط ضوابط وقيود صارمة على عمليات نقل البيانات لمنع فقدانها أو اختراقها.

حماية نقطة النهاية

تُحوّل حماية نقاط النهاية أحدث التطورات في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي إلى فوائد للأعمال، مُقدّمةً أحدث تقنيات التعلم الآلي المُتاحة في هذا المجال من خلال الهندسة والتجميع المُتقدّمين. يُحقّق مسؤول الأمن مستوىً أكثر تطورًا من الوقاية من خلال توصيات السياسات والأتمتة التي تجمع بين ذكاء سلوك المسؤول والمستخدم، ومؤشرات الاختراق، والثغرات التاريخية لتحديد التهديدات السيبرانية. بالإضافة إلى ذلك، يتعلّم باستمرار عن اتجاهات إدارتك لمُواءمة الأولويات والتوصيات والاستجابات مع احتياجات شبكتك ومستوى تحمّل مؤسستك للمخاطر.

مصدر البيانات

لا شك أن أداء الذكاء الاصطناعي يعتمد على مصدر بيانات قوي. تحلل هذه النماذج واحدة من أكبر مجموعات القياس عن بعد غير الحكومية ومتعددة العوامل في العالم لتحديد التهديدات السيبرانية المحتملة وأنماط السلوك غير العادية. تعالج تقنية الذكاء الاصطناعي أكثر من 2 بيتابايت من البيانات كل يوم، والتي يتم إنشاؤها بواسطة مليارات الملفات والرسائل، وتريليونات اتصالات الشبكة. يتتبع Endpoint Protection بيانات التهديدات السيبرانية والهجمات السيبرانية عبر 175 مليون نقطة نهاية ويراقب 57 مليون جهاز استشعار للهجمات السيبرانية في الوقت الفعلي، دقيقة بدقيقة. ونتيجة لذلك، يمكنك تنفيذ عمليات أمنية يومية وأتمتة عملية اتخاذ القرار وتنفيذ الدفاع، والقضاء على العمليات التي تستغرق وقتًا طويلاً وتوسيع قائمة المهام الخاصة بك. في هذا الصدد، يتم تعزيز الأمن السيبراني لشبكة عملك من خلال حل يستخدم أحدث التقنيات في الصناعة: الذكاء الاصطناعي.

الذكاء الاصطناعي كفرع من فروع علوم الكمبيوتر

الذكاء الاصطناعي فرع من علوم الحاسوب يسعى إلى تطوير آلات قادرة على أداء مهام تتطلب عادةً ذكاءً بشريًا. يهدف هذا المجال إلى تطوير أنظمة قادرة على التفكير والتعلم واتخاذ القرارات، بل وحتى استيعاب العالم من حولها. يمكن تقسيم الذكاء الاصطناعي إلى فئتين: الذكاء الاصطناعي المُقيّد والذكاء الاصطناعي العام.

تم تصميم الذكاء الاصطناعي التقييدي لأداء مهام محددة للتعرف على الكلام أو تصنيف الصور. يمكن للذكاء الاصطناعي العام أداء نفس الوظائف الفكرية التي يقوم بها الإنسان. التعلم الآلي هو فرع من الذكاء الاصطناعي يسمح لأجهزة الكمبيوتر بالتعلم من البيانات دون برمجة صريحة. يتم تحقيق ذلك باستخدام خوارزميات يمكنها تحديد الأنماط في البيانات والتنبؤ بناءً على تلك الأنماط. هناك ثلاثة أنواع من التعلم الآلي: التعلم الخاضع للإشراف والتعلم غير الخاضع للإشراف والتعلم التعزيزي. في التعلم الخاضع للإشراف، يتم تدريب الخوارزميات باستخدام بيانات مصنفة، والهدف هو إجراء تنبؤات حول البيانات المستقبلية. في التعلم غير الخاضع للإشراف، يتم تدريب الخوارزميات باستخدام بيانات غير مصنفة، والهدف هو تحديد الأنماط في البيانات. في التعلم التعزيزي، يتم تدريب الخوارزميات من خلال التجربة والخطأ لتحقيق أقصى قدر من الفوائد.

كما ذكرنا سابقًا، فإن التعلم العميق هو نوع من التعلم الآلي يستخدم الشبكات العصبية ذات الطبقات المخفية المتعددة لمحاكاة الأنماط والعلاقات المعقدة بين البيانات. ويعتبر فئة فرعية من الذكاء الاصطناعي وقد تم استخدامه للحصول على نتائج ميمونة في مجالات مثل التعرف على الكلام، والرؤية الحاسوبية، ومعالجة اللغة الطبيعية.

ختاماً

يمكن للذكاء الاصطناعي اكتشاف التهديدات السيبرانية من خلال تحليل كميات هائلة من البيانات وتحديد الأنماط الخطيرة المحتملة. وهذا يسمح للشركات بالاستجابة بشكل أسرع وأكثر فعالية للتهديدات.