استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين عمليات أتمتة الأمن السيبراني للمهام

إن الجمع بين قوة الحوسبة وتوافر المعلومات الهائلة قد مكن البشر من تفويض المهام التي كانت حصرية لهم، مثل التنبؤ في البيئات المعقدة واتخاذ القرارات. مع الذكاء الاصطناعي، يمكننا تفسير الصور للكشف عن الأمراض، والانخراط في المحادثات، وتوقع المخاطر بشكل أسرع، مثل مخاطر عدم الدفع أو الاحتيال عند التعامل مع التأمين. يتمتع الذكاء الاصطناعي بنطاق واسع للعمل في الأمن السيبراني، الذي يركز على حماية أصولنا الرقمية.

الذكاء الاصطناعي، كمجموعة من التقنيات التنبؤية والتعلم الذاتي، يساعد في تحسين الأمن السيبراني. يحقق ذلك من خلال معايرة الخوارزميات باستمرار عند تعرضها لمعلومات جديدة. لقد أظهرت تعقيد وتشتت الأنظمة التي تعمل بها الشركات حاليًا أن الطرق التقليدية واليدوية للإشراف على المخاطر والمراقبة والسيطرة غير كافية. علاوة على ذلك، استخدام الذكاء الاصطناعي من قبل مجرمي الإنترنت يجعل أنظمتنا أكثر عرضة للخطر.

عمليات أتمتة الأمن السيبراني

في المتوسط، يقضي العمال ثلاث ساعات من عملهم اليومي في أداء مهام متكررة على الكمبيوتر، وغالبًا ما تكون غير مرتبطة بمسؤولياتهم الأساسية. يمكن أن يؤدي ذلك إلى الأخطاء البشرية وفقدان الحافز، والتي قد يستغلها المتسللون لإعداد استراتيجيات الهجوم السيبراني، كما ورد في دراسة أجرتها OnePoll.

طوال عام 2023،, من المتوقع أن يتم أتمتة 45% من المهام المتكررة في الشركات الكبيرة، كما ورد في استطلاع حديث من IDC Research من مختلف البلدان الأوروبية. يمثل هذا تحولًا واضحًا في اتجاهات التنظيم، ويرجع ذلك إلى حد كبير إلى الجائحة.

تستخدم الأتمتة تقنيات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة لزيادة سرعة الاستجابة، وتوفير الوقت، وتحسين الدقة من خلال تقليل خطر الخطأ البشري. تشمل المهام الست الأكثر تكرارًا التي يمكن أتمتتها وحمايتها باستخدام الذكاء الاصطناعي:

المكتب الخلفي: التقاط البيانات، إدارة البريد، فهرسة الوثائق الرقمية، تقارير الكمبيوتر والبرمجيات، أو إدارة الفواتير المملة هي من بين المهام الأكثر كرهًا. يمكن استخراج الكيانات من الوثائق أو الفواتير، مما يقلل من وقت الفحص اليدوي مع الحفاظ على الموثوقية. علاوة على ذلك، دمج الذكاء الاصطناعي في أنظمة تخطيط موارد المؤسسات للشركات, يقلل من الأخطاء ويؤتمت هذه العملية. يسمح الذكاء الاصطناعي أيضًا بتلخيص الوثائق والحصول على معلومات جديدة من خلال مقارنتها بالإصدارات السابقة، مما يؤدي إلى ربحية أعلى من العمليات اليدوية. خدمة العملاء:.

يستمع الذكاء الاصطناعي في خدمة العملاء ويفسر الرسائل لتقديم الاستجابة الأنسب لاحتياجات العملاء. أصبحت الروبوتات التي تبدأ المحادثات مع العملاء أكثر شيوعًا، حيث تقدم استجابات أسرع وأكثر دقة وتوفر على مدار الساعة. تكتشف متى يكون التدخل البشري مطلوبًا وتطلب تدخل الوكيل، مما يحرر الوكلاء من المهام المتكررة ويؤتمت العمليات البسيطة أو الشائعة. يمكن للذكاء الاصطناعي أيضًا أتمتة مهام الإدارة، مثل تصنيف الرسائل الإلكترونية الواردة وتصفيتها من البريد العشوائي. مراجعة الأضرار الناجمة عن الهجمات السيبرانية ومراقبة الجودة والضمان:.

لقد أحدثت التقنيات الجديدة ثورة في مراقبة الجودة والتفتيش واكتشاف الشذوذ باستخدام خوارزميات تعلم الآلة. يمكنها تحديد الأضرار أو الأعطال في الآلات أو الهياكل من خلال مدخلات الصور أو تسجيلات الصوت أو أنماط البيانات، وفحص المنتجات النهائية للعيوب وضمان معايير الجودة. أصبح التعرف على الصور أكثر انتشارًا في السنوات الأخيرة، مما يثبت فائدته في تطبيقات صناعية متنوعة. يتيح الإشراف المناسب على بيئات العمل ومعدات السلامة، وتحديد حالات الخطر، واكتشاف الشذوذ في المنتجات. يوفر تحليل الصور الوقت من خلال البحث التلقائي في ملايين السجلات في ثوانٍ أو تقديم استجابات في الوقت الفعلي.

التعرف على الصور: نسخ المعلومات:.

يمكن للذكاء الاصطناعي تحديد معلومات محددة مثل الهوية، التواريخ، أرقام الهواتف، أو العناوين. كما يسهل توليد تقارير فرق المبيعات وتكامل إدارة علاقات العملاء. يمكن للذكاء الاصطناعي نسخ المحادثات بالكامل، وملء الفجوات التي تتركها النسخ الصوتية وتحويل الكلمات الصوتية إلى نص. اكتشاف الأفكار والمواضيع:.

يمكن للذكاء الاصطناعي استخراج المعلومات ذات الصلة من الآراء والمراجعات ومشاعر المستخدمين. تتيح هذه القدرة تحديد مجالات التحسين والمواضيع ذات الاهتمام عند إنشاء المحتوى. يمكن أن تكون هذه المهام غارقة بالبيانات غير المهيكلة، مما يجعلها صعبة الإدارة. لا يمكن تخزين هذه المعلومات الخام أو غير المنظمة بسهولة في هياكل محددة مسبقًا. مثال بسيط لفهم الفرق هو إدخال البيانات عبر نموذج على موقع ويب؛ يتم جمعها بشكل موحد وتكون البيانات مهيأة مسبقًا. ومع ذلك، إذا كان من الضروري استخراج البيانات من مستند نصي، على سبيل المثال، مجموعة من البيانات الشخصية في نص بريد إلكتروني ستكون معلومات غير مهيكلة يجب معالجتها يدويًا وهيكلتها، وتخصيصها هيكلًا أو تصنيفًا.

التطبيقات الحالية للذكاء الاصطناعي في الأمن السيبراني في عمليات العمل المتكررة.

صيد التهديدات:

تحديد التهديدات وتحقيق تحييد الهجمات السيبرانية. يمكن تحسين التقنيات التقليدية التي تعتمد على الهوية أو استخدام مؤشرات التسوية، مما يغلق فجوات الأمن السيبراني من خلال إدارة وتفسير مؤشرات السلوك. إدارة الثغرات الأمنية:.

يتزايد عدد الثغرات الأمنية سنويًا، وليس من الكافي الانتظار حتى يستغلها مجرمو الإنترنت قبل الرد عليها. يتيح تحليل سلوك المستخدم والحدث (UEBA) تحديد السلوكيات الشاذة التي تشير إلى نشاط الهجوم السيبراني حتى قبل توفر التصحيحات التي تصحح الثغرات. مراكز البيانات:.

يسهل الذكاء الاصطناعي، كما في المجالات الأخرى التي يعمل فيها، تحسين ومراقبة مراكز معالجة البيانات الأساسية ويساعد في الكشف عن تهديدات السلوك الشاذ. يحسن استخدام هذه الموارد وتطورها، مع ما يترتب على ذلك من توفير في التكاليف وتقليل المخاطر، مثل توقف الخدمة أو تنفيذ البرمجيات الخبيثة. أمن الشبكات:.

يتيح الذكاء الاصطناعي تعلم أنماط سلوك حركة المرور في الشبكات سواء في مجال سياسات العمل ضد سلوك المستخدم أو في المجال الأكثر طبوغرافية عندما يتعلق الأمر بتحديد العمليات التي تتوافق مع كل تطبيق. يمكن للذكاء الاصطناعي أن يوصي بتجميع عبء العمل وتطبيق سياسات الأمان. تأمين المصادقة:.

سواء لحماية المستخدمين الذين يصلون إلى خدماتنا أو مجموعة العناصر التي يستخدمونها، يمكن للذكاء الاصطناعي تحديد استخدام الهويات الزائفة أو هجمات القوة الغاشمة، مما يوفر حاجزًا إضافيًا للوصول الاحتيالي إلى خدماتنا يتجاوز مصادقة المستخدم أو استخدام الكابتشا. خصوصية المعلومات والامتثال:.

يساعد الذكاء الاصطناعي في تصنيف المعلومات تلقائيًا حسب مستوى الأهمية في مواجهة اللوائح المختلفة مثل GDPR. وهذا يعني توفيرًا مقارنة بالجهود المبذولة حاليًا يدويًا، وتجنب المخاطر التي ينطوي عليها ذلك. حظر الروبوتات بناءً على سلوكها:.

تستهلك نشاط الروبوتات، دون أن تكون ضارة، عرض النطاق الترددي لخوادمنا، مما يضر بتجربة المستخدم لعملائنا الحقيقيين. يتيح الذكاء الاصطناعي تصنيف نشاط هؤلاء الزوار للحد من أفعالهم. أصبحت هذه الحالات العملية حقيقة واقعة بالنسبة للاعبين الرائدين في العالم الرقمي، مثل Google، التي قامت.

بدمج الذكاء الاصطناعي في الأمن السيبراني ضمن خدمة Gmail الخاصة بها، وIBM/Watson، التي تشمل هذا الجمع بين أدوات الأمان الخاصة بها. تشمل الأمثلة البارزة الأخرى Juniper Networks وBalbix. نظرًا لأن مجرمي الإنترنت يستخدمون الذكاء الاصطناعي بشكل متزايد في هجماتهم والفوائد التي يقدمها في إدارة أنظمة وخدمات الأمن السيبراني المختلفة، أصبح تنفيذ حلول الأمان التي تستفيد من الذكاء الاصطناعي أمرًا ضروريًا. ونتيجة لذلك، سنصبح أكثر مهارة في اكتشاف المتسللين، وتقليل التكاليف عند مستويات الأمان الحالية، وتعزيز التجربة لعملائنا ومستخدمينا.