هوش مصنوعی در امنیت سایبری
مدیران و تیمهای سایبری باید روشهایی پیدا کنند که از مجرمان و خلافکاران سایبری پیشی بگیرند چرا که عقب افتادن از آنها میتواند منجر به حملات تخریبکننده و هزینهبری شود. به کارگیری هوش مصنوعی راه حلی برای این قضیه است،برنامههای پیشرفته امنیت سایبری نیاز دارند ریسک را کاهش دهندکه هوش مصنوعی این نیازشان را رفع کردهاست. همچنین در سالهای آتی، هوش مصنوعی در مراقبت از اطلاعات و شبکههای شرکتها نقش مهمی ایفا خواهد کرد.تحقیقی که به تازگی انجام شده نشاندهنده پیشرفت هوش مصنوعی است که توانسته به عنوان بخش اصلی امنیت شناخته شود. گزارشی از طرف شرکت P&S Intelligence (شرکت ارائه دهنده خدمات تحقیق بازار و مشاوره کسبوکارها) بیان میکند، هوش مصنوعی جهانی، در بازار امنیت سایبری، بین سال های ۲۰۲۰ و ۲۰۳۰ با رشد سالانه ۲۶ درصد روبرو خواهد شد و در پایان دوره به مبلغ ۱۰۱.۸ میلیارد دلار می رسد.با استفاده از یادگیری ماشین، تیمهای امنیت سایبری الگوها را تجزیه و تحلیل میکنند و از آنها یاد میگیرند. بدین ترتیب از حملات مشابه جلوگیری میکنند و به الگوهای رفتاری در حال تغییر پاسخ میدهند،در این شرایط میتوانند در جلوگیری از تهدیدها و پاسخ به حملات نیز بیدرنگ عمل کنند و فعالتر باشند.
شرکت P&S intellagence معتقد است، همهگیری ویروس کرونا به افزایش استفاده از هوش مصنوعی در امنیت سایبری کمک کردهاست. در زمان این بیماری بسیاری از سازمانها مدل کار کردن خود را به دورکاری و کار در خانه تغییر دادهاند و همگی به مراقبتهای بهداشتی اهمیت میدهند. در این شرایط تعداد مهاجمان سایبری نیز به طور چشمگیری افزایش پیدا کرده است. مجرمان سایبری از شرایط کووید ۱۹ استفاده میکنند تا حملههای جدیدتر و موثرتری انجام دهند. به این ترتیب تقاضا برای راه حلهای امنیت سایبری که مبتنی بر هوش مصنوعی هستند، افزایش یافته است. شرکتهایی که خدمات امنیت مبتنی بر هوش مصنوعی ارائه میدهند در حال ارتقا مجموعه خدمات سایبری خود هستند، سیستمهای امنیت شبکه پیشرفته ارائه میدهند، با استفاده از ابزارهای جداسازی شبکه خدمات خود را ارتقا میبخشند، تهدیدهای ناهنجار و فوری را تشخیص میدهند و از برنامههای اینترنت اشیا در مقابل این تهدیدها حمایت میکنند.
چتباتها از جمله ابزار مبتنی بر هوش مصنوعی هستند که نوید خاصی برای برنامههای امنیتی میدهند. استفاده از فناوریهای هوش مصنوعی مانند پردازش زبان طبیعی (NLP) و یادگیری ماشین، چتباتها را قادر میسازد تا در سالهای آینده با تهدیدات سایبری مقابله کنند. چتباتهای پیشرفته میتوانند با هدایت ارتباطات از طریق پروتکلهای امن، آسیبپذیری سیستمها را کاهش دهند و از حملاتی مانند فیشینگ ایمیل جلوگیری کنند.
آلوده کردن داده ها
الگوریتم های اشتباه
صنعت امنیت نیاز دارد به حملاتی نظیر آلوده کردن داده های تمرینی و برنامه های تجاری که منجر به مختل کردن فرایند تصمیم گیری شوند،یک مجموعه داده آلوده شده میتواند باعث کمبود بیش از حد یا زیاد کالا شود.
حملات BEC هزینههای میلیارد دلاری بر روی دست سازمانها گذاشته است. این حمله بدین شکل میباشد که فرد حمله کننده با جا زدن خود به جای یک شخص رده بالا در آن شرکت ، به کارمندان از طریق تلفن امر و نهی کند. امروزه با استفاده از فناوری Deepfake این حملات به شکل بی نقصی انجام میشوند.
تحقیقات امنیتی نشان می دهند به احتمال زیاد در آینده شاهد استفاده از هوشمصنوعی در بدافزارها خواهیم بود.به جای استفاده از قوانین از پیش تعیین شده در بدافزارها ، هکرها میتوانند با استفاده از هوشمصنوعی شرایط را بررسی کنند سپس بدافزار تصمیم میگیرد که چه تصمیمی اتخاذ کند.
انتظار میرود زمانی که بحث استفاده از هوش مصنوعی و فناوری بیومتریک در زمینه احراز هویت مشتریان می شود ، شاهد بازی موش و گربه(cat-and-mouse game – یک اصطلاح در زبان انگلیسی میباشد.) در زمینه پیشگیری از کلاهبرداریهای مالی باشیم. مؤسسات مالی به سرعت در حال راهاندازی مکانیسم های تأیید هویت هستند که از تشخیص چهره و هوش مصنوعی برای اسکن ، تجزیه و تحلیل و تأیید هویت آنلاین با استفاده از دوربین های تلفن همراه استفاده می کنند. اما هکرها با استفاده از هوش مصنوعی و فناوری Deepfake میتوانند این سیستمهای امنیتی را دور بزنند.