هوش مصنوعی به دستگاه ها و تجهیزات، امکان انجام کارهایی را می دهد که معمولا به هوش انسانی نیاز دارند، مانند تصمیم گیری، تشخیص گفتار انسان، شناخت المان ها به صورت بصری و ترجمه زبان ها. Artificial Intelligence از داده های طبقه بندی شده برای درک موضوع و تعیین نوع واکنش به شرایط مختلف استفاده می کند.
لازم به ذکر است به کارگیری هوش مصنوعی در حوزه امنیت سایبری به منظور افزایش قدرت محافظت از سیستم های آنلاین و داده ها در برابر انواع حملات، امری ضروری است. در صورتی که AI به روش صحیح و مناسبی مورد استفاده قرار گیرد، می تواند به شناخت خودکار تهدیدات، ارسال هشدار و شناسایی بدافزارهای جدید و همین طور محافظت از داده های مهم تجاری بینجامد.
هوش مصنوعی (AI) در امنیت سازمانی شامل استفاده از تکنیک های AI مانند deep learning، machine learning (ML)، knowledge representation and reasoning و همچنین natural language processing می گردد و با هدف دفاع خودکار و هوشمندانه تر در برابر انواع تهدیدات به کار گرفته می شود. به این ترتیب سازمان ها می توانند هزاران تهدید سایبری را که روزانه با آن ها مواجه می شوند را شناسایی و مسدود کنند.
آیا خودکارسازی امنیت سایبری، کاری مطمئن است؟
در حال حاضر بهبود و قدرت بخشیدن به امنیت سایبری، به مداخله انسانی نیاز دارد. با این حال، برخی از کارها مانند نظارت بر سیستم ها را می توان به کمک هوش مصنوعی به صورت خودکار درآورد. خودکارسازی فرایندها منجر به افزایش قابلیت های سازمان ها برای محافظت از شبکه های شان می گردد، در نتیجه آن ها فرصت کافی برای پرداختن به تهدیدات جدید را در اختیار خواهند داشت. اجرای این کار ضروری می باشد؛ زیرا افزایش حملات سایبری در اثر پیچیدگی ها رخ می دهد.
لازم به ذکر است خودکارسازی امنیت سایبری با استفاده از AI کاملا ایمن است زیرا بر اساس موارد استفاده ی فعلی در محیط های تجاری مختلف طراحی شده است. به عنوان مثال تیم های منابع انسانی (HR) و فناوری اطلاعات (IT) از هوش مصنوعی برای آشناسازی کارمندان جدید با سازمان استفاده می کنند و همچنین منابع و سطح دسترسی مناسبی را برای افزایش اثربخشی در اختیارشان می گذارند.
اتوماسیون امنیت سایبری به ویژه با توجه به کمبود متخصص مربوطه اهمیت فراوانی دارد. در این صورت است که سازمان ها امکان پیدا می کنند سرمایه گذاری های امنیتی خود را رشد دهند و همچنین فرایندهای کاری را بدون کوچک ترین نگرانی در مورد یافتن پرسنل های دیگر به عنوان متخصص انجام دهند.
مزایای اتوماسیون مبتنی بر هوش مصنوعی در حوزه امنیت سایبری عبارتند از:
- مقرون به صرفه بودن: کنار هم قرار دادن cybersecurity و AI منجر به جمع آوری سریع تر داده می گردد. در نتیجه مقابله با تهدیدات، به صورت پویاتر و موثرتر انجام خواهد گرفت. ضمن اینکه نیازِ متخصصان امنیت به انجام کارهای دستی و وقت گیر را از بین می برد. بنابراین آن ها می توانند تمرکز بیشتری بر روی فعالیت های استراتژیک داشته باشند و ارزش کسب و کارشان را بالا ببرند.
- خطاهای انسانی: یکی از نقاط ضعف رایج در روش های قدیمیِ تامین امنیت، نیاز به مداخله انسانی بود که گاها خطاهای صورت گرفته، منجر به خسارت های مالی هنگفتی می شد. اما در حال حاضر هوش مصنوعی، فاکتور انسانی را از اکثر فرایندهای امنیتی حذف کرده است. قطعا این رویکرد، بسیار موثرتر و کارآمدتر بوده زیرا منابع انسانی را می توان در قسمت هایی که بیشتر مورد نیاز است به کار گرفت.
- تصمیم گیری بهتر: اتوماسیون امنیت سایبری به سازمان ها کمک می کند تا نقاط ضعف احتمالی را در استراتژی های امنیتی خود شناسایی کنند. به این ترتیب قادر خواهند بود روش های مناسب تری را برگزیده تا امنیت محیط های IT شان را بهبود بخشند.
البته که سازمان ها باید آگاه باشند مجرمان سایبری روش های جدید خود را مطابق با الگوهای هوش مصنوعی تنظیم می کنند. آن ها از هوش مصنوعی برای طراحی و ایجاد حملات پیشرفته و به کارگیریِ اَشکالِ جدید و به روز شده ی بدافزارها استفاده می کنند.
نقش هوش مصنوعی در جلوگیری از حملات سایبری
هوش مصنوعی در این زمینه، به تقویت اطلاعات مبتنی بر تهدیدات کمک کرده و موارد ذیل را برای متخصصان امنیت فراهم می آورد:
- بررسی ویژگی های حملات سایبری
- تقویت قدرت دفاعی
- تجزیه و تحلیل داده هایی مانند اثر انگشت و الگوهای صوتی به منظور احراز هویت کاربران
- بررسی سرنخ ها جهت شناسایی هویت مهاجمان سایبری خاص
کاربردهای مختلف هوش مصنوعی در امنیت سایبری
محافظت از پسورد و احراز هویت
سازمان ها با کمک هوش مصنوعی بهتر می توانند از پسوردها و اکانت های کاربران شان محافظت کنند. اکثر وب سایت ها به این صورت هستند که کاربران برای خرید یا پر کردن فرم می بایست اطلاعات مهمی را وارد کنند. طبیعتا برای این دسته از وب سایت ها، یک لایه امنیت بیشتر لازم است.
ابزارهای هوش مصنوعی مانند CAPTCHA، تشخیص چهره و اسکنرهای اثر انگشت به سازمان ها امکان می دهند که به صورت خودکار تشخیص دهند هر درخواستی برای لاگین شدن، واقعی است یا خیر. این دسته از راهکارها به جلوگیری از تاکتیک های جرایم سایبری مانند حملات brute-force و credential stuffing که هر کدام می توانند کل شبکه سازمانی را به خطر بیاندازند، کمک می کند.
تشخیص تهدیدات فیشینگ (Phishing)
فیشینگ یکی از بزرگ ترین تهدیدات سایبری است که همه کسب و کارها با آن روبرو هستند. زمانی که هوش مصنوعی در کنار راهکارهای امنیتی ایمیل قرار می گیرد، سازمان ها را قادر به شناسایی موارد مشکوک و پیام های غیر عادی می نماید. در این صورت است که می توان محتوای ایمیل را تجزیه و تحلیل نمود تا به سرعت تشخیص داد پیام مورد نظر، اسپم است یا خیر. به عنوان مثال AI می تواند به سرعت و سادگی، نشانه های فیشینگ مانند email spoofing، forged senders و misspelled domain name را شناسایی کند.
الگوریتم های ML به AI کمک می کنند تا learning اتفاق بیفتد و داده ها با دقت بیشتری مورد بررسی قرار گیرند تا تهدیدات جدید شناسایی شوند. یکی دیگر از مزایایی که machine learning برای AI دارد، درک بهترِ نحوه ارتباط کاربران، رفتار معمولی آن ها و همچنین الگوهای متنی است. این امر برای جلوگیری از تهدیدات پیشرفته تر مانند spear phishing که در آن مهاجمان سایبری در تلاش برای جعل هویت افراد رده بالای سازمان مانند مدیرعامل هستند، لازم الاجراست. این در حالی است که هوش مصنوعی قادر است فعالیت های مشکوک را رصد کرده تا مانع از حملات فیشینگ نیزه ای (spear phishing) گردد.
مدیریت آسیب پذیری ها
با استفاده ی هرچه بیشتر مهاجمان سایبری از روش ها و تکنیک های پیچیده تر، آسیب پذیری های جدیدتری نیز گزارش می شود. در نتیجه سازمان ها در تلاش برای مدیریت حجم فراوانی از آسیب پذیری های جدید هستند و سیستم های قدیمی آن ها نمی توانند در لحظه مانع از این حملات پر ریسک شوند.
امنیت شبکه
امنیت شبکه شامل فرایندهای زمان برِ ایجاد پالیسی ها و درک توپوگرافی می گردد. زمانی که پالیسی ها وجود دارند، سازمان ها می توانند فرایندهایی را برای شناسایی کانکشن های معتبر و آن هایی که رفتار مخرب دارند، وضع کنند. این پالیسی ها به سازمان ها کمک می کنند که رویکرد zero-trust را برای امنیت بیشتر پیاده کنند.
با این حال ایجاد و حفظ پالیسی ها در چندین شبکه مستلزم زمان کافی و تلاش های مستمر است. غالبا سازمان ها نام گذاری صحیحی برای اپلیکیشن ها و فرایندهای کاری خود نمی کنند. به عبارتی ممکن است تیم امنیت مجبور شود زمان بیشتری را برای مشخص کردن اینکه کدام فرایندهای کاری به یک اپلیکیشن خاص تعلق دارند، صرف کند. این در حالی است هوش مصنوعی، الگوی ترافیک شبکه ی یک سازمان را در مدتی طولانی تحت نظر دارد؛ بنابراین پالیسی ها و فرایندهای کاری مناسبی را توصیه می کند.
تجزیه و تحلیل رفتاری
سازمان ها با کمک تجزیه و تحلیل رفتاری، قادر خواهند بود تهدیدات شناخته شده را شناسایی کنند. روش های قدیمی امنیت برای شناسایی تهدیدات، به signatureها و indicators of compromise (IOCs)ها متکی بودند. کاملا بدیهی است با هزاران حمله جدید که هر ساله رخ می دهد، این رویکرد دیگر سودمند نیست.
سازمان ها می توانند تجزیه و تحلیل رفتاری را برای ارتقا فرایندهای threat-hunting خود به کار ببرند؛ که در واقع از مدل های هوش مصنوعی برای توسعه پروفایل های اپلیکیشن ها بر روی شبکه و پردازش حجم فراوانی از داده ها استفاده می شود. سپس داده های دریافتی را می توان بر اساس آن پروفایل ها، آنالیز کرد تا مانع از بروز فعالیت های مخرب شد.
مزایای هوش مصنوعی در مدیریت تهدیدات سایبری
یادگیری مداوم
هوش مصنوعی به طور مداوم با داده های جدید در حال به روز رسانی و learning است، بنابراین قابلیت های AI در حال تکامل و بهبود می باشد. تکنیک هایی مانند deep learning و ML به هوش مصنوعی این امکان را می دهند که علاوه بر شناسایی الگوها، یک خط مبنایی بر اساس فعالیت های منظم ایجاد نموده و هر فعالیت مشکوکی که از آن مبنا، منحرف شود را شناسایی کند. توانایی هوش مصنوعی در یادگیری مداوم، تاثیر بسزایی در دشوار شدن مراحل کار هکرها دارد.
کشف تهدیدات ناشناخته
با ابداع بردارهای جدید و پیچیده ی حملات توسط مهاجمان سایبری، سازمان ها در برابر تهدیدات ناشناخته، آسیب پذیرتر می شوند. و اما AI توانایی ارائه راهکار برای آسیب پذیری هایی را دارد که هنوز توسط ارائه دهندگان نرم افزار، شناسایی و یا اصلاح نشده اند.
حجم وسیع داده ها
سیستم های مبتنی بر هوش مصنوعی می توانند حجم وسیعی از داده ها را مدیریت کنند که متخصصان امنیت قادر به انجام آن نیستند. به این ترتیب سازمان ها می توانند به صورت خودکار، تهدیدات جدید را در میان حجم فراوانی از داده ها و ترافیک شبکه که ممکن است توسط سیستم های قدیمی شناسایی نشوند، تشخیص دهند.
بهبود مدیریت آسیب پذیری ها به کمک هوش مصنوعی
هوش مصنوعی به سازمان ها این توانایی را می دهد که علاوه بر کشف تهدیدات جدید، بتوانند آسیب پذیری ها را بهتر مدیریت کنند. در حقیقت “توان ارزیابی موثرتر”، “بهبود قدرت حل مسئله” و همین طور “قابلیت تصمیم گیری بهتری” را در اختیار آن ها قرار می دهد. ضمن اینکه نقاط ضعف شبکه ها و سیستم ها را شناسایی کرده تا سازمان ها همواره بر روی مهم ترین وظایف امنیتی خود متمرکز شوند.
بهبود وضعیت کلی امنیت
مدیریت طیف گسترده ای از تهدیدات اعم از denial-of-service (DoS)، phishing و ransomware دشوار و زمان بر است. اما مدیریتی که با هوش مصنوعی همراه باشد، به سازمان ها، قدرت می دهد انواع مختلفی از حملات را در لحظه شناسایی و مدیریت کنند.
تصمیم گیری بهتر
مسلما تشخیص تهدیدات، یکی از ضروری ترین المان های امنیت شبکه است. و امنیت سایبری که مبتنی بر هوش مصنوعی باشد، می تواند به تشخیص سریع و در لحظه بیانجامد.
آینده هوش مصنوعی در امنیت سایبری چگونه خواهد بود؟
نقش AI در محافظت از شبکه های سازمان به صورت فزاینده ای پررنگ تر خواهد شد. با توجه به اینکه هوش مصنوعی همواره در حال به روز رسانی و learning با داده های جدید می باشد، تکنولوژی های مدرنی که بر اساس تکنیک های مختلف هوش مصنوعی به وجود می آیند در شناسایی جدیدترین تهدیدات و جلوگیری از اقدامات هکرها در سریع ترین زمان ممکن، غیر قابل اجتناب به نظر می رسد.
نقش فورتی نت در خودکارسازی امنیت سایبری
فورتی نت با ارائه راهکارهای امنیتی مبتنی بر هوش مصنوعی، از سازمان ها در برابر تهدیدات سایبری شناخته شده و نوظهور محافظت می کند. FortiAI که یک راهکار deep-learning می باشد به طور خاص برای پرداختن سریع و ساده به تهدیدات طراحی شده است. این پلتفرم به سازمان ها کمک می کند تا با شناسایی و طبقه بندی بردارهای حملات، سرعت خود را برای مقابله با تهدیدات پیشرفته بالا ببرند.
FortiAI به داده های جمع آوری شده توسط FortiGuard Labs متکی می باشد، داده هایی که طبق آخرین مشاهداتِ تهدیدات امنیتی در سراسر جهان است. توانایی که FortiAI در اختیار سازمان ها قرار می دهد به آن ها کمک می کند میلیون ها تهدیدی که FortiGuard Labs هر روز کشف می کند را شناسایی کنند.
