هوش مصنوعی و مجرمان سایبری: پنج روشی که می‌توان از هوش مصنوعی برای جلوگیری از حملات سایبری استفاده کرد

چندی پیش شرکت احراز هویت Okta تایید کرد که اطلاعات این شرکت هک شده است و کسب و کارها را در حالت آماده باش قرار دارند. Okta شرکتی است که خدمات احراز هویت را به بسیاری از شرکت‌های بزرگ از جمله FedEx، Sonos و T-Mobile ارائه می‌کند. شرکت اکتا تنها شرکتی نیست که با حملات سایبری مواجه می‌شود. جرایم سایبری خطر بزرگی برای رونق جهانی در انقلاب صنعتی چهارم ایجاد می‌کند. با افزایش حجم این حملات، هوش مصنوعی (AI) نه تنها از تحلیلگرانی که منابع کافی ندارند پشتیبانی می‌کند، بلکه طیف وسیعی از محافظت در برابر حملات مخرب را نیز فراهم می‌کند. در این مقاله از شرکت هوش مصنوعی آویر، ما به پنج روشی که هوش مصنوعی می‌تواند به جلوگیری از انواع مختلف حملات سایبری کمک کند، نگاه می کنیم. با ما در این مقاله با موضوع هوش مصنوعی و مجرمان سایبری همراه باشید.

هوش مصنوعی و مبارزه با هرزنامه و فیشینگ

فیشینگ (phishing)، نوعی حمله سایبری است که در آن کلاهبردار سعی می‌کند با جعل هویت شخص یا شرکت، قربانی را فریب دهد؛ فیشینگ یک تهدید بزرگ پیش روی کسب‌وکارها است. شرکت‌ها می‌توانند با بنا کردن الگوریتم‌ها روی درک و شناخت الگوهای به دست آده از انبوهی از داده‌ها، سیستمی ایجاد کنند که بتواند رفتارها و ناهنجاری‌های غیرعادی را شناسایی کند. با استفاده از تجزیه و تحلیل داده‌ها و این الگوریتم، هوش مصنوعی می‌تواند ایمیل‌های هرزنامه و فیشینگ را با در نظر گرفتن محتوای پیام و زمینه در هنگام جستجوی ناهنجاری‌ها و سیگنال‌های هشدار شناسایی کند.

محافظت از داده های DNS با هوش مصنوعی

بسیاری از مجرمان سایبری از سیستم نام دامنه (DNS) برای دسترسی به اطلاعات ارزشمند مشتریان و کسب و کار استفاده می‌کنند. یادگیری ماشین (ML) و هوش مصنوعی با تجزیه و تحلیل تریلیون‌ها کوئری DNS برای درک بهتر مکان‌هایی که مجرمان سایبری پنهان می‌شوند، می‌توانند از شرکت‌ها در برابر این نوع حملات محافظت کنند. جعل DNS و مسموم کردن آن زمانی انجام می‌شود که یک مهاجم درخواست DNS را رهگیری کند و یک پاسخ ساختگی (مسموم) را برای مشتری ارسال کند. این مشکل حادی است که مشاغل با آن روبرو هستند زیرا روزانه بیش از 30000 حمله مسموم کننده DNS وجود دارد و 70٪ از تمام حملات سایبری شامل لایه DNS می‌شود.

شرکت DNSFilter امنیت DNS مبتنی بر هوش مصنوعی را ارائه می‌دهد. راه حل فیلتر DNS تهدیدات آنلاین و محتوای نامناسب را مسدود می کند. این راه حل از DNS برای دسته‌بندی و سپس مسدود کردن یا اجازه دسترسی به وب سایت‌های مختلف استفاده می‌کند. فیلتر DNS به عنوان محافظت از لایه لبه در نظر گرفته می‌شود زیرا امنیت را در بیرونی‌ترین لایه امنیتی – یعنی اینترنت – ایجاد می‌کند.

استفاده از هوش مصنوعی برای شناسایی بدافزارهای پیشرفته

بدافزار، تهدیدی در حال رشد برای امنیت سایبری است، اما هوش مصنوعی به استراتژی‌های دفاعی شرکت‌ها قدرت می‌دهد تا با آن رشد کنند. هر نمونه بدافزاری که می‌آید، هوش مصنوعی را قوی‌تر می‌کند. هوش مصنوعی یادگیری عمیق، شرکت‌ها را قادر می‌سازد تا استراتژی‌های حفاظت از بدافزار خود را با افزایش کمیت و دقت داده‌های آنالیز شده بهینه کنند.

Netskope، رهبر خدمات دسترسی ایمن (SASE)، یک سیستم حفاظت از تهدید جامع و چند لایه را برای اسکن ترافیک شبکه مشتریان خود توسعه داده است. این شرکت از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای تامین انرژی موتورهای متعدد در اسکن سریع درون خطی، و همچنین اسکن عمیق مبتنی بر تحلیل استاتیک و پویا برای کمک به شناسایی بدافزارها استفاده می‌شود.

هوش مصنوعی در حفاظت از اصالت

احراز هویت، مرکزی برای امنیت سایبری است و تکامل به سوی احراز هویت چند عاملی (MFA) به دسترسی ایمن کمک کرده است. همانطور که مجرمان سایبری تاکتیک‌های خود را تکامل می‌دهند، هوش مصنوعی نیز نقش مهمی در بهبود فرآیندهای احراز هویت ایفا می‌کند. فرآیندهای احراز هویت سنتی، حفاظت از تهدید را در مرحله ورود به سیستم اجرا می‌کنند، اما سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند تهدیدها را در طول جلسه کاربر شناسایی و به آنها پاسخ دهند. به عنوان مثال، اگر کاربر به طور ناگهانی به مکان و دستگاه جدیدی نقل مکان کند، یا سعی کند به اطلاعات مالی غیرمرتبط با کارش دسترسی پیدا کند، از او خواسته می‌شود هویت خود را تأیید کند.

شرکت احراز هویت مبتنی بر ریسک پیاده‌سازی، OneLogin، سیستم احراز هویتی با عنوان SmartFactor ارائه می‌دهد که مبتنی بر هوش مصنوعی است و تلاش‌های ورود به سیستم در زمان واقعی را ساده‌سازی می‌کند و به کاربران امکان می‌دهد به سرعت عمل کنند و فعالیت‌های پرخطر را بررسی کنند، به راحتی آستانه‌های ریسک را تعریف کنند و الزامات احراز هویت را به طور خودکار تنظیم کنند.

هوش مصنوعی و پیش بینی خطر نقض قانون

سیستم‌های هوش مصنوعی این توانایی را دارند که پیش‌بینی کنند چگونه و کجا سازمان‌ها بیشترین احتمال نقض قانون را دارند، به طوری که می‌توانند برای تخصیص منابع و ابزار به سمت نقاط ضعف برنامه‌ریزی کنند. بینش تجویزی حاصل از تجزیه و تحلیل هوش مصنوعی می‌تواند به سازمان‌ها کمک کند تا کنترل‌ها و فرآیندها را پیکربندی و بهبود بخشند تا به طور موثر انعطاف‌پذیری سایبری خود را بهبود بخشند.

SentinelOne، پیشگام در امنیت مستقل، با راه حل Watch Tower خود، پیش بینی ریسک را یک قدم جلوتر می‌برد. این سرویس قابلیت مشاهده و عمل را به تکنیک‌های مهاجم جدید، کمپین‌های APT جهانی و جرایم سایبری نوظهور با پی بردن به تهدید در پلتفرمی مبتنی بر اطلاعات گسترش می‌دهد.

و در پایان این که…

هوش مصنوعی و یادگیری ماشین نقش مهمی در امنیت سایبری ایفا می‌کنند وظایفی مانند طبقه‌بندی داده‌ها، خوشه‌بندی داده‌ها، توصیه‌های عمل، ترکیب احتمالات و پیش بینی را امکان‌پذیر می‌کنند. این دو تکنولوژی می‌توانند مقادیر زیادی از داده‌ها را برای شناسایی خطراتی مانند فیشینگ و بدافزار تجزیه و تحلیل کنند. علاوه بر این، می‌توانند رفتار کاربر را ردیابی کنند، اقدامات ناخواسته را شناسایی کنند، و مطابق با آن واکنش نشان دهند، تهدیدها را در زمان واقعی و بدون ایجاد اختلال در فرآیندهای تجاری متوقف کنند و داده هایی را کشف کنند که ممکن است از تشخیص انسان فرار کنند.

هوش مصنوعی در امنیت سایبری کاربردهای زیادی دارد، از جمله پیش‌بینی خطر نقض، تشخیص فیشینگ، شناسایی و پیشگیری از بدافزار، احراز هویت کاربر، فیلتر کردن هرزنامه، محافظت از رمز عبور، شناسایی ربات، تجزیه و تحلیل رفتاری، تقسیم‌بندی و امنیت شبکه، تشخیص تقلب، اطلاعات تهدید وب تاریک، پاسخ به رویداد. ، مدیریت آسیب پذیری و مدیریت هویت و دسترسی.

در حالی که هوش مصنوعی این پتانسیل را دارد که امنیت سایبری را تا حد زیادی بهبود بخشد، نکات منفی نیز برای آن وجود دارد که باید در نظر گرفت. سازمان‌ها برای ساخت و نگهداری سیستم‌های هوش مصنوعی به منابع و سرمایه‌گذاری های مالی بیشتری نیاز دارند. دستیابی به مجموعه داده‌های متنوع برای آموزش این سیستم‌ها نیز می‌تواند زمان‌بر و پرهزینه باشد. داده‌های ناکافی می‌تواند منجر به نتایج نادرست و مثبت کاذب شود. علاوه بر این، مجرمان سایبری می‌توانند از هوش مصنوعی برای انجام حملات پیشرفته‌تر استفاده کنند.

در نتیجه، هوش مصنوعی برای افزایش عملکرد امنیت فناوری اطلاعات در مقیاس بزرگ حیاتی است. هوش مصنوعی تجزیه و تحلیل و شناسایی تهدید را امکان‌پذیر می‌کند و به متخصصان امنیتی کمک می‌کند تا خطر نقض قانون را به حداقل برسانند، خطرات را اولویت‌بندی کنند، واکنش مستقیم به حادثه ایجاد کنند و حملات بدافزار را قبل از وقوع آنها شناسایی کنند. علیرغم نقاط ضعف احتمالی، هوش مصنوعی به پیشبرد امنیت سایبری و بهبود سیستم‌های امنیتی کلی سازمان‌ها ادامه خواهد داد.

اگر قصد استفاده از خدمات و سیستم‌های هوش مصنوعی را دارید و به دنبال مقابله با مجرمان سایبری به کمک هوش مصنوعی هستید، ما در شرکت هوش مصنوعی آویر در کنار شما هستیم تا بهترین خدمات را به شما ارائه دهیم.