کاربرد هوشمصنوعی در امنیت سایبری چیست و چگونه از یادگیری ماشین در امنیت سایبری استفاده کنیم؟ برای آشنایی بیشتر با کاربرد هوش مصنوعی در امنیت سایبری در ادامه همراه ما باشید.
از عبارت هوش مصنوعی بیشتر برای اشاره به پروژههای مربوط به توسعه سیستمهای قادر به انجام فرایندهای هوشمندانه مختص به انسانها، مثل توانایی استدلال کردن، واکاوی معنی، تعمیم دادن یا یادگیری از تجربیات گذشته استفاده میشود. از زمان توسعه کامپیوترهای دیجیتالی در سال ۱۹۴۰، نشان داده شده است که کامپیوترها میتوانند کارهای پیچیده مثل اثبات کردن قضیههای ریاضی یا شطرنج بازی کردن با مهارت بسیار بالا را انجام دهند. البته، هنوز هم با وجود پیشرفتهای فزاینده در سرعت پردازش و ظرفیت حافظه کامپیوتری، هنوز هیچ برنامهای وجود ندارد که انعطافپذیری هوش انسانی در انجام کارهای بسیار متنوع یا انجام کارهای نیازمند دانش گسترده را داشته باشد.
مطالبی که در این مقاله میخوانید:
کاربرد هوش مصنوعی در امنیت سایبری
کاربرد مدلهای زبانی در هوش مصنوعی
برای اطلاعات بیشتر در رابطه با امنیت سایبری کلیک کنید.
هوش مصنوعی کاربردهای بسیار زیادی برای مثال در تبدیل صوت به متن، پردازش تصویر و شناسایی تصاویر، ترجمه، مدلسازی، تحلیل داده و... دارد اما یکی از مهمترین کاربردهای هوش مصنوعی، امکان استفاده از آن در امنیت سایبری است.
هوش مصنوعی در امنیت سایبری، الگوهای استفاده از سیستمها را تحلیل میکند تا بتواند رفتارهای مشکوک و بدخواهانه را شناسایی و از حملات سایبری جلوگیری کند. سامانههای مجهز به هوش مصنوعی میتوانند به صورت شبانهروزی شبکهها و نقاط پایانی سازمان شما را تحت نظر داشته باشند و ضمن شناسایی تهدیدات سایبری، آنها را به موقع خنثیسازی کنند.
بعضی از مهمترین کاربردهای هوش مصنوعی در امنیت سایبری عبارتند از:
سیستمهای امنیتی مبتنی بر هوش مصنوعی، در شناسایی بدافزارها کارآمدتر از روشهای دیگر هستند. تحقیقات شرکت Deep Instinct نشان میدهد در حالی که سیستمهای شناسایی بدافزار بر اساس امضاء تنها در شناسایی ۳۰ الی ۶۰ درصد از تهدیدات مؤثر هستند، کارآمدی سیستمهای مبتنی بر هوش مصنوعی در شناسایی تهدیدات به ۸۰ الی ۹۲ درصد میرسد.
فیشینگ یکی از روشهای رایج هکرها برای آلوده کردن سازمان شما به بدافزارها است. در این روش، هکرها لینکهای دانلود بدافزار را برای پرسنل سازمان هدف ارسال میکنند و اگر پرسنل در یکی از نقاط پایانی متصل به شبکه سازمان روی این لینکها کلیک کند، بدافزار به شبکه وارد میشود.
سیستمهای مبتنی بر هوش مصنوعی میتوانند وبسایتها و لینکهای فیشینگ را تشخیص و به کاربران هشدار دهند. محققان دانشگاه داکوتای شمالی، نوعی تکنیک شناسایی حملات فیشینگ بر اساس یادگیری ماشین توسعه دادهاند که دقتی ۹۴ درصدی در شناسایی ایمیلهای فیشینگ دارد.
یکی از مزیتهای استفاده از AI در شناسایی بدافزارها و حملات فیشینگ این است که هوش مصنوعی میتواند این تهدیدات را بر اساس ویژگیهای ذاتی آنها شناسایی کند. برای مثال، اگر نرمافزاری به گونهای طراحی شده باشد که بدون کسب مجوز از کاربر، فایلها را رمزنگاری کند، سیستمهای امنیتی مبتنی بر هوش مصنوعی، آن را به عنوان بدافزار شناسایی میکنند.
امروزه، سیستمهای امنیت سایبری مبتنی بر هوش مصنوعی، گام را از شناسایی تهدیدات فراتر گذاشتهاند و حتی میتوانند پس از شناسایی، اقداماتی نیز انجام دهند. یکی از مهمترین اقدامات پس از شناسایی تهدیدات سایبری، اولویتبندی آنها است تا تیم امنیتی سازمان شما بتواند به سرعت به مهمترین و خطرناکترین تهدیدات پاسخ بدهد. سیستمهای AI میتوانند با اولویتبندی تهدیدات سایبری، کمک بسیار ارزندهای برای تیم امنیتی سازمان شما باشند.
سازمانهای بزرگ، دارای تجهیزات IT بسیار زیادی هستند و بررسی سطح حمله شبکههای این سازمانها به صورت دستی به منظور امنسازی و کاهش سطح حمله، کاری بسیار زمانبر و دشوار است و اگر به صورت انسانی انجام شود، میتواند با خطاها و غلفتهایی همراه باشد.
امروزه، بعضی از سیستمهای امنیتی مبتنی بر AI میتوانند سطح حمله سازمان شما را ارزیابی و نقاط ضعف و حفرات امنیتی شبکه سازمان را گزارش دهند. همچنین، این سامانهها میتوانند درصد خطر نفوذ به سازمان را نیز پیشبینی کنند.
گام بعدی شناسایی هر رخداد امنیتی، پاسخ به تهدیدات است که پاسخ به حوادث نیز نامیده میشود. سیستمهای امنیتی مبتنی بر هوش مصنوعی میتواند به صورت شبانهروزی بر شبکه سازمان شما نظارت داشته باشند، تهدیدات را شناسایی و اولویتبندی کنند و حتی اقدامات لازم را برای مقابله با تهدیدات سایبری انجام دهند. با این کار، نیازی نیست که تیم امنیتی شما به صورت شبانهروزی در حالت آمادهباش قرار داشته باشد. گذشته از این، خودکارسازی اقدامات امنیتی با هوش مصنوعی، میتواند سرعت پاسخ به تهدیدات را به طور قابل توجهی افزایش دهد.
هر سیستم آنلاین در مقابل تهدیدات سایبری، آسیبپذیر است و مقابله با این تهدیدات سایبری نیازمند بکارگیری صدها پروتکل و استاندارد امنیتی است. متخصصان انسانی امنیت سایبری نمیتوانند تعداد بسیار زیاد آسیبپذیریهای نرمافزاری را شناسایی کنند و پوشش دهند و بنابراین، شناسایی تهدید به صورت دستی همیشه با ریسک امنیتی بالایی همراه است.
خوشبختانه، ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، میتوانند با سرعت بالا این آسیبپذیریها را شناسایی کنند و خطای انسانی را به حداقل برسانند. این مدلها میتوانند حجم بسیار بالایی از اطلاعات را از منابع متعدد دریافت و از این دانش تلفیقی برای شناسایی آسیبپذیریها استفاده کنند.
مدلهای زبانی هوش مصنوعی، مؤلفههایی کلیدی از پردازش زبان طبیعی هستند. NLP روی توانمندسازی ماشینها برای درک و تولید زبان انسانی تمرکز دارد. مدلهای زبانی و دیگر رویکردهای NLP شامل توسعه الگوریتمها و مدلهایی هستند که میتوانند متن یا گفتار زبان طبیعی را بر اساس حجم بالایی از دادهها، پردازش، تحلیل و تولید کنند. کاربرد مدلهای زبانی بسیار گسترده است و شامل تکمیل متن، تبدیل متن به گفتار یا بالعکس، ترجمه زبان، رباتهای چت، دستیارهای مجازی و... میشود.
مدلهای زبانی توابع توزیع احتمال را برای ایجاد توالیهایی متشکل از کلمات به کار میگیرند. به عبارت سادهتر، مدلهای زبانی، محتملترین کلمه را با توجه به توالی کلمات قبلی پیشبینی میکنند.
هوش مصنوعی ChatGPT نوعی چت بات NLP توسعهیافته توسط شرکت آمریکایی Open AI است که با استفاده از بازخوردهای انسانی و منابعی که در وب وجود دارند، میتواند به سوالات متنوعی پاسخ دهد و کارهای مختلفی مثل تحلیل حجم زیادی از دادهها را انجام دهد. بعضی از رایجترین کاربردهای ChatGPT شامل نوشتن متنهای ساده مثل متنهای ایمیل، تحلیل نمودارها و دادهها، شناسایی الگوها در حجم زیادی از دادهها و حتی کدنویسی اشاره کرد.
چیزی که ChatGPT را خاص میکند، این است که میتواند با کاربر مکالمهای بسیار شبیه به یک مکالمه انسانی داشته باشد و از بازخوردهای کاربر، چیزهای جدیدی بیاموزد و رفته رفته، پاسخهای خودش را کامل و کاملتر کند و آنها را با نیازهای کاربر منطبق سازد.
ابزار ChatGPT متن-باز نیست اما نمونههایی متن-باز از مدلهای زبانی مشابه آن مثل LLaMA و GPT4ALL وجود دارند که میتوان از آنها برای توسعه ابزارهایی مثل دستیارهای مجازی مبتنی بر هوش مصنوعی استفاده کرد.
گفتیم که ChatGPT یک مدل زبانی پیشرفته است که میتواند بر اساس دادههای موجود در وب و بازخوردهای کاربر، کارهایی مثل تحلیل دادهها را انجام دهد و با کاربر چت کند. کاربران میتوانند سوالات خود را از ChatGPT بپرسند و این مدل زبانی میتواند پاسخهای مناسب و سفارشیسازی شده به آنها ارائهدهد. به همین دلیل، از مدلهای متن-باز ChatGPT برای توسعه ابزارهای هوش مصنوعی مثل دستیارهای مجازی استفاده میشود.
اخیرا، شرکت مایکروسافت نوعی دستیار مجازی به نام Microsoft Security Copilot توسعه داده است که نوعی دفاع امنیتی همتا به همتا با سرعت بسیار بالا و امکان تحلیل حجمهای بسیار زیادی از دادهها برای سازمانها فراهم میآورد. این دستیار مجازی مبتنی بر ChatGPT دارای دانش و مهارت گستردهای در حوزه امنیت سایبری است و با اتصال به سیستم هوش تهدید مایکروسافت، روزانه بیش از ۶۵ میلیارد سیگنال دریافت میکند و به صورت پیوسته در حال یادگیری است. این دستیار مجازی متخصص در امنیت سایبری، به صورت گام به گام تیم امنیتی را برای مقابله با تهدیدات سایبری راهنمایی میکند و سرعت پاسخ به تهدیدات را به طور قابل توجهی افزایش میدهد.
امروزه هوش مصنوعی به دلیل سرعت بالا در پردازش حجمهای بالای دادهها، کاربردهای بسیار زیادی پیدا کرده است. پردازش حجمهای بالای اطلاعات به دست آمده از لاگها، فایروالها، نقاط پایانی، سامانههای SIEM و... همواره یکی از چالشهای امنیت سایبری بوده است. از سوی دیگر، سرعت در شناسایی و پاسخ به تهدیدات سایبری از اهمیت زیادی برای جلوگیری از وارد آمدن خسارات جدی به سازمانها برخوردار است.
در چنین شرایطی، میتوان از هوش مصنوعی برای بالا بردن سرعت پردازش دادهها و در نتیجه، سرعت شناسایی و پاسخ به تهدیدات استفاده کرد. در واقع، ابزارهای هوش مصنوعی مثل دستیارهای مجازی که بر اساس مدلهای زبانی کار میکنند، نه تنها کار تیم امنیتی سازمانها را بسیار راحتتر میکنند و سرعت و کارایی شناسایی و پاسخ به حوادث امنیتی را به طور قابل توجهی افزایش میدهند، بلکه خلاء نیروی انسانی متخصص را نیز تا حدی پوشش میدهند و میتوانند آموزش ببینند و یاد بگیرند تا نهایتا به متخصصی تبدیل شوند که تهدیدات سایبری روز صفر را حتی بهتر از متخصصان انسانی، شناسایی میکنند.