در این گزارش برخی از روش‌هایی که هوش مصنوعی می‌تواند از آسیب‌های ناشی از جرایم سایبری جلوگیری کرده و آن‌ها را کاهش دهد، آورده شده است.
به گزارش گرداب، الگوریتم‌های جدیدتر هوش مصنوعی در تجزیه و تحلیل ترافیک داده‌ها، دسترسی و انتقال داده‌ها و همچنین تشخیص نقاط پرت یا ناهنجاری در روند داده‌ها بسیار خوب هستند. در زیر برخی از روش‌هایی که هوش مصنوعی می‌تواند از آسیب‌های ناشی از جرایم سایبری جلوگیری کرده و آن‌ها را کاهش دهد، آورده شده است.
جهان با یک تهدید بی‌سابقه در جرایم سایبری مدرن مواجه است، بازیگران پیچیده و پراکنده در سطح جهان که ردیابی آن‌ها به طور فزاینده‌ای سخت شده است، همچنین این بازیگران خود را با ثروتی در دست می‌یابند، زیرا بیشتر زندگی اقتصادی و شخصی ما به مهاجرت آنلاین ادامه می‌دهد.
هنگامی که پیچیدگی روزافزون هوش مصنوعی (AI) را در نظر بگیرید، جرایم سایبری یکی از جدی‌ترین تهدید‌ها برای تمدن بشری است، خوشبختانه همین فناوری‌ها را می‌توان به کار گرفت تا اگر جرایم سایبری به طور کامل متوقف نشود، حداقل سرعت افراد بد را کاهش دهد.
در زیر برخی از روش‌هایی که هوش مصنوعی می‌تواند از آسیب‌های ناشی از جرایم سایبری جلوگیری کرده و آن‌ها را کاهش دهد، آورده شده است.
مبارزه با حملات
الگوریتم‌های جدیدتر هوش مصنوعی در تجزیه و تحلیل ترافیک داده‌ها، دسترسی و انتقال داده‌ها و همچنین تشخیص نقاط پرت یا ناهنجاری در روند داده‌ها بسیار خوب هستند، اگر چیز عجیبی کشف شود، برنامه‌های هوش مصنوعی می‌توانند عمیق‌تر در داده‌ها کاوش کنند تا ببینند آیا این سیستم یک یا چند نقص امنیتی دارد یا خیر، سازندگان هوش مصنوعی همچنین می‌توانند از مدیریت مدل هوش مصنوعی برای مقابله با تهدیدات در حال تحول و ایجاد پاسخ‌های به‌روزتر استفاده بهتری کنند.
فرآیندی دیگری که به عنوان یادگیری نظارت شده شناخته می‌شود، در پیشگیری از حملات سایبری به کار می‌رود، این الگوریتم مجموعه‌ای از ورودی‌ها و خروجی‌ها داده را ارائه می‌دهد و «یاد می‌گیرد» خطرات را در طول زمان با تصمیم‌گیری بر اساس داده‌هایی که می‌بیند یا انتظار دارد ببیند، شناسایی کند، ذبه عنوان مثال، یادگیری تحت نظارت ممکن است برای شناسایی بدافزار پیچیده‌ای که به عنوان یک قطعه کد خوش خیم ظاهر می‌شود، استفاده شود.
با گذشت زمان و بسیاری از (صد‌ها یا هزاران) نمونه‌های مختلف، هوش مصنوعی که ما برای شناسایی و ریشه‌کن کردن بدافزار‌ها به کار می‌گیریم، به طور فزاینده‌ای پیشرفته می‌شود و بهتر می‌تواند حملات بالقوه ویرانگر را تشخیص دهد و از آن جلوگیری کند، با این حال، هوش مصنوعی باید همگام با بدافزار‌هایی که در حال حاضر برای ایجاد و انجام حملات سایبری استفاده می‌شود، تکامل یابد.
ساده سازی عملیات امنیت سایبری
هوش مصنوعی در سرتاسر جهان برای ساده‌سازی فرآیند‌ها و کاهش فشار بر تیم‌های امنیت سایبری شرکت‌ها و همچنین برای جلوگیری از جرائم سایبری استفاده می‌شود، افزایش تعداد و پیچیدگی حملات سایبری، پرسنل امنیت فناوری اطلاعات را خسته کرده است، از آنجایی که یادگیری ماشین یک فناوری بسیار مقیاس‌پذیر است، از این روش اغلب برای کمک به تلاش‌های پرسنل امنیت فناوری اطلاعات برای نظارت، شناسایی و حذف خطرات استفاده می‌شود.
هوش مصنوعی، زمانی که با تلاش‌های انسانی تکمیل شود، می‌تواند برای پر کردن شکاف‌های حجم کار امنیت سایبری یک شرکت استفاده شود، این امر از آنجایی که جرایم سایبری پیشرفته‌تر می‌شود و نیاز به پیچیده‌تر و حتی تعداد بیشتری از متخصصان فناوری اطلاعات و امنیت سایبری برای مقابله با آن دارد، مهم است، همچنین این امر به دلیل کمبود فعلی استعداد‌های امنیت سایبری که در حال حاضر تیم‌های تحت فشار را در مضیقه‌تر در برابر مجرمان پیچیده قرار می‌دهد، شدیدتر می‌شود.
شبیه‌سازی
همچنین از هوش مصنوعی برای کمک به شبیه‌سازی حملات به شبکه‌ها استفاده می‌شود تا تیم‌های امنیت سایبری ایده بهتری در مورد اینکه آسیب‌پذیری‌های اصلی‌شان کجاست و چگونه به هنگام وقوع این حملات واکنش نشان دهند، داشته باشند، همچنین هوش مصنوعی در به تصویر کشیدن اینکه چگونه عوامل تهدید ممکن است از طریق شبکه‌ای که به دنبال نقاط ضعف هستند حرکت کنند، ماهر شده است.
مدافعان و محققان شبکه سازمانی این کار را با ایجاد گره‌های مختلف در شبکه و شناسایی اینکه کدام سرویس‌ها در حال اجرا هستند، کدام آسیب‌پذیری‌ها وجود دارند و چه نوع اقدامات امنیتی در هنگام ایجاد شبیه‌سازی حمله وجود دارد، انجام می‌دهند.
در سناریوی حمله، عوامل خودکار شبیه سازی بازیگران تهدید برای انجام رفتار‌های تصادفی در حین تلاش برای تصاحب گره‌ها مستقر می‌شوند، این شبیه سازی‌ها به ویژه برای حفاظت از بخش‌های حیاتی مانند زیرساخت‌ها و حمل و نقل مهم هستند.
با بهره برداری از این آسیب پذیری‌های کاشته شده، مهاجم شبیه سازی شده امیدوار است کنترل بخشی از شبکه را به دست آورد، در حالی که مهاجم شبیه سازی شده در شبکه حرکت می‌کند، یک عامل مدافع ترافیک شبکه را زیر نظر دارد تا حضور مهاجم را شناسایی کرده و حمله را مهار کند، شبیه‌سازی و یادگیری و آزمایش gamified برخی از بهترین سلاح‌هایی است که ما در برابر مجرمان سایبری پیشرفته و مبتکر موجود در آنجا داریم که هوش مصنوعی را برای اهداف خود مهار و اصلاح می‌کنند.
نتیجه‌گیری
چندین دهه آینده تا حد زیادی حداقل از نظر فناوری، هوش مصنوعی با پیشرفت بزرگی تعریف خواهد شد. مانند هر فناوری جدید، بازیگران مخربی که به دنبال دزدی، اخاذی، و ایجاد خسارت آسان‌تر، ردیابی سخت‌تر و مبارزه با آن دشوارتر هستند، از آن استفاده می‌شود.
با این حال، هوش مصنوعی نیز به صورت پشت سر هم تکامل می‌یابد و به متخصصان امنیت سایبری کمک می‌کند، و حتی برنامه‌هایی که مردم عادی در امنیت سایبری روزمره خود استفاده می‌کنند، شانس بیشتری برای خنثی کردن مجرمان دارند.
