هوش مصنوعی در تامین امنیت

بدافزار و شناسایی فیشینگ

بدافزار نرم افزار مخربی است که به رایانه کاربر (معمولاً از طریق شبکه) منتقل می شود و برای انجام عملیات غیرمجاز طراحی شده است. برخی از فعالیت های رایج بدافزار عبارتند از:

• حذف داده ها
• ایجاد کپی های غیر ضروری
• رمزگذاری داده ها
• دسترسی و کنترل یک دستگاه از راه دور
• تبلیغات مخرب
• نظارت بر فعالیت کاربر (جاسوس افزار)

یکی از کابردهای هوش مصنوعی در ایجاد امنیت الکترونیک و سایبری، شناسایی این بدافزارهای مخرب است.

حملات باج افزار

فیلتر کردن عوامل مخرب

اگر مهاجم قصد داشته باشد در ازای بازگرداندن فایل‌ها یا سیستم به مالک، مبلغی باج بخواهد، بدافزار یک حمله باج‌افزار محسوب می‌شود. در حالی که ابزارهای مدرن به طور موثر حملات بدافزار یا باج افزار معمولی را شناسایی می کنند، فیلتر کردن عوامل مخرب به صورت پویا چالش برانگیزتر است.

جلوگیری از تهدید

سیستم های امنیت سایبری مبتنی بر هوش مصنوعی می توانند ویژگی های مخرب را به طور موثرتری شناسایی کنند. چاک اورت، مدیر حمایت از امنیت سایبری در Deep Instinct، ادعا می‌کند که در حالی که سیستم‌های شناسایی بدافزار مبتنی بر امضای قدیمی به طور موثر از 30 تا 60 درصد از تهدیدات جلوگیری می‌کنند، سیستم‌های مجهز به هوش مصنوعی دارای نرخ بازده امنیتی 80 تا 92 درصد هستند. محققان هوش مصنوعی و کارشناسان امنیتی از تکنیک های متعددی استفاده می کنند. به عنوان مثال، تحقیقات در دانشگاه پلیموث با شناسایی بدافزار با استفاده از بینایی کامپیوتری مقابله کرد. آنها از تجزیه و تحلیل تجسم دودویی برای تبدیل فایل ها به تصاویر رنگی استفاده کردند که تمایز رنگی واضحی را بین فایل های مخرب و بدخیم نشان می دهد.

حملات فیشینگ

یکی دیگر از روش‌های رایج هکرها برای استقرار و فعال‌سازی بدافزار، حملات فیشینگ است. فیشینگ به معنای ارسال لینک های مخرب توسط هکر برای کاربران (معمولاً از طریق ایمیل) برای به دست آوردن اطلاعات حساس یا ایجاد اختلال در سیستم است. بدافزار زمانی فعال می شود که کاربر روی لینک مخرب کلیک کند.

سیستم های مبتنی بر هوش مصنوعی می توانند تشخیص دهند که آیا یک وب سایت یا ایمیل یک تله فیشینگ است یا خیر. محققان دانشگاه داکوتای شمالی یک تکنیک تشخیص فیشینگ را بر اساس یادگیری ماشینی پیشنهاد کردند که ساختار ایمیل‌ها را تحلیل می‌کند و آنها را به عنوان ایمیل‌های قانونی یا فیشینگ طبقه‌بندی می‌کند. محققان با استفاده از 4000 نمونه آموزشی به دقت 94 درصد دست یافتند.

نمونه دیگری از ابزار موثر تشخیص فیشینگ با قابلیت هوش مصنوعی شامل CyberGraph Mimecasts است که از یادگیری ماشینی برای جلوگیری از جعل هویت یا حملات فیشینگ استفاده می کند. این شامل سه قابلیت عمده است:

• مسدود کردن ردیاب‌های تعبیه‌شده در ایمیل‌هایی که می‌توانند اطلاعات محرمانه را فاش کنند.
• شناسایی الگوها با استفاده از نمودارهای هویت برای شناسایی ایمیل های فیشینگ.
• هشدار دادن به کاربران با بنرهای هشدار دهنده رنگی پویا که نشان دهنده سطح تهدید است.

یکی دیگر از رهبران برجسته در حوزه امنیت سایبری، Cofense است که Cyberfish، ارائه‌دهنده سیستم‌های هوش مصنوعی برای حفاظت از فیشینگ را خریداری کرده است. دانش ترکیبی آنها از یادگیری ماشین، بینایی کامپیوتر، و تشخیص و پاسخ، یک سیستم حفاظتی بلادرنگ ایجاد می کند.

خرید دوربین مداربسته ایرانی

هوش مصنوعی همچنین می تواند بدافزار را بر اساس ویژگی های ذاتی آن تجزیه و تحلیل کند.

هوش مصنوعی در امنیت سایبری: خطرات و چالش ها

ادغام هوش مصنوعی در سیستم‌های امنیت سایبری تعدادی از چالش‌ها را به همراه دارد، مانند:

دستکاری داده

سیستم های هوش مصنوعی از داده ها برای درک الگوهای تاریخی استفاده می کنند. هکرها می‌توانند به داده‌های آموزشی دسترسی پیدا کنند، آن‌ها را به گونه‌ای تغییر دهند که دارای سوگیری باشد و به کارایی مدل‌ها آسیب برساند. علاوه بر این، داده ها را می توان تغییر داد تا به نفع هکر بیشتر شود.

حملات سایبری مبتنی بر هوش مصنوعی

هکرها می‌توانند از تکنیک‌های هوش مصنوعی برای توسعه بدافزار هوشمندی استفاده کنند که می‌تواند خود را تغییر دهد تا از شناسایی پیشرفته‌ترین نرم‌افزارهای امنیت سایبری جلوگیری کند.

در دسترس نبودن داده ها

عملکرد مدل های هوش مصنوعی به حجم و کیفیت داده ها بستگی دارد. اگر داده‌های آموزشی با کیفیت بالا کافی ارائه نشود یا داده‌ها حاوی مسائل سوگیری باشند، سیستم هوش مصنوعی آنطور که انتظار می‌رود دقیق نخواهد بود. بر اساس این داده ها، یک مدل آموزش ناکافی منجر به مثبت کاذب و احساس امنیت کاذب خواهد شد. هر تهدیدی شناسایی نشده و منجر به خسارات قابل توجهی خواهد شد.

نگرانی های حریم خصوصی

برای درک درست الگوهای کاربر، مدل‌های هوش مصنوعی با داده‌های کاربر دنیای واقعی تغذیه می‌شوند. بدون پوشاندن یا رمزگذاری داده های حساس کافی، داده های کاربر مستعد مسائل حریم خصوصی و امنیتی هستند و به نفع عوامل مخرب هستند.

حملات به سیستم های هوش مصنوعی

سیستم های هوش مصنوعی، مانند هر محصول نرم افزاری دیگری، در معرض حملات سایبری هستند. هکرها می‌توانند این مدل‌ها را با داده‌های سمی تغذیه کنند تا رفتار آن‌ها را مطابق با هدف مخرب مورد نظرشان تغییر دهند.

هوش مصنوعی و تهدیدات سایبری

تهدیدات سایبری هم از نظر حجم و هم از نظر پیچیدگی در حال افزایش هستند. سیستم‌های امنیتی سایبری متعارف باید به بدافزارهای مدرن و تاکتیک‌های نقض نفوذ کنند. به همین دلیل است که رهبران صنعت روی فناوری‌های هوش مصنوعی سرمایه‌گذاری می‌کنند.

علاوه بر این، مدل‌های یادگیری ماشینی دائماً در مورد تهدیدات جدید یاد می‌گیرند و آنها را کارآمدتر از تکنیک‌های تشخیص دستی به‌کار گرفته شده توسط متخصصان انسانی می‌کند. با ادغام هوش مصنوعی، اکوسیستم امنیت سایبری قوی‌تر از همیشه است و امنیت بیشتری را ارائه می‌دهد، زمان واکنش را کوتاه می‌کند و دائماً با تهدیدات جدید سازگار می‌شود.

خرید دوربین مداربسته ایرانی