هوش مصنوعی در امنیت سایبری – شمشیر دو لبه

Summarize this content to 400 words in Persian Lang
علیرغم ایجاد انقلاب در امنیت سایبری، هوش مصنوعی کاملاً عاری از چالش نیست. مجموعه ای از مشکلات از این واقعیت ناشی می شود که از یک سو، به افراد کمک می کند تا جستجوهای خود را برای تهدیدها با غربال کردن مجموعه داده های عظیم و شناسایی ناهنجاری ها در رفتار تسریع کنند، در حالی که، از سوی دیگر، مهاجمان را قادر می سازد تا نسخه های هوشمندتر را نوآوری کنند. بدافزار و تهدیدات فیشینگ آنها.

اثرات مثبت:

تشخیص تهدید: برای مثال، هوش مصنوعی در سیستم‌های SIEM، به راحتی می‌تواند هر رفتار غیرعادی را با استفاده از یادگیری ماشین تشخیص دهد، بنابراین تهدیدات احتمالی را در زمان واقعی علامت‌گذاری می‌کند.تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده: هوش مصنوعی می تواند آسیب پذیری ها و حملات احتمالی را که ممکن است بر اساس رویدادهای گذشته رخ دهد، پیش بینی کند.اتوماسیون: از طریق اتوماسیون کارهای تکراری، مانند تجزیه و تحلیل گزارش، حجم کار دستی را کاهش می دهد.تاثیر منفی:

حملات مبتنی بر هوش مصنوعی: حملات مختلف مهندسی اجتماعی با استفاده از ژنراتورهای دیپ‌فیک و کیت‌های فیشینگ خودکار، حملات باورپذیرتری را ایجاد می‌کنند.تعصبات و نکات مثبت کاذب: هوش مصنوعی آموزش‌دیده باعث هشدارهای نادرست می‌شود یا حتی ممکن است در مورد تهدیدات جدی هشدار ندهد.این حمایتی است که هوش مصنوعی از امنیت می کند. با این حال، همانطور که مدافعان نوآوری می کنند، مهاجمان نیز نوآوری می کنند. یافتن تعادل مناسب بین این دو بسیار مهم است تا اطمینان حاصل شود که آینده دیجیتالی ایمن تر امکان پذیر است.