سپر هوشمند: چگونه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در تشخیص تهدید سایبری متحول می شوند

چشم انداز تهدید سایبری در دنیای بیش از حد اتصال امروز پیچیده تر و پایدار است. حتی اگر آنها هنوز هم بسیار مهم هستند ، اقدامات امنیتی سنتی اغلب نمی توانند از پیچیدگی و سرعت حملات معاصر استفاده کنند. این جایی است که یک الگوی جدید برای تشخیص و کاهش تهدید فعال توسط قدرت تحول آمیز هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) ارائه می شود. قبل از اینکه فرصتی برای گسترش داشته باشد ، یک حساس دیجیتالی را که همیشه در حال یادگیری ، تغییر و مشاهده فعالیت های مخرب است ، در نظر بگیرید. این پتانسیل هوش مصنوعی و ML در امنیت سایبری و همچنین پتانسیل تحقق یافته آن است.

حجم شدید گزارش های ترافیک شبکه ، الگوهای رفتاری کاربر و فعالیت سیستم باعث می شود که بی نظمی های دقیقه ای که ممکن است به حمله سایبری قریب الوقوع نشان دهد ، چالش برانگیز باشد.

باز کردن پتانسیل تحلیل پیش بینی

توانایی هوش مصنوعی و ML برای فراتر از پاسخ های واکنشی به پیش بینی تهدید فعال یکی از مهمترین مزایای این فناوری ها در امنیت سایبری است. الگوریتم های ML می توانند یاد بگیرند. در نتیجه ، تیم های امنیتی قادر به تقویت دفاع هستند و احتمالاً قبل از اینکه فرصتی برای آسیب جدی داشته باشند ، تهدیدات را از بین می برند.

Bridge Group Solutions ، یک رهبر در خدمات امنیت سایبری بریده ، از این فناوری های پیشرفته برای ایجاد چارچوب های دفاعی سایبری فعال و مقیاس پذیر متناسب با نیازهای مدرن شرکت استفاده می کند.

“طبیعی” در بیومتریک رفتاری: تفسیری

الگوریتم های یادگیری ماشین می توانند پایه ای از رفتار “عادی” برای شبکه ها ، دستگاه ها و کاربران ایجاد کنند. این مستلزم بررسی دینامیک Keystroke ، جریان ترافیک شبکه ، استفاده از برنامه ها و الگوهای ورود به سیستم است. هشدار ممکن است با هرگونه عزیمت قابل توجه از این استاندارد پذیرفته شده ، که می تواند نشانه فعالیت نرم افزاری مخرب ، تهدید خودی یا یک حساب سازگار باشد ، ایجاد شود. این رویکرد به بیومتریک رفتاری با تمرکز بر “چه کسی” و “چگونه” تعامل سیستم به جای فقط “چه” ، یک لایه اساسی از امنیت را اضافه می کند.

خودکارسازی اصلاح و پاسخ به تهدید

فراتر از تشخیص ، پاسخ به تهدید و اتوماسیون اصلاح منطقه دیگری است که در آن هوش مصنوعی و ML بیشتر و بیشتر می شوند. سیستم های دارای هوش مصنوعی می توانند اقدامات از پیش تعیین شده ای را مانند قرنطینه کردن پرونده های مشکوک ، مسدود کردن آدرس های IP مخرب یا جداسازی دستگاه های به خطر افتاده ، به محض تشخیص تهدید ، شروع کنند. با کاهش شدید زمان پاسخ ، این اتوماسیون در امنیت سایبری آسیب های احتمالی را به حداقل می رساند و تحلیلگران امنیتی را آزاد می کند تا روی تهدیدات پیچیده تر تمرکز کنند. شبکه ای را در نظر بگیرید که قادر به بهبودی باشد و با کمک کمی از انسان ها می تواند خنثی کند و حاوی تهدیدها باشد.

سازمانهایی مانند Einfratech برای اطمینان از کاهش تهدید در زمان واقعی ، ابزارهای اتوماسیون دارای هوش مصنوعی را اجرا می کنند و به بنگاهها کمک می کنند تا در این حوزه امنیت سایبری همیشه در حال تحول بمانند.

افزایش اطلاعات و مدیریت رویداد برای امنیت (SIEM)

سیستم های SIEM رویدادها و سیاهههای امنیتی را از چندین منبع گردآوری می کنند. اما ممکن است تیم های امنیتی از تعداد هشدارهای ایجاد شده غافلگیر شوند ، که می تواند منجر به “خستگی هشدار” و تهدیدهای از دست رفته شود. تیم های امنیتی می توانند با ادغام هوش مصنوعی و ML با سیستم های SIEM ، بر روی فوری ترین مشکلات متمرکز شوند تا سر و صدا را کاهش دهند ، هشدارهای مهم را رتبه بندی کنند و تجزیه و تحلیل تهدید بینش تری ارائه دهند.

توسعه مداوم و مشکلات

حتی اگر هوش مصنوعی و ML در امنیت سایبری از پتانسیل عظیمی برخوردار باشند ، تشخیص و مشکلات مداوم آنها بسیار مهم است. حملات به طور فزاینده ای پیچیده و در نتیجه یک مسابقه تسلیحاتی مداوم انجام می شود.

پایان

این فن آوری ها با تشخیص فعالانه تهدیدات ، خودکار کردن پاسخ ها و بهبود مهارت های تحلیلی ما ، زمینه ای برای آینده دیجیتالی امن تر فراهم می کنند. نقش هوش مصنوعی و ML در محافظت از جهان به طور فزاینده ما نیز بیشتر توسعه خواهد یافت و یک لایه اساسی از دفاع هوشمند در برابر چشم انداز تهدید دائما در حال تغییر است. قدرت سپر هوشمند ، که در حال حاضر جعل شده است ، برای غلبه بر تهدیدهای سایبری فردا ضروری خواهد بود.