تصاعدت أهمية الأمن السيبراني بشكل كبير. ومع تزايد اعتماد الشركات والمؤسسات على التكنولوجيا، اتسع سطح التعرض و ارتفعت قابليتها للهجمات السيبرانية. إن الطبيعة المتطورة باستمرار لهذه التهديدات تجعل من المستحيل عملياً على أي فرد الكشف عن جميع التهديدات التي تواجه الشركة وتخفيفها يدوياً. وهنا يأتي دور التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي ، حيث يقدمان حلولاً لحماية الشبكات والأنظمة عبر طيف واسع من الميزات نستعرض بعضها فيما يلي:
زيادة كفاءة تحليل بيانات الأمان
يمثل حجم وتعقيد بيانات الأمان في المشهد الرقمي الحالي تحدياً كبيراً. يجب على فرق الأمن السيبراني تحليل مصادر بيانات متنوعة في الوقت الفعلي، وتحديد الأنماط الدقيقة وسط الضوضاء، وضمان دقة الكشف لتقليل الإيجابيات والسلبيات الكاذبة. وكما نعلم، يتفوق التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي في هذا المجال من خلال معالجة كميات هائلة من البيانات على نطاق واسع. يمكن باستخدام التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي اكتشاف الأنماط المعقدة والشذوذات والتهديدات غير المعروفة سابقاً، مما يؤدي إلى أتمتة عملية التحليل. تتيح هذه الإمكانية الكشف عن التهديدات في الوقت الفعلي، وتقليل أوقات الاستجابة، وتحسين دقة تحديد التهديدات. من خلال الاستفادة من التعلم الآلي، يمكن لفرق الأمان الكشف عن التهديدات والاستجابة لها بفعالية، مما يقلل من مخاطر الأضرار المحتملة ويعزز وضعها الأمني السيبراني العام.
تحسين الدقة من خلال التعلم المستمر
أحد أقوى جوانب الذكاء الاصطناعي في الأمن السيبراني هو قدرته على التعلم والتكيف باستمرار. من خلال تدريب خوارزميات التعلم الآلي على مجموعات بيانات واسعة تغطي مجموعة واسعة من سيناريوهات التهديد، تصبح هذه الأنظمة أكثر براعة في الكشف عن التهديدات بمرور الوقت. وبالتالي، مع إدخال بيانات جديدة، تحسن خوارزميات الذكاء الاصطناعي نماذجها، مما يمكنها من تحديد أنماط التهديدات الناشئة بدقة أكبر. تتيح هذه القدرة على التكيف للمؤسسات معالجة التهديدات السيبرانية المتطورة بشكل استباقي وتحسين دقة دفاعاتها الأمنية السيبرانية بشكل كبير
الكشف عن التهديدات غير المعروفة مسبقاً
تقتصر طرق الأمن السيبراني التقليدية، مثل الكشف المستند إلى التوقيع، على تحديد التهديدات المعروفة. ومع ذلك، يقوم يستمر مجرمو الانترنت بتطوير تقنيات هجومية جديدة، مما يجعل من الضروري الكشف عن التهديدات غير المعروفة أو التي لم يتم اكتشافها من قبل (zero-day threats). وتستخدم أنظمة الذكاء الاصطناعي المتقدمة تقنيات متطورة مثل التحليل السلوكي، واكتشاف الشذوذات، والتحليلات التنبؤية لتحديد الأنماط غير الطبيعية والأنشطة المشبوهة. يتيح هذا النهج الاستباقي الكشف عن التهديدات المحتملة التي قد تتجاوز الأساليب التقليدية. على سبيل المثال، تقوم حلول الكشف والاستجابة للشبكة (NDR) المدعومة بالذكاء الاصطناعي بمراقبة حركة مرور الشبكة باستمرار، مستفيدة من التعلم الآلي لتحديد الخطوط الأساسية للنشاط الطبيعي والإبلاغ عن الانحرافات التي تشير إلى سلوك ضار
دراسة حالة: ثغرة Log4j
تسلط ثغرة Log4j ، والمعروفة أيضًا باسم Log4Shell ، الضوء على أهمية الذكاء الاصطناعي في الأمن السيبراني. سمحت هذه الثغرة الأمنية، التي تم اكتشافها في كانون الأول-2021، للمهاجمين بتنفيذ تعليمات برمجية عن بعد على الأنظمة المتأثرة. نظراً لاستخدامها على نطاق واسع في تطبيقات Java ، شكلت Log4j خطراً كبيراً على عدد لا يحصى من المؤسسات. لكن لعب الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي دوراً جوهرياً في الكشف عن التهديدات المتعلقة بـ Log4j والتخفيف منها.
استخدمت أدوات مثل Darktrace و Vectra Cognito Detect الذكاء الاصطناعي لتحديد محاولات الاستغلال في الوقت الفعلي، مستخدمة التحليل السلوكي واكتشاف الشذوذ للكشف عن الأنشطة الضارة. كما قدمت هذه الأنظمة استجابات آلية، مثل حظر عناوين IP الضارة وعزل الأجهزة المخترقة، مما يدل على فعالية الذكاء الاصطناعي في معالجة نقاط الضعف الناشئة .
استخدام الأتمتة لتمكين فرق الأمن السيبراني
لا يعزز الذكاء الاصطناعي اكتشاف التهديدات فحسب، بل يقوم أيضاً بأتمتة مهام الأمن السيبراني الروتينية، مثل تحليل السجلات، وتصنيف التهديدات، والاستجابة للحوادث. وهذا يقلل العبء على فرق الأمان، مما يتيح لهم التركيز على الأنشطة الاستراتيجية. بالإضافة إلى ذلك، يسهل الذكاء الاصطناعي تبادل معلومات التهديدات ، مما يمكن المؤسسات من الاستفادة من المعرفة الجماعية وتحسين المرونة ضد التهديدات المتطورة .
كلمة أخيرة
تُحدث التطورات في التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي ثورة في الأمن السيبراني. من خلال زيادة الكفاءة في تحليل البيانات، وتحسين الدقة من خلال التعلم المستمر، والكشف عن التهديدات غير المعروفة، يمكّن الذكاء الاصطناعي المؤسسات من البقاء متقدمين خطوات في معركتهم مع مجرمي الانترنت. مع استمرار تطور المشهد الرقمي، سيظل دمج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في استراتيجيات الأمن السيبراني ضرورياً لحماية الشبكات والأنظمة ضد التهديدات المتغيرة باستمرار. ولذلك، يمكن للمؤسسات التي تتبنى هذه التقنيات تعزيز دفاعاتها، وتقليل الوقت اللازم للاستجابة، وبناء نهج استباقي للأمن السيبراني، مما يضمن مستقبلاً رقمياً أكثر أماناً.
