مع زيادة استخدام الإنترنت والتكنولوجيا، وبالتزامن مع ظهور إنترنت الأشياء (IoT)، أصبح من الصعب على المنظمات والشركات والمؤسسات أن تقف متأهبةً على رأس المخاطر والتهديدات والهجمات التي قد تحدث، فكانت هناك حاجة ماسة لأن تتدخل أنظمة الذكاء الاصطناعي لتغيير مفهوم الاستجابة للهجمات الإلكترونية الخبيثة.

• لقد أدى انتشار التقنيات الرقمية الناشئة مثل إنترنت الأشياء (IoT) إلى تزايد وتيرة وتعقيد الهجمات الإلكترونية، مما دفعنا إلى إنشاء قوانين حماية صارمة للمحافظة على أمن البيانات.
• 95% من انتهاكات الأمن السيبراني ناجمة عن أخطاء بشرية، وفقًا لاستطلاع أجرته Google.
• تبلغ تكلفة اختراق البيانات في الشركات الصغيرة والمتوسطة ما قيمته 3.9 مليون دولار.
• حققت منتجات وخدمات أمن المعلومات إيرادات بقيمة 144 مليار دولار في عام 2018، بانخفاض 12.4٪ عن عام 2017، وفقًا لشركة Gartner Inc.
• سترتفع إيرادات أمن المعلومات من 124 مليار دولار في عام 2019 إلى 170.4 مليار دولار في عام 2022، وفقًا لتوقعات Gartner Inc.
• ازدادت نفقات استخدام الأمن السحابي (cloud security) بنسبة 4.1٪ بين عامي 2020 و2021.

استخدامات الذكاء الاصطناعي في قطاع الأمن السيبراني

الأمن السيبراني، هو مجموعة من العمليات والإجراءات التي تتبعها المؤسسات لحماية أجهزتها وبرامجها الحاسوبية المتصلة بالإنترنت من الهجمات الإلكترونية، ومع التطور الهائل في التقنيات المتبعة في هذا المجال، إلا أن الجرائم الإلكترونية في تطور مستمرٍ أيضًا. لكن، ما هي مزايا استخدام الذكاء الاصطناعي في مواجهة ذلك؟

اقرأ أيضًا: ثورة جديدة في عالم الحوسبة: ماذا تعرف عن الحوسبة العصبية؟

تقليل الوقت والجهد

مما لا شك فيه، إن المراقبة الأمنية الحثيثة تستغرق وقتًا طويلاً جدًا، وتهدر من وقت خبراء أمن تكنولوجيا المعلومات، حيث يُمكن للذكاء الاصطناعي أداء هذه المهام المتكررة دون أن يهدر البشر وقتهم في ذلك.

أتمتة معالجة البيانات

يتعذر على البشر فهم واستيعاب وجود كميات هائلة من البيانات تُقدَّر ب 2.5 كوينتيليون بايت، ومن غير الممكن أيضًا أن يتم تقييم وتصنيف كل معلومة على حدة بينما تواجه الشركات ملايين المخاطر، والتنبؤ بها أمرٌ صعب أيضًا، أما عن طريق الذكاء الاصطناعي وأنظمته في أتمتة معالجة البيانات فيُمكننا فعل ذلك حتمًا.

تحليل سلوك المستخدمين

يتم ذلك عبر استخدام خوارزميات التعلم الآلي، عن طريق توفير بيانات حول تفاعل المستخدمين مع أجهزتهم، وإنشاء أنماط لسلوكهم، وتتتبَّع أنظمة الذكاء الاصطناعي المستخدمين المشكوك بهم والذين يُظهرون سلوكًا احتياليًا خارجًا عن المألوف، إذا حاول أحد المستخدمين الوصول إلى الأنظمة في أوقات غريبة.

القدرة على تحليل واستيعاب البيانات

تُحلل أنظمة الذكاء الاصطناعي كمًا هائلاً من البيانات، ويشمل ملايين الأحداث ومجموعاتٍ واسعةٍ من التهديدات، فالذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي هما تقنيات أساسية لأمن المعلومات يُساعدوننا على القيام بأفضل الإجراءات الأمنية.

الكشف عن رسائل البريد العشوائية

وذلك عبر استخدام تقنيات معالجة اللغة الطبيعية (NLP) كفرع من فروع التعلم العميق، والذي تستخدم مجموعة من التقنيات الإحصائية وتتعلم من أنماط التواصل اللفظية وغير اللفظية لمنع محتوى البريد العشوائي.

أنظمة كشف ومنع الاختراقات (ID / IP)

يُمكن لهذه الأنظمة التمييز بين نشاط الشبكة الآمن والنشاط المحفوف بالمخاطر، بالإضافة إلى قدرتها على اكتشاف وتحديد الأنشطة الضارة التي تحدُث على الشبكة لحمايتها من الاختراقات، ويُمكنها أيضًا تحذير المستخدمين من أي أخطار محتملة، وتكون مفيدة أيضًا مفيدة في معالجة انتهاكات البيانات وضمان أمان معلومات المستخدمين.

الكشف عن التهديدات

إنَّ استخدام التكنولوجيا المتطورة، مثل التعلم الآلي، يُسهل من اكتشاف الهجمات الإلكترونية، عن طريق التعلم من بيانات رقمية حقيقية يتم إدخالها إلى أنظمة الذكاء الاصطناعي، إذ يصعُب على البشر تتبع كل نظام متصل لجميع الأخطار المحتملة.

إمكانيات أنظمة الذكاء الاصطناعي في الأمن السيبراني

نظرًا للاهتمام المتزايد بالذكاء الاصطناعي في مجال الأمن السيبراني، سنرى حلولًا أكثر تعقيدًا قادرة على حل الصعوبات في الأعمال الأكثر صعوبة وتعقيدًا في المستقبل، وذلك من خلال أتمتة عمليات الكشف عن التهديدات.

ومن الأفضل تبنِّي ومواكبة هذا العصر الجديد من التقدم التكنولوجي، إذا كنت تريد أن تكون أكثر استعدادًا للمستقبل.