ما هو الذكاء الاصطناعي للأمان عبر الإنترنت؟

يعد الذكاء الاصطناعي مصطلحا مساعدا يشير إلى أنظمة الكمبيوتر التي تقوم بوظائف إدراكية مثل التعرف على الكلام ووضع التوقعات وتحليل البيانات المعقدة. يتم استخدام العديد من فروع الذكاء الاصطناعي في الأمان عبر الإنترنت.

التعلم الآلي عبارة عن مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي تستخدم الخوارزميات للتعلم من البيانات وإجراء التنبؤات. يتم استخدام هذه القدرة في الأمان عبر الإنترنت للكشف عن التهديدات المحتملة والاستجابة لها تلقائيا عبر الأجهزة والمستخدمين والشبكات.

في التعلم العميق، وهو فرع أكثر تطوراً من التعلم الآلي، تقوم أنظمة الذكاء الاصطناعي بمعالجة هياكل البيانات المعقدة باستخدام الشبكات العصبية متعددة الطبقات، والتي تحاكي المسارات العصبية في الدماغ البشري. تميل شبكات التعلم العميق والشبكات العصبية إلى أن تكون أكثر فعالية من التعلم الآلي التقليدي في تحليل مجموعات كبيرة من البيانات عالية الأبعاد وتستخدم في الأمان عبر الإنترنت لاكتشاف التهديدات المعقدة والاستجابة لها.

ويستخدم متخصصو الأمن أيضاً أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية للمساعدة في التحقيق والاستجابة. نظرا لأن هذه الأدوات تستخدم معالجة اللغة الطبيعية التقنية، يمكن للأفراد التفاعل معهم باستخدام لغة بشرية، بدلا من التعليمات البرمجية. وكما يقترح الاسم، فإن هذه الأدوات قادرة أيضا على إنشاء المحتوى، بحيث يمكنها المساعدة في إنتاج التقارير وتلخيص نتائج تحليلات الأمان ونتائجه وتقديم ردود مفصلة على الأسئلة.

الوكلاء المشغلين الذكاء الاصطناعي إدارة مهام تكنولوجيا المعلومات والأمان عالية الحجم بشكل مستقل، مما يمكن الأشخاص من التركيز على الأمان الاستباقي. يمكن لهؤلاء الوكلاء فرز التصيد الاحتيالي ودرء فقدان البيانات وتنبيهات المخاطر الداخلية، وهي مهام تستهلك الكثير من الوقت للبشرية. يمكن للوكلاء أيضا تحسين نهج الوصول المشروط استنادا إلى بيانات المستخدم. وتستخدم العديد من الفرق عوامل الذكاء الاصطناعي لتحديد الثغرات الأمنية والتهديدات التي يجب معالجتها وتحديد أولوياتها.

من المهم التمييز بين مفهومين مرتبطين ولكنهما مختلفين: الذكاء الاصطناعي للأمان عبر الإنترنت والأمان ">

لقد كان الذكاء الاصطناعي في الواقع مغيرا للعبة في الأمان عبر الإنترنت، مما يسهل على محترفي الأمان الاستجابة لعدد متزايد من المخاطر عبر الإنترنت وكميات متزايدة من البيانات وسطح هجوم إلكتروني موسع. فيما يلي بعض الطرق التي تساعد الذكاء الاصطناعي للأمان عبر الإنترنت الفرق على أن تكون أكثر فعالية:

الكشف عن المخاطر بسرعة أكبر
تقوم العديد من حلول الأمان، مثل إدارة معلومات الأمان والأحداث أو الكشف والاستجابة الموسعة، بتسجيل الآلاف من الأحداث التي تشير إلى سلوك يحتمل أن يكون خارج عن المألوف. على الرغم من أن الأغلبية العظمى من هذه الأحداث غير ضارة، إلا أن بعضها ليس كذلك، وقد يكون خطر تفويت تهديد إلكتروني محتمل هائلاً. يساعد الذكاء الاصطناعي في تحديد الأحداث المهمة حقا. كما ترتبط أيضا بأنشطة تبدو غير مرتبطة بحوادث تشير إلى مخاطرة عبر الإنترنت محتملة.

التقارير المبسطة
يمكن للأدوات التي تستخدم الذكاء الاصطناعي الإنشاء ربط المعلومات وتحليلها من مصادر بيانات متعددة لإنشاء تقارير سهلة الفهم يمكن لمحترفي الأمان مشاركتها بسرعة مع الآخرين في المؤسسة.

تعريف الثغرات الأمنية
يساعد الذكاء الاصطناعي في اكتشاف نقاط الضعف في البيئة العامة، مثل الأجهزة غير المعروفة وتطبيقات السحابة أو أنظمة التشغيل القديمة أو البيانات الحساسة غير المحمية.

تحسين المهارات
نظرا لأن الذكاء الاصطناعي المتكونة تساعد على ترجمة بيانات المخاطر عبر الإنترنت وتحليلها إلى لغة طبيعية، لا يحتاج المحللين إلى معرفة كيفية كتابة الاستعلامات لكي يكونوا منتجين. يساعد ذلك المحللين المبتدئين على تنفيذ مهام أكثر تعقيدا. بالإضافة إلى ذلك، توفر الذكاء الاصطناعي الإنشائية خطوات معالجة وتوصيات أخرى تساعد أعضاء الفريق الجدد على التعرف بسرعة على كيفية الاستجابة الفعالة للهجمات عبر الإنترنت.

نتائج تحليلات قابلة للتنفيذ
من خلال تجميع البيانات وتحليلها من مصادر متنوعة مثل سجلات الأمان وحركة مرور الشبكة وموجزات المخاطر الخارجية، يوفر الذكاء الاصطناعي عرضا شاملا لمناظر الأمان ويكشف عن أنماط الهجوم المخفية.

تقليل النتائج الإيجابية الخاطئة والسلبيات الخاطئة.
يساعد الذكاء الاصطناعي على تقليل النتائج الإيجابية الخاطئة والسلبيات الخاطئة باستخدام أساليب متقدمة مثل التعرف على الأنماط واكتشاف الخارج عن المألوف والدراية السياقية والتعلم المستمر. توفر هذه الأنظمة اتخاذ قرارات أكثر دقة وتجنب التحميل الزائد لفرق الأمان مع تنبيهات غير ملائمة.

القابلية للتوسع
يحسن الذكاء الاصطناعي إلى حد كبير إمكانية التوسع في الأمان عبر الإنترنت من خلال أتمتة المهام ومعالجة كميات كبيرة من البيانات في الوقت الحقيقي والتعلم باستمرار. مع زيادة حجم وتعقيدات المخاطر عبر الإنترنت، تضمن قدرة الذكاء الاصطناعي على تغيير الحجم والتكيف أن تظل أنظمة الأمان عبر الإنترنت مرنة وفعالة وقابلة للتعامل مع متطلبات البنية الأساسية الحديثة تكنولوجيا المعلومات.

تم دمج الذكاء الاصطناعي في العديد من أدوات الأمان عبر الإنترنت للمساعدة في تحسين فعاليتها. فيما يلي بعض الأمثلة:
 

• جدران الحماية والذكاء الاصطناعي من الجيل التالي. تتخذ جدران الحماية التقليدية قرارات حول السماح بحركة المرور أو حظرها استنادًا إلى القواعد التي يحددها المسؤول. تتجاوز جدران الحماية من الجيل التالي هذه الإمكانات، حيث تستخدم الذكاء الاصطناعي للوصول إلى بيانات التحليل الذكي للمخاطر للمساعدة في تحديد التهديدات عبر الإنترنت الجديدة.

• حلول أمان نقاط النهاية المحسنّة بالذكاء الاصطناعي. تستخدم حلول أمان نقطة النهاية الذكاء الاصطناعي لتحديد الثغرات الأمنية لنقطة النهاية، مثل نظام تشغيل قديم. يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي أيضًا في الكشف إذا ما كان قد تم تثبيت برامج ضارة على جهاز أو إذا ما كان يتم نقل كميات غير عادية من البيانات إلى نقطة نهاية أو منها. أثناء الهجوم المستمر، يمكن الذكاء الاصطناعي عزل نقطة النهاية تلقائيا عن باقي البيئة الرقمية.

• أنظمة كشف ومنع اختراق الشبكات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي. تراقب هذه الأدوات حركة مرور الشبكة للكشف عن المستخدمين غير المصرح لهم الذين يحاولون اختراق المؤسسة عبر الشبكة. باستخدام الذكاء الاصطناعي، تعالج هذه الأنظمة بسرعة كميات كبيرة من البيانات لتحديد الهجمات عبر الإنترنت وحظرها قبل أن تسبب تلفا.

• حلول الأمان السحابي والذكاء الاصطناعي. نظرًا لأن العديد من المؤسسات تستخدم سُحب متعددة للبنية الأساسية والتطبيقات الخاصة بها، فقد يكون من الصعب تعقب التهديدات عبر الإنترنت التي تنتقل عبر سُحب وتطبيقات مختلفة. يساعد الذكاء الاصطناعي في تأمين السحابة من خلال تحليل البيانات من كل هذه المصادر لتحديد نقاط الضعف والهجمات الإلكترونية المحتملة.

• أمان إنترنت الأشياء (IoT). كما هو الحال مع نقاط النهاية والتطبيقات، تمتلك المؤسسات عادة العديد من أجهزة إنترنت الأشياء التي تكون متجهات محتملة للهجوم عبر الإنترنت. يساعد الذكاء الاصطناعي في الكشف عن المخاطر عبر الإنترنت ضد أي جهاز إنترنت الأشياء فردي ويكشف أيضًا عن أنماط النشاط المشتبه به عبر أجهزة متعددة لإنترنت الأشياء.

• الكشف والاستجابة الموسعة وإدارة معلومات الأمان والأحداث. تحصل حلول الكشف والاستجابة الموسعة وإدارة معلومات الأمان والأحداث على المعلومات من منتجات الأمان وملفات السجلات والمصادر الخارجية المتعددة لمساعدة المحللين على فهم ما يحدث في بيئتهم. يساعد الذكاء الاصطناعي على جمع كل هذه البيانات في نتائج تحليلات واضحة.

يتطلب استخدام الذكاء الاصطناعي لدعم عمليات الأمان تخطيطًا وتنفيذًا دقيقًا، ولكن باستخدام النهج الصحيح، يمكنك تقديم أدوات تقوم بإجراء تحسينات مفيدة في الفعالية التشغيلية ورفاهية فريقك.

تطوير استراتيجية
هناك العديد من منتجات وحلول الذكاء الاصطناعي صالحة للاستخدام في مجال الأمان، ولكن لن تكون كلها مناسبة لمؤسستك. من المهم أن تتكامل حلول الذكاء الاصطناعي لديك بشكل جيد مع بعضها البعض أو مع بنية الأمان لديك وإلا قد ينتهي الأمر بإنشاء المزيد من العمل لفريقك. ضع في اعتبارك أكبر تحديات الأمان أولًا، ثم حدد حلول الذكاء الاصطناعي التي ستساعدك على حل هذه المشكلات. خذ وقتًا لوضع خطة لدمج الذكاء الاصطناعي في عملياتك وأنظمتك الحالية.

تكامل أدوات الأمان لديك
يكون الذكاء الاصطناعي للأمان عبر الإنترنت أكثر فعالية عندما يتمكن من تحليل البيانات عبر المؤسسة بأكملها. يعد هذا الأمر صعبًا إذا كانت أدواتك تعمل في عزلة. يمكنك الاستثمار في الأدوات التي تعمل معا ومع بيئتك الحالية بسلاسة، مثل حلول XDR وSEM المتكاملة. أو، إذا لزم الأمر، قم بتخصيص الوقت والموارد لفريقك لدمج الأدوات، بحيث تحصل على رؤية كاملة عبر أصولك الرقمية بالكامل.

إدارة خصوصية البيانات وجودتها
تتخذ أنظمة الذكاء الاصطناعي القرارات وتقدم نتائج تحليلات بناءً على البيانات المستخدمة لتدريبها وتشغيلها. إذا كانت هناك أخطاء في البيانات أو كانت تالفة، فسيؤدي الذكاء الاصطناعي إلى نتائج تحليلات سيئة واتخاذ قرارات غير صحيحة. في أثناء التخطيط، تأكد من وجود عمليات لتنظيف البيانات وحماية الخصوصية.

استخدام الذكاء الاصطناعي بطريقة أخلاقية
إن الكثير من البيانات التي تراكمت على مر السنين غير دقيقة أو متحيزة أو قديمة. علاوة على ذلك، لا تتسم خوارزميات الذكاء الاصطناعي ومنطقه بالشفافية دائمًا، مما يجعل من الصعب معرفة كيفية إنشاء نتائج التحليلات والنتائج بالضبط. من المهم التأكد من أن الذكاء الاصطناعي ليس هو صانع القرار النهائي إذا كان هناك خطر من أنه سيعامل بعض الأفراد بشكل غير عادل بسبب بيانات منحرفة. تعرّف على المزيد حول الذكاء الاصطناعي المسؤول.

اختبار أنظمة الذكاء الاصطناعي لديك باستمرار
بعد التنفيذ، اختبر أنظمتك بانتظام لتحديد المشاكل المتعلقة بالجودة أو الانحراف عند إنشاء بيانات جديدة.

تحديد نهج لاستخدام الذكاء الاصطناعي توليدية
تأكد من فهم الموظفين والشركاء لنهج مؤسستك لاستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي. من المهم بشكل خاص ألا يقوم الأشخاص بلصق البيانات السرية والحساسة في مطالبات الذكاء الاصطناعي التوليدي بسبب وجود خطر أن تصبح البيانات متاحة للجمهور.