مجله عمومی

هوش مصنوعی و چشم انداز آن در امنیت سایبری

محتوای این مطلب پنهان
3 الگوریتم وگل برای مقابله با اتازمان‌ها می‌توانند برای تقویت زیرساخت‌های امنیتی از استفاده‌های مصنوعی استفاده کنند. مثالهای ادی در این زمینه وجود دارند. ور مثال، جیمیل از ماشین برای جلوگیری از هرزنامه‌ها استفاده می‌کند. وگل می‌گوید، الگوریتم این شرکت روزانه ۱۲۲ میلیون اسپم را می‌کند. ام با امانه شناختی واتسون که بر اساس ادگیری ماشین برای شناسایی تهدیدات ایبری و ارائه راه‌حل‌های امنیت ایب است. لاوه، وگل از ادگیری ماشین ابزار برای سازمان دهی ویدیوهای ره در فضای ابری این شرکت (یوتیوب) استفاده می‌کند. ر این تخت، ویدیوهای ذخیره شده ر رور بر اساس محتوا و زمینه تحلیل می‌شوند و اگر مورد مشکوکی شناسایی نرس و موند آن آنرد. مین دلیلی است که لم‌های دارای کپی‌رایتی است که روی این تخته می‌شود به سرعت ناسایی و حذف می‌شود. Balbix برای محافظت از فناوری اطلاعات در رابر اختراعات و پیش بینی فعالیت های خطر پذیر از استفاده از ماشین می کند. مارها نشان می‌دهند که زودی، سامانه‌های تجهیز به مصنوعی مصنوعی به بخش ‌جدایی‌ناپذیر راه‌حل‌های نعت امنیت سایبری ندل. بهعلاوه، هکرها نیز از هوش مصنوعی برای آسیب زدن به سازمان‌ها استفاده می‌کنند که این فناوری خود را در برابر تهدیدات سایبری به سوژه تبدیل می‌کند که باید راهکاری برای جلوگیری از آن پیدا شود.

امل وشمند، می باشد که با ناخت محیط اطراف ود، شانس موفقیت خود را پس از لیل و بررسی افزایش می دهد. وش مصنوعی در نده ای نه چندان دور زندگی بیشتر انسانها را تحت تاثیر قرار خواهد داد. و کارها از سیستم های هوش مصنوعی برای مقابله با تهدیدهای سایبری در افزایش است. ر این اساس، دو وم از سازمانها تایید کرده اند که بدون استفاده از هوش مصنوعی، نمی تواند در مقابل تهدیدها ورس ند باشد. به این ترتیب، با افزایش تعداد ابزارها، شبکه ها و رابطه کاربری که نتیجه پیشرفت سیستم های ابری، اینترنت اشیا و فناوری های ارتباطاتی اند، سازمان ها امنیت سایبری خود را ارائه دهند.

م های دفاع سایبری آینده در نار امکانات امروزی باید از امکانات هوشمند، پیش بینی و آینده انواع منات وشمند. نکته ای که وجود دارد این است که بجای اینکه به هوش مصنوعی به عنوان ناجی سایبری خود بنگریم، باید مهم را بر روی راه حل های سنتی قرار دهیم: کنترل، نظارت و تشخیص بالقوه. سپس، با علم به اینکه کاربران ما چه کسانی هستند، چه دستگاه هایی را برای چه اهدافی استفاده می کنند، و حصول اطمینان از اینکه این سامانه ها می توانند توسط هوش مصنوعی محافظت شوند، می توانم بکارگیری و آموزش هوش مصنوعی را آغاز کند.

اگر کمی به عقب بازگردیم و تاریخچه جنگ ها را بررسی کنیم، مشاهده می کنیم که متخصصان از تکنیک های جمع آوری و رمزنگاری اطلاعات استفاده می کنند تا دشمنان در صورت شنود موفق نمی شوند به اطلاعات حساس دست پیدا کنند. از رمزگشایی پیچیده کدهای انیگما گرفته تا عملیات جاسوسی، در همه موارد از تکنیک های پیچیده برای جمع آوری اطلاعات رمزنگاری و رمزگشایی اطلاعات استفاده شده است، با اینحال، تمامی این روش ها در گذر زمان تغییر پیدا کرده اند. وری ناوری‌ها، ابزارهای ردیابی و مقابله با تهدیدات نیز، توسعه یافته‌اند. پیام‌های رمزگذاری ایگزین پیام‌های رادیویی رمزگذاری شدند، به‌طوری که شکستن پیام‌های رمزنگاری یا گذر از رستا. این حال، هنوز هم نقطه ضعف مکانیزم های امنیتی خطای انسانی است. برای بسیاری، عدم درک و تعیین خطر خطرناک بودن یک تهدید بالقوه، عدم درک یا تفسیری از جرایم سایبری و عملکرد آنها و به دنبال آن عدم اطمینان از امنیت داده ها و اطلاعات اولین اشتباهی است که مرتکب می شود و راه را برای نفوذ هکرها. راختها موار می‌کنند. اگر تصور می کنید همه نقاط ضعف احتمالی که باعث آسیب پذیری زیرساخت می شوند را ترمیم کرده اند، باید بدانید که این دیدگاه اشتباه است و ممکن است حفره های امنیتی بسیاری مستتر در زیرساخت ارتباطی باشند که از دید شما پنهان بماند. مین دلیل است که شرکت‌ها تصمیم گرفتند که برای کاهش مخاطرات رامون‌های ارتباطی به راغ هوش سایبری بروند.

وش اطلاعاتی است که با جمع آوری، پردازش و تحلیل داده ها به دست می آید و می توانم با ایبری از آنک رد مقابله کنم. آن دقیق‌تر، وش هوشیاری ابری به اطلاعاتی اشاره دارد که نمی‌تواند عکس اده‌های خام، وش تهدید برای آبی به بینش ملیاتی نیازی به تحلیل اولیه ندارد. نابراین، هوش هیجانی از جمع آوری ادها، اقدام ردازش و تجزیه و تحلیل و تحلیل آن‌ها می‌کنند تا کارهایی را انجام دهند. وش تهدید جای این‌که یک فرآیند end-to-end باشد، بر یک فرآیند رخشی به‌نام چرخه و بحران است. این فرآیند از این جهت یک چرخه است که ممکن است در جریان پیاده‌سازی آن پرسشها و شکافهای اطلاعاتی ایجاد شده یا نیازمندیهای موجود در مجموعه تعریف شود که به مرحله اول تبدیل شود. ور معمول، چرخه وش تهدید سایبری از چند مرحله ساخته شده است:

رخه تهدید ایبری
– گزارشی و : ملزومات معآوری ادهاها مشخص می‌شوند. این مرحله که قابلیت تبدیل شدن به اطلاعات عملیاتی ارند، مطرح می‌شود.

از تعریف الزامات مع‌آوری، داده‌های خام مربوط به ای فعلی و آتی مع‌آوری می‌شود. ر این مینه، میتوانم

– ردازش: ر این مرحله، داده‌های جمع آوری با برچسب‌های فراداده سازماندهی و اطلاعات اضافه، درست بودن اشتباه بودن و مره لاوه از راه‌حل‌هایی مانند SIEM و SOAPA را می‌توان در جمع‌آوری داده‌های جمع‌آوری شده استفاده کرد.

– و لیل: این مرحله وجه مایز هوش از جمع آوری و انتشار ساده اطلاعات است. در این مرحله، با استفاده از روش های تحلیل تحلیلی، داده های پردازش شده مرحله قبل از تحلیل می شوند تا فیدهای هوش مصنوعی سایبری ایجاد و تحلیلگران به کمک آن ها به شناسایی شاخص های آسیب IOC ها سرنام (Indicators of Compise) بپردازند. از مله شاخص‌های اید به لینک‌ها، وب‌سایت‌ها، ایمیل‌ها، ایمیل‌ها و کلیدهای رجیستری مشکوک اشاره داشت.

– انتشار: ر این مرحله، خروجی تحلیل شده در افراد مناسب قرار می‌گیرد. ابلیت ردیابی در این مرحله به‌شکلی است که باعث ایجاد تداوم بین چرخه‌ها می‌شود.

– از خوردن: متخصصان روجی را دریافت کرده و بررسی می کنند که راه حل های ارائه شده درست به رسش های تعیین شده پاسخ داده می شود. اگر گفته شود مطابق انتظار باشد، چرخه ایان می‌رسد، در غیر این ورت نیازمندی جدید و مرحله اول از ابتدا.

مان‌هایی که مشاهده می‌کنید، خطرات سایبری اطلاعاتی در مورد یک عامل و عوامل تهدیداتی که به کاهش حوادث در خطر می‌پردازند. ر این روش، توسعه و پیشرفت هوش مصنوعی به جای این‌که در یک رایند این‌ها به توسعه و پیشرفت در یک حرکت ودا می‌پردازد. : نکته مهمی که باید به دقت نکند این است که تجزیه و تحلیل چرخه وش را از بخشی که در آن معرفت و انتشار می‌شارد، بررسی و تحلیل کند. نابراین، ‌اگر ازمانی بخواهد به سطح بلوغ در می‌آید، این چرخه را پیاده‌سازی کند.

وش تهدید رای بهترین راه حل
تجزیه و تحلیل و هوش امنیتی، متکی به یک تحلیل دقیق فکری است که از تکنیک های تحلیلی مورد تحلیلی برای اطمینان از قطعیت ها و عدم قطعیت ها برای شناسایی و مدیریت تهدیدات استفاده می کند، بهطوری که تحلیلگران از هوش خطر تنها برای حل مسائل مورد استفاده قرار نمی گیرد، بلکه در مورد آن مشکل ایجاد نمی کند. مینه انتخاب رین راه حل نیز ره میبرند.

الگوریتم وگل برای مقابله با ات
ازمان‌ها می‌توانند برای تقویت زیرساخت‌های امنیتی از استفاده‌های مصنوعی استفاده کنند. مثالهای ادی در این زمینه وجود دارند. ور مثال، جیمیل از ماشین برای جلوگیری از هرزنامه‌ها استفاده می‌کند. وگل می‌گوید، الگوریتم این شرکت روزانه ۱۲۲ میلیون اسپم را می‌کند. ام با امانه شناختی واتسون که بر اساس ادگیری ماشین برای شناسایی تهدیدات ایبری و ارائه راه‌حل‌های امنیت ایب است. لاوه، وگل از ادگیری ماشین ابزار برای سازمان دهی ویدیوهای ره در فضای ابری این شرکت (یوتیوب) استفاده می‌کند. ر این تخت، ویدیوهای ذخیره شده ر رور بر اساس محتوا و زمینه تحلیل می‌شوند و اگر مورد مشکوکی شناسایی نرس و موند آن آنرد. مین دلیلی است که لم‌های دارای کپی‌رایتی است که روی این تخته می‌شود به سرعت ناسایی و حذف می‌شود. Balbix برای محافظت از فناوری اطلاعات در رابر اختراعات و پیش بینی فعالیت های خطر پذیر از استفاده از ماشین می کند.
مارها نشان می‌دهند که زودی، سامانه‌های تجهیز به مصنوعی مصنوعی به بخش ‌جدایی‌ناپذیر راه‌حل‌های نعت امنیت سایبری ندل. بهعلاوه، هکرها نیز از هوش مصنوعی برای آسیب زدن به سازمان‌ها استفاده می‌کنند که این فناوری خود را در برابر تهدیدات سایبری به سوژه تبدیل می‌کند که باید راهکاری برای جلوگیری از آن پیدا شود.

نمایش بیشتر
دکمه بازگشت به بالا