أحدث تطبيقات الذكاء الإصطناعي في الأمن السيبراني

عناصر الموضوع

1- الكشف عن التهديدات السيبرانية

2- الحماية من هجمات التصيد الإحتيالي

3- أنظمة الإستجابة التلقائية للحوادث

4- تحسين أمن التطبيقات

5- تعزيز إدارة الهوية والوصول

6- التنبؤ بالتهديدات المستقبلية

مع تطور التكنولوجيا وزيادة الاعتماد على الإنترنت في حياتنا اليومية. أصبح الحفاظ على الأمان السيبراني أمر في غاية الأهمية. فمع تزايد التهديدات الإلكترونية مثل الهجمات الرقمية والاختراقات. وأصبح من الضروري أن نبحث عن طرق جديدة للحماية. وهنا يأتي دور الذكاء الاصطناعي الذي أصبح أداة قوية في تعزيز أنظمة الأمان الرقمي.

1- الكشف عن التهديدات السيبرانية

الذكاء الاصطناعي يستخدم بشكل رئيسي للكشف عن التهديدات السيبرانية بشكل أسرع. وأكتر دقة مقارنة بالأساليب التقليدية أنظمة الذكاء الاصطناعي. مثل التعلم الآلي قادرة على تحليل كميات هائلة من البيانات في وقت قصير. مما يساعد على تحديد النشاطات المشبوهة والتهديدات المحتملة.

قبل ذلك كانت عملية الكشف عن التهديدات تعتمد على قواعد محددة وبرمجيات تقليدية تحتاج إلى تحديث مستمر. لمواكبة أحدث أساليب الهجوم هذا النهج كان فعال بدرجة ما لكن لم يكن كافي لمواجهة الهجمات المتطورة. التي تعتمد على تقنيات جديدة هنا يأتي دور الذكاء الاصطناعي. الذي يمكنه التعلم من البيانات وتحسين أدائه باستمرار.

على سبيل المثال يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي التعرف على الأنماط غير الطبيعية في حركة البيانات. والتي قد تشير إلى محاولة اختراق إذا كانت هناك زيادة مفاجئة في طلبات الوصول إلى خادم معين أو محاولات تسجيل دخول متكررة وفاشلة. يمكن للنظام أن يكتشف هذا النوع من النشاط ويصنفه كتهديد محتمل.

بالإضافة إلى ذلك يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي تحليل البيانات الواردة من عدة مصادر مختلفة. مثل السجلات الرقمية وحركة الشبكة وأجهزة الاستشعار الأمنية والجمع بين هذه البيانات للكشف عن أي تناقضات أو إشارات خطر. هذه القدرة على دمج البيانات وتحليلها تجعل الذكاء الاصطناعي أداة لا غنى عنها في البيئات الرقمية المعقدة.

تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الكشف عن التهديدات السيبرانية

أبرز الأمثلة على تطبيق الذكاء الاصطناعي في الكشف عن التهديدات هو استخدام تقنيات التعلم العميق. هذه التقنيات تعتمد على شبكات عصبية اصطناعية تحاكي طريقة عمل الدماغ البشري لتحليل كميات هائلة من البيانات واستخراج أنماط معقدة يصعب على الإنسان أو البرامج التقليدية التعرف عليها بفضل هذا النوع من التكنولوجيا. يمكن للأنظمة الكشف عن البرمجيات الخبيثة حتى لو كانت جديدة، ولم يتم تسجيلها في قواعد البيانات.

كما أن هناك منصات أمنية تستخدم الذكاء الاصطناعي لتقييم سلوك المستخدمين داخل الشبكة إذا كان هناك حساب يقوم بسلوك غير طبيعي مثل محاولة الوصول إلى ملفات محمية أو إرسال كميات ضخمة من البيانات إلى جهات خارجية. يمكن للنظام تصنيفه كمستخدم مشبوه وإرسال تحذير إلى فريق الأمن لاتخاذ الإجراءات اللازمة.

بإيجاز الذكاء الاصطناعي يغير قواعد اللعبة في الكشف عن التهديدات السيبرانية. فهو لا يكتفي بالكشف عن الهجمات بل يملك القدرة على التكيف مع التهديدات الجديدة والتعلم منها بمرور الوقت. هذا يجعل الأنظمة الأمنية المدعومة بالذكاء الاصطناعي أكثر قدرة على حماية البيانات والشبكات من أي تهديد محتمل. [1]

2- الحماية من هجمات التصيد الإحتيالي

التصيد الاحتيالي يعتبر أحد أكثر الأساليب شيوعا التي يستخدمها المهاجمون لاستهداف الأفراد والشركات يعتمد هذا النوع من الهجمات على خداع المستخدمين للحصول على معلومات حساسة مثل بيانات تسجيل الدخول أو التفاصيل المالية في هذا السياق يلعب الذكاء الاصطناعي دور حيوي في الحد من تأثير هذه الهجمات.

تستخدم تطبيقات الذكاء الاصطناعي خوارزميات متقدمة لتحليل رسائل البريد الإلكتروني والرسائل النصية للتعرف على الأنماط التي تشير إلى وجود عملية تصيد احتيالي تعتمد هذه الأنظمة على خوارزميات معالجة اللغة الطبيعية لفهم محتوى الرسالة بما في ذلك الكلمات المستخدمة والأسلوب، وحتى الأخطاء الإملائية أو النحوية التي تعتبر شائعة في رسائل التصيد.

إحدى الطرق التي يعمل بها الذكاء الاصطناعي هي مقارنة الروابط المرفقة في الرسائل مع قواعد بيانات تحتوي على روابط مواقع مشبوهة إذا وجد النظام تطابق أو اشتباه في الرابط يقوم بتنبيه المستخدم أو منع الوصول إليه ويمكن للذكاء الاصطناعي تحليل سلوك المرسل مثل عنوان البريد الإلكتروني المستخدم وعدد الرسائل المرسلة لتحديد ما إذا كان مصدر الرسالة جدير بالثقة.

دور الذكاء الاصطناعي في مكافحة هجمات التصيد الاحتيالي

تقنيات التعلم الآلي تستخدم أيضا لتحسين فعالية أنظمة الكشف عن التصيد بمرور الوقت يمكن للنظام أن يتعلم من الهجمات السابقة لتعزيز قدرته على التعرف على محاولات التصيد الجديدة كما يمكن لهذه الأنظمة تخصيص الحماية بناء على سلوك المستخدم الفردي مما يجعل الكشف أكثر دقة.

من الأمثلة العملية على تطبيقات الذكاء الاصطناعي في هذا المجال هي الحلول الأمنية المتكاملة التي توفرها بعض الشركات الكبرى تقوم هذه الحلول بمسح جميع الرسائل الواردة وتحليلها في الوقت الفعلي قبل وصولها إلى البريد الوارد للمستخدم في حال اكتشاف رسالة مشبوهة يتم وضعها في مجلد منفصل أو حذفها تلقائي.

كما أن أنظمة الذكاء الاصطناعي تستخدم للتوعية وتثقيف المستخدمين ويمكن لهذه الأنظمة محاكاة هجمات تصيد احتيالي لإختبار مدى وعي الموظفين داخل الشركات وتعزيز تدريبهم على كيفية التعرف على الرسائل الاحتيالية.

في المجمل، الذكاء الاصطناعي يعتبر أداة فعالة جدا في مواجهة هجمات التصيد الاحتيالي من خلال الجمع بين التحليل الدقيق والتعلم المستمر يمكن لهذه الأنظمة حماية المستخدمين من الوقوع ضحايا لهذه الهجمات التي تتطور باستمرار. [2]

3- أنظمة الإستجابة التلقائية للحوادث

في عالم يزداد فيه تعقيد التهديدات السيبرانية أصبح من الضروري التعامل مع الحوادث الأمنية بسرعة ودقة لتقليل الأضرار الناتجة عنها. وهنا يأتي دور أنظمة الاستجابة التلقائية للحوادث المدعومة بالذكاء الاصطناعي. والتي تعد واحدة من أبرز التطورات التقنية في هذا المجال.

تعمل هذه الأنظمة على تحليل البيانات فور حدوث الهجوم واتخاذ إجراءات تلقائية للتصدي له. على سبيل المثال إذا اكتشف النظام محاولة لاختراق شبكة معينة يمكنه بشكل تلقائي اتخاذ تدابير دفاعية. مثل عزل الأجهزة المصابة تعطيل الحسابات المشبوهة أو حتى إيقاف النظام بالكامل إذا لزم الأمر لمنع انتشار التهديد. هذه الاستجابة السريعة تعتبر فارقة في تقليل تأثير الهجمات التي قد تستغرق ساعات أو اياما للتعامل معها باستخدام الأساليب التقليدية.

تعتمد أنظمة الاستجابة التلقائية على مجموعة من الخوارزميات التي تقوم بتحليل البيانات الواردة من مصادر متعددة. مثل أجهزة الاستشعار الأمنية وسجلات الأحداث لاكتشاف الأنماط غير الطبيعية. على سبيل المثال إذا لاحظ النظام تكرار لمحاولات تسجيل الدخول الفاشلة أو تحميل غير طبيعي للبيانات يقوم تلقائي بتقييم هذا النشاط واتخاذ الإجراءات اللازمة.

الاستجابة التلقائية باستخدام الذكاء الاصطناعي لمكافحة التهديدات السيبرانية

ميزة أخرى لهذه الأنظمة هي قدرتها على التعلم من الأحداث السابقة عبر تقنيات التعلم الآلي تستطيع الأنظمة تحسين أدائها بمرور الوقت. فبدل من الاكتفاء بتطبيق قواعد محددة مسبق يمكنها التكيف مع التهديدات الجديدة وتحديث إستراتيجيات الاستجابة بناء على المعطيات الجديدة.

أحد الاستخدامات الشائعة لأنظمة الاستجابة التلقائية هو إدارة هجمات الحرمان من الخدمة. عندما تتعرض شبكة لهجوم من هذا النوع وتقوم الأنظمة بتحليل حركة البيانات وتحديد المصادر المشبوهة. ثم تقوم بحظرها بشكل تلقائي للحفاظ على استقرار الشبكة.

تعتبر هذه الأنظمة فعالة في تحسين التنسيق بين فرق الأمن السيبراني. فبدل من الحاجة إلى تدخل بشري في كل خطوة من خطوات التعامل مع الحادث تقلل الأنظمة التلقائية من العبء على الفرق. وتتيح لهم التركيز على الجوانب الإستراتيجية الأخرى.

في المجمل أنظمة الاستجابة التلقائية المدعومة بالذكاء الاصطناعي تعد حل فعال للتعامل مع التهديدات السيبرانية المتزايدة بفضل قدرتها على التصرف السريع والتعلم المستمر تساهم هذه الأنظمة في حماية الشركات والمؤسسات من الأضرار الج  سيمة التي قد تنجم عن الهجمات الإلكترونية. [3]

4- تحسين أمن التطبيقات

في عالم يشهد تطور سريع في التكنولوجيا أصبحت التطبيقات الرقمية عنصر أساسي في الحياة اليومية للأفراد والشركات، ولكن مع تزايد استخدام هذه التطبيقات تزداد التهديدات الأمنية المرتبطة بها لذلك يعد تحسين أمن التطبيقات باستخدام الذكاء الاصطناعي أحد أكثر التطورات أهمية في مجال الأمن السيبراني.

اكتشاف الثغرات الأمنية قبل استغلالها

يعد اكتشاف الثغرات الأمنية أحد الجوانب الأساسية لتحسين أمن التطبيقات. تعتمد تقنيات الذكاء الاصطناعي على تحليل الكود المصدري للتطبيقات باستخدام خوارزميات متقدمة. مما يمكنها من التعرف على أي ثغرات أو نقاط ضعف قبل أن يتم استغلالها. كما يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي فحص الكود تلقائي واكتشاف البرمجيات الخبيثة المدمجة أو الأخطاء البرمجية التي قد تؤدي إلى هجمات سيبرانية.

تقنيات التعلم الآلي تستخدم لتحليل السلوك المتوقع للتطبيقات إذا لاحظت الأنظمة أي نشاط غير اعتيادي. مثل محاولات الوصول غير المصرح بها أو استغلال موارد النظام بطريقة غير طبيعية فإنها تقوم بإصدار تنبيه فوري أو حتى اتخاذ إجراء تلقائي لمنع التهديد.

اختبارات الاختراق المدعومة بالذكاء الاصطناعي

اختبارات الاختراق هي عملية تحاكي الهجمات الحقيقية على التطبيقات لتحديد نقاط الضعف. هنا يلعب الذكاء الاصطناعي دور مهم من خلال إجراء اختبارات أكثر ذكاء وشمولية. تعتمد أنظمة الذكاء الاصطناعي على البيانات السابقة للهجمات لتحليل سيناريوهات محتملة وتحديد النقاط التي قد تكون مستهدفة.

يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي إنشاء بيئات محاكاة للهجمات لاختبار مقاومة التطبيقات دون التأثير على أدائها أو توقفها عن العمل. هذه الطريقة تساعد الشركات على فهم مدى قوة تطبيقاتها قبل طرحها في السوق.

التحقق المستمر أثناء التشغيل

ميزة أخرى لاستخدام الذكاء الاصطناعي في تحسين أمن التطبيقات هي القدرة على المراقبة المستمرة. حيث تعمل الأنظمة على تحليل أداء التطبيق وسلوكه أثناء تشغيله للكشف عن أي تغيرات قد تشير إلى وجود تهديد أمني إذا تم اكتشاف أي سلوك غير اعتيادي مثل محاولات الوصول غير المصرح به إلى البيانات يتم اتخاذ إجراء فوري.

بالإضافة إلى ذلك يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي تتبع تفاعلات المستخدمين داخل التطبيقات للتأكد من عدم وجود أنشطة ضارة هذه الأنظمة قادرة على التعلم من سلوك المستخدمين الطبيعي والتعرف بسرعة على أي تصرف غير مألوف.

الحماية من هجمات اليوم صفر

تعتبر هجمات اليوم صفر من أخطر التهديدات التي تواجه التطبيقات حيث تستغل نقاط الضعف التي لم تكتشف بعد أو لم يتم إصلاحها بفضل قدرات التعلم الآلي والتعلم العميق. يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي تحليل أنماط الهجمات السابقة والتنبؤ بالتهديدات الجديدة حتى قبل ظهورها.

على سبيل المثال يمكن لهذه الأنظمة تحليل البيانات الواردة والصادرة للتطبيقات والتقاط أي نشاط غير طبيعي يشير إلى محاولة استغلال ثغرة غير معروفة.

تعزيز تجربة المستخدم

لا يقتصر دور الذكاء الاصطناعي في تحسين أمن التطبيقات على الحماية فقط بل يتعداه إلى تحسين تجربة المستخدم أيضًا من خلال توفير أمان عالي يشعر المستخدمون بالثقة أثناء استخدام التطبيقات مما يعزز ولاءهم للتطبيق ويزيد من رضاه.

التعاون مع المطورين

يساعد الذكاء الاصطناعي المطورين في تحسين جودة التطبيقات من خلال توفير تقارير دقيقة وشاملة حول المشكلات الأمنية بدلاً من الاعتماد على طرق يدوية طويلة يمكن لهذه الأنظمة تقديم حلول محددة وسريعة لتصحيح الثغرات. [4]

5- تعزيز إدارة الهوية والوصول

إدارة الهوية والوصول هي أحد المكونات الرئيسية في إستراتيجيات الأمن السيبراني حيث تهدف إلى ضمان أن يتمكن المستخدمون المصرح لهم فقط من الوصول إلى الموارد الرقمية مع حماية البيانات والأنظمة من أي محاولات وصول غير مصرح بها. ومع التطور الكبير في التكنولوجيا وزيادة التعقيد في البيئات الرقمية. أصبحت إدارة الهوية التقليدية غير كافية لمواجهة التهديدات المتزايدة. هنا يأتي دور الذكاء الاصطناعي ليعزز هذه العمليات بطرق مبتكرة وفعالة.

تحليل سلوك المستخدم لاكتشاف الأنشطة المشبوهة

تستخدم الأنظمة المدعومة بالذكاء الاصطناعي تقنيات التعلم الآلي لتحليل سلوك المستخدمين بشكل مستمر من خلال تتبع الأنشطة اليومية للمستخدمين داخل النظام. يمكن لهذه الأنظمة إنشاء نماذج سلوكية طبيعية لكل مستخدم إذا لوحظ أي نشاط غير مألوف مثل تسجيل الدخول من موقع جغرافي غير متوقع أو محاولات متكررة لتغيير الصلاحيات. فإن النظام يقوم بإصدار تنبيه أو اتخاذ إجراء فوري مثل قفل الحساب.

إذا كان موظف في شركة يسجل دخوله دائم من بلد معين ثم حدث تسجيل دخول فجائي من بلد آخر أو جهاز غير معروف سيعتبر هذا السلوك مشبوه الذكاء الاصطناعي يمكنه التمييز بين النشاط الطبيعي مثل السفر المتوقع والنشاط الضار مثل محاولة اختراق بناء على بيانات سياقية مثل توقيت النشاط والموقع الجغرافي ونوع الجهاز.

الحماية من الهجمات المعتمدة على انتحال الهوية

الهجمات التي تعتمد على انتحال الهوية أصبحت واحدة من أبرز التحديات التي تواجه إدارة الهوية والوصول. يعتمد المهاجمون في هذه الهجمات على استخدام بيانات اعتماد مسروقة للوصول إلى الأنظمة أنظمة الذكاء الاصطناعي قادرة على التصدي لهذه التهديدات. من خلال تحليل الأنماط السلوكية والتأكد من توافقها مع السلوك الطبيعي للمستخدم.

إذا تم استخدام بيانات اعتماد صحيحة للدخول إلى النظام، ولكن السلوك الذي يلي عملية تسجيل الدخول لا يتطابق مع الأنشطة المعتادة للمستخدم يمكن للنظام تصنيف هذا النشاط كمحاولة وصول ضارة. [5]

6- التنبؤ بالتهديدات المستقبلية

التنبؤ بالتهديدات المستقبلية هو أحد الاستخدامات الأكثر تقدم للذكاء الاصطناعي في الأمن السيبراني حيث يعتمد على تحليل البيانات التاريخية واستخراج الأنماط للتنبؤ بالهجمات قبل حدوثها.

تحليل البيانات الضخمة

الذكاء الاصطناعي يعتمد على تحليل كميات هائلة من البيانات الضخمة التي تتضمن سجلات النشاط حركة الشبكة والمعلومات المتعلقة بالهجمات السابقة هذه التحليلات تساعد في تحديد الأنماط المتكررة واستنتاج السيناريوهات المحتملة للهجمات القادمة.

إذا لاحظ النظام ارتفاع في عدد محاولات الوصول إلى نظام معين من مواقع غير مألوفة يمكنه التنبؤ بإمكانية تعرض هذا النظام لهجوم قريب فيتم اتخاذ إجراءات استباقية مثل تعزيز الحماية أو إخطار فرق الأمن.

التعلم من الهجمات السابقة

تقنيات التعلم الآلي تسمح لأنظمة الذكاء الاصطناعي بتعلم دروس من الهجمات السابقة. فكل هجوم سيبراني يترك بصمة معينة في البيانات سواء كانت طرق الاختراق المستخدمة أو الأهداف التي استهدفت الأنظمة المدعومة بالذكاء الاصطناعي تجمع هذه البصمات. وتحللها لتطوير نماذج توقعية يمكنها تحديد الهجمات المستقبلية المشابهة.

محاكاة التهديدات

بفضل قدراتها التحليلية يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي إجراء محاكاة افتراضية لهجمات سيبرانية محتملة. تساعد هذه المحاكاة على اختبار مدى قوة الأنظمة الأمنية الحالية واكتشاف نقاط الضعف التي قد يتم استغلالها.

التنبيهات المبكرة

من خلال مراقبة البيانات في الوقت الحقيقي تستطيع أنظمة الذكاء الاصطناعي تقديم تنبيهات مبكرة عن التهديدات المحتملة. هذه التنبيهات لا تعتمد فقط على الأنماط المعروفة. بل تشمل أيضا الشذوذات التي قد تشير إلى تهديدات جديدة لم تسجل بعد. [6]

التنبؤ بالتهديدات المستقبلية باستخدام الذكاء الاصطناعي. هو تحول كبير في مجال الأمن السيبراني بفضل قدرته على تحليل البيانات بشكل عميق والتعلم المستمر يمكن لهذه الأنظمة أن توفر حماية استباقية. تساعد في تقليل المخاطر وتخفيف الأضرار التي قد تنجم.

• علي، م. أ. (2020). دور الذكاء الاصطناعي في الأمن السيبراني: التحديات والفرص. مجلة البحوث التكنولوجية، 15(3)، 45-60.الكشف عن التهديدات السيبرانية - بتصرف
• لتميمي، س. أ.، و الحربي، ف. ع. (2021). تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الحماية من هجمات التصيد الاحتيالي. مجلة الأمن الرقمي، 22(4)، 102-115.الحماية من هجمات التصيد الإحتيالي - بتصرف
• الصالح، ج. م. (2019). الذكاء الاصطناعي في كشف التهديدات السيبرانية: تحليل الأنماط والتعلم الآلي. دورية دراسات الأمن السيبراني، 10(2)، 78-92 .أنظمة الإستجابة التلقائية للحوادث - بتصرف
• الشريف، ع. ر.، و عبد الله، س. س. (2022). تحليل سلوك المستخدم باستخدام الذكاء الاصطناعي للكشف عن الأنشطة المشبوهة. مجلة التقنيات الحديثة في الأمن السيبراني، 13(1)، 34-48.تحسين أمن التطبيقات - بتصرف
• الخزاعي، م. ب.، و اليوسف، ج. ع. (2020). استراتيجيات الحماية التلقائية ضد الهجمات الرقمية باستخدام الذكاء الاصطناعي. مجلة الأبحاث في الذكاء الاصطناعي، 8(6)، 120-135.تعزيز إدارة الهوية والوصول - بتصرف
• أبو هلال، ف. ص. (2018). إدارة الهوية والوصول في بيئات الذكاء الاصطناعي. مجلة تكنولوجيا المعلومات، 9(4)، 55-67.التنبؤ بالتهديدات المستقبلية - بتصرف

مشاركة المقال

وسوم