کاربرد هوش مصنوعی در امنیت سایبری (بخش دوم)

تسلط هوش مصنوعی بر حملات سایبری نشان دهنده قدرت بی نظیر این فناوری در شناسایی و مقابله با تهدیدات پیچیده است. استفاده از هوش مصنوعی در حوزه امنیت سایبری با ترکیب الگوریتم های یادگیری ماشینی، تحلیل داده های حجیم، و پیش بینی رفتار مهاجمان، به یکی از ابزارهای حیاتی در دفاع از سیستم های دیجیتال تبدیل شده است.


نقش AI در محافظت از شبکه های سازمان به صورت فزاینده ای پررنگ تر خواهد شد. با توجه به اینکه هوش مصنوعی همواره در حال به روز رسانی و learning با داده های جدید می باشد، تکنولوژی های مدرنی که بر اساس تکنیک های مختلف هوش مصنوعی به وجود می آیند در شناسایی جدیدترین تهدیدات و جلوگیری از اقدامات هکرها در سریع ترین زمان ممکن، غیر قابل اجتناب به نظر می رسد. فورتی نت با ارائه راهکارهای امنیتی مبتنی بر هوش مصنوعی، از سازمان ها در برابر تهدیدات سایبری شناخته شده و نوظهور محافظت می کند. FortiAI که یک راهکار deep-learning می باشد به طور خاص برای پرداختن سریع و ساده به تهدیدات طراحی شده است. این پلتفرم به سازمان ها کمک می کند تا با شناسایی و طبقه بندی بردارهای حملات، سرعت خود را برای مقابله با تهدیدات پیشرفته بالا ببرند. FortiAI به داده های جمع آوری شده توسط FortiGuard Labs متکی می باشد، داده هایی که طبق آخرین مشاهداتِ تهدیدات امنیتی در سراسر جهان است. توانایی که FortiAI در اختیار سازمان ها قرار می دهد به آن ها کمک می کند میلیون ها تهدیدی که FortiGuard Labs هر روز کشف می کند را شناسایی کنند.



کاربردهای هوش مصنوعی در امنیت سایبری

1. تشخیص و شناسایی بدافزارها
هوش مصنوعی با استفاده از Machine learning و یادگیری عمیق می تواند انواع بدافزارها را شناسایی و تحلیل کند. روش های سنتی تشخیص بدافزار نیازمند شناخت کامل از رفتار آن بدافزار است، اما هوش مصنوعی می تواند با تحلیل الگوهای رفتاری، بدافزارهای ناشناخته را نیز شناسایی کند. نمونه ای از این کاربرد، آنتی ویروس های نسل جدید مانند Deep Instinct و Cylance هستند که از الگوریتم های یادگیری ماشینی برای شناسایی تهدیدات جدید استفاده می کنند.

2. تشخیص ناهنجاری های رفتاری
یکی از کاربردهای هوش مصنوعی در امنیت سایبری تشخیص ناهنجاری است. هوش مصنوعی می تواند رفتار کاربران را تحلیل کرده و هرگونه فعالیت غیرعادی یا مشکوک را شناسایی کند. این قابلیت می تواند به جلوگیری از حملات داخلی کمک کند. به عنوان مثال، سیستم های تشخیص نفوذ مبتنی بر هوش مصنوعی مانند Darktrace از الگوریتم های یادگیری عمیق برای تشخیص ناهنجاری های رفتاری استفاده می کنند و در صورت بروز هرگونه رفتار غیرعادی، هشدار می دهند.

3. پیش بینی تهدیدات سایبری
با تحلیل داده های پیشین و الگوهای رفتاری مهاجمان، هوش مصنوعی می تواند به پیش بینی حملات سایبری آینده بپردازد. این قابلیت می تواند سازمان ها را قادر سازد تا پیش از وقوع حملات، اقدامات پیشگیرانه ای انجام دهند. ابزارهایی مانند LogRhythm و Splunk از هوش مصنوعی برای تحلیل داده ها و پیش بینی حملات احتمالی استفاده می کنند.

4. اتخاذ تصمیمات امنیتی به صورت خودکار
هوش مصنوعی می تواند در شناسایی و ارزیابی سریع تهدیدات و اجرای واکنش های مناسب به صورت خودکار به سازمان ها کمک کند. به عنوان مثال، سیستم های EDR پاسخ دهی به حملات مانند CrowdStrike با استفاده از هوش مصنوعی، به صورت خودکار اقدامات امنیتی نظیر قرنطینه سازی سیستم ها و قطع ارتباطات مشکوک را انجام می دهند. هوش مصنوعی می تواند برای خودکارسازی بسیاری از فرآیندهای امنیتی استفاده شود و در وقت و منابع صرفه جویی کرده و به بهبود کارایی امنیت سایبری موارد زیر کمک کند:
• مدیریت حساب های کاربری
• پشتیبانی از کاربران
• تجزیه و تحلیل حوادث امنیتی

5. تحلیل داده های بزرگ Big Data
حجم داده های تولیدی در سازمان ها بسیار بالاست و تحلیل این حجم عظیم داده ها برای شناسایی تهدیدات، کاری وقت گیر است. هوش مصنوعی با قدرت پردازش بالا قادر است این داده ها را به سرعت تحلیل کرده و الگوهای مشکوک را شناسایی کند. به عنوان مثال، پلتفرم IBM QRadar از هوش مصنوعی برای تحلیل داده های امنیتی استفاده می کند و تهدیدات را با سرعت بالا تشخیص می دهد.

6. تشخیص فیشینگ و ایمیل های مخرب
حملات فیشینگ به وسیله ایمیل یکی از رایج ترین تهدیدات سایبری است. هوش مصنوعی می تواند با تحلیل محتوا و ساختار ایمیل ها، ایمیل های مخرب را شناسایی کرده و از ورود آن ها به اینباکس جلوگیری کند. سیستم های ایمیل امنیتی مانند Proofpoint از هوش مصنوعی برای تشخیص فیشینگ و جلوگیری از حملات ایمیلی استفاده می کنند.

7. تشخیص و جلوگیری از حملات DDoS
حملات توزیع شده قطع سرویس DDoS می توانند منابع سرور را اشباع و خدمات آنلاین را مختل کنند که یکی از کاربردهای هوش مصنوعی در امنیت سایبری جلوگیری از این گونه حملات است. هوش مصنوعی با تحلیل ترافیک شبکه می تواند رفتارهای مشکوک را شناسایی و ترافیک نامشروع را مسدود کند. سیستم های امنیتی مانند Akamai و Cloudflare از الگوریتم های هوش مصنوعی برای شناسایی و مدیریت حملات DDoS استفاده می کنند.

8. محافظت از دستگاه های اینترنت اشیاء IoT
دستگاه های اینترنت اشیاء به دلیل اتصال به اینترنت و امنیت کمتر، به راحتی هدف حملات سایبری قرار می گیرند. هوش مصنوعی می تواند با تحلیل رفتار دستگاه های IoT، هرگونه فعالیت غیرمعمول را شناسایی و از حملات جلوگیری کند. به عنوان مثال، سیستم های امنیتی IoT مانند Armis از الگوریتم های یادگیری ماشینی برای شناسایی تهدیدات دستگاه های IoT استفاده می کنند.

9. تحلیل رخدادهای امنیتی و مدیریت هشدارها
سیستم های امنیتی معمولاً هشدارهای زیادی تولید می کنند که بررسی آن ها زمان بر است. هوش مصنوعی می تواند هشدارهای امنیتی را تحلیل کرده و موارد ضروری را اولویت بندی کند. ابزارهایی مانند Siemplify و Demisto از هوش مصنوعی برای تحلیل هشدارهای امنیتی و مدیریت رخدادها به شکل کارآمد استفاده می کنند. هوش مصنوعی می تواند برای بهبود امنیت سیستم های هوش مصنوعی هم استفاده شود و خطر سوءاستفاده از این سیستم ها را کاهش دهد:
• شناسایی و رفع آسیب پذیری های امنیتی در سیستم ها
• آموزش مدل های یادگیری ماشینی ایمن
• نظارت بر رفتار سیستم های هوش مصنوعی

10. کاهش خطاهای انسانی در تصمیم گیری های امنیتی
خطاهای انسانی می توانند منجر به وقوع تهدیدات امنیتی شوند. هوش مصنوعی با ارائه تحلیل های دقیق و پیشنهادات مناسب، به کارشناسان امنیتی کمک می کند تا تصمیمات بهتری بگیرند. به عنوان مثال، پلتفرم Cortex XSOAR از هوش مصنوعی برای تحلیل اطلاعات و ارائه راهکارهای دقیق به کارشناسان امنیتی بهره می برد.

11. تجزیه و تحلیل رفتار تهدیدات سایبری
هوش مصنوعی می تواند رفتارهای سایبری مهاجمان را ردیابی کرده و الگوهای حمله را شناسایی کند. از طریق تحلیل داده های گذشته، هوش مصنوعی می تواند رفتارهای سایبری مشابه را شناسایی کند و با پیش بینی حرکات مهاجمان، به محافظت از سیستم ها بپردازد. به عنوان مثال، سیستم های امنیتی مانند Vectra AI از یادگیری ماشینی برای شناسایی رفتارهای مشکوک و غیرمعمول مهاجمان استفاده می کنند و برای مقابله با آن ها، راهکارهای پیشگیرانه ارائه می دهند.

12. بهبود امنیت نرم افزارها و شناسایی آسیب پذیری ها
نرم افزارها همیشه در معرض آسیب پذیری های امنیتی قرار دارند که می تواند به مهاجمان اجازه دهد به سیستم نفوذ کنند. هوش مصنوعی قادر است با تحلیل کدهای نرم افزار، نقاط ضعف و آسیب پذیری ها را شناسایی کرده و پیش از اینکه مهاجمان از آن ها سوءاستفاده کنند، توسعه دهندگان را مطلع سازد. GitHub Copilot و CodeQL از جمله ابزارهایی هستند که از هوش مصنوعی برای شناسایی آسیب پذیری های امنیتی در کدهای نرم افزاری بهره می برند.

13. تشخیص و جلوگیری از تهدیدات سایبری مبتنی بر هوش مصنوعی
برخی از تهدیدات سایبری از خود فناوری هوش مصنوعی برای افزایش دقت و کارایی حملات خود استفاده می کنند که به آن ها تهدیدات سایبری مبتنی بر هوش مصنوعی گفته می شود. برای مقابله با این نوع حملات، سیستم های امنیتی باید قادر به شناسایی رفتارهای هوشمندانه باشند. شرکت های امنیتی مانند FireEye و Palo Alto Networks از هوش مصنوعی برای مقابله با حملات پیچیده و مبتنی بر یادگیری ماشینی استفاده می کنند و به این ترتیب می توانند رفتارهای تهدیدکننده را شناسایی و متوقف کنند.

14. جلوگیری از حملات مبتنی بر رمزنگاری
حملات رمزنگاری مانند رمزگذاری بدافزارها یا باج افزارها به مهاجمان اجازه می دهد تا اطلاعات حساس را قفل کرده و از دسترس خارج کنند و یکی از کاربردهای هوش مصنوعی در امنیت سایبری جلوگیری از اینگونه حملات است. هوش مصنوعی می تواند با شناسایی الگوهای رمزنگاری مشکوک، قبل از اینکه اطلاعات رمزگذاری شده و قفل شوند، اقدامات لازم را انجام دهد. ابزارهایی مانند Cybereason از هوش مصنوعی برای شناسایی و جلوگیری از حملات رمزنگاری و باج افزارها استفاده می کنند.

15. کنترل دسترسی و احراز هویت مبتنی بر هوش مصنوعی
امنیت دسترسی و احراز هویت، یکی از کلیدهای اصلی امنیت سایبری است. هوش مصنوعی می تواند با تحلیل رفتار کاربران و استفاده از تکنیک های بیومتریک پیشرفته، امنیت احراز هویت را بهبود بخشد. به عنوان مثال، سیستم های احراز هویت مانند Okta و Ping Identity از هوش مصنوعی برای شناسایی الگوهای دسترسی کاربران و ایجاد روش های هوشمندانه تر برای احراز هویت استفاده می کنند. این سیستم ها می توانند در صورت تشخیص هرگونه رفتار غیرمعمول در فرایند احراز هویت، به سرعت دسترسی را محدود کرده و از تهدیدات جلوگیری کنند.

16. کاهش حجم هشدارهای اشتباه False Positives
سیستم های امنیتی سنتی اغلب هشدارهای کاذب زیادی تولید می کنند که باعث خستگی تیم های امنیتی و نادیده گرفتن هشدارهای واقعی می شود. هوش مصنوعی با تحلیل عمیق تر و شناسایی الگوهای دقیق تر، می تواند نرخ هشدارهای کاذب را به میزان قابل توجهی کاهش دهد و به تیم های امنیتی کمک کند تا روی تهدیدات واقعی تمرکز کنند.

17. محافظت از پسورد و احراز هویت
سازمان ها با کمک هوش مصنوعی بهتر می توانند از پسوردها و اکانت های کاربران شان محافظت کنند. اکثر وب سایت ها به این صورت هستند که کاربران برای خرید یا پر کردن فرم می بایست اطلاعات مهمی را وارد کنند. طبیعتا برای این دسته از وب سایت ها، یک لایه امنیت بیشتر لازم است. ابزارهای هوش مصنوعی مانند CAPTCHA، تشخیص چهره و اسکنرهای اثر انگشت به سازمان ها امکان می دهند که به صورت خودکار تشخیص دهند هر درخواستی برای لاگین شدن، واقعی است یا خیر. این دسته از راهکارها به جلوگیری از تاکتیک های جرایم سایبری مانند حملات brute-force و credential stuffing که هر کدام می توانند کل شبکه سازمانی را به خطر بیاندازند، کمک می کند.

18. تشخیص تهدیدات فیشینگ Phishing
فیشینگ یکی از بزرگ ترین تهدیدات سایبری است که همه کسب و کارها با آن روبرو هستند. زمانی که هوش مصنوعی در کنار راهکارهای امنیتی ایمیل قرار می گیرد، سازمان ها را قادر به شناسایی موارد مشکوک و پیام های غیر عادی می نماید. در این صورت است که می توان محتوای ایمیل را تجزیه و تحلیل نمود تا به سرعت تشخیص داد پیام مورد نظر، اسپم است یا خیر. به عنوان مثال AI می تواند به سرعت و سادگی، نشانه های فیشینگ مانند email spoofing، forged senders و misspelled domain name را شناسایی کند. الگوریتم های ML به AI کمک می کنند تا learning اتفاق بیفتد و داده ها با دقت بیشتری مورد بررسی قرار گیرند تا تهدیدات جدید شناسایی شوند. یکی دیگر از مزایایی که machine learning برای AI دارد، درک بهترِ نحوه ارتباط کاربران، رفتار معمولی آن ها و همچنین الگوهای متنی است. این امر برای جلوگیری از تهدیدات پیشرفته تر مانند spear phishing که در آن مهاجمان سایبری در تلاش برای جعل هویت افراد رده بالای سازمان مانند مدیرعامل هستند، لازم الاجراست. این در حالی است که هوش مصنوعی قادر است فعالیت های مشکوک را رصد کرده تا مانع از حملات فیشینگ نیزه ای spear phishing گردد.

19. مدیریت آسیب پذیری ها
با استفاده ی هرچه بیشتر مهاجمان سایبری از روش ها و تکنیک های پیچیده تر، آسیب پذیری های جدیدتری نیز گزارش می شود. در نتیجه سازمان ها در تلاش برای مدیریت حجم فراوانی از آسیب پذیری های جدید هستند و سیستم های قدیمی آن ها نمی توانند در لحظه مانع از این حملات پر ریسک شوند.

20. امنیت شبکه
امنیت شبکه شامل فرایندهای زمان برِ ایجاد پالیسی ها و درک توپوگرافی می گردد. زمانی که پالیسی ها وجود دارند، سازمان ها می توانند فرایندهایی را برای شناسایی کانکشن های معتبر و آن هایی که رفتار مخرب دارند، وضع کنند. این پالیسی ها به سازمان ها کمک می کنند که رویکرد zero-trust را برای امنیت بیشتر پیاده کنند. با این حال ایجاد و حفظ پالیسی ها در چندین شبکه مستلزم زمان کافی و تلاش های مستمر است. غالبا سازمان ها نام گذاری صحیحی برای اپلیکیشن ها و فرایندهای کاری خود نمی کنند. به عبارتی ممکن است تیم امنیت مجبور شود زمان بیشتری را برای مشخص کردن اینکه کدام فرایندهای کاری به یک اپلیکیشن خاص تعلق دارند، صرف کند. این در حالی است هوش مصنوعی، الگوی ترافیک شبکه ی یک سازمان را در مدتی طولانی تحت نظر دارد؛ بنابراین پالیسی ها و فرایندهای کاری مناسبی را توصیه می کند.

21. تجزیه و تحلیل رفتاری
سازمان ها با کمک تجزیه و تحلیل رفتاری، قادر خواهند بود تهدیدات شناخته شده را شناسایی کنند. روش های قدیمی امنیت برای شناسایی تهدیدات، به signatureها و indicators of compromise یا IOCsها متکی بودند. کاملا بدیهی است با هزاران حمله جدید که هر ساله رخ می دهد، این رویکرد دیگر سودمند نیست. سازمان ها می توانند تجزیه و تحلیل رفتاری را برای ارتقا فرایندهای threat-hunting خود به کار ببرند؛ که در واقع از مدل های هوش مصنوعی برای توسعه پروفایل های اپلیکیشن ها بر روی شبکه و پردازش حجم فراوانی از داده ها استفاده می شود. سپس داده های دریافتی را می توان بر اساس آن پروفایل ها، آنالیز کرد تا مانع از بروز فعالیت های مخرب شد.


هوش مصنوعی می تواند به تشخیص و پیش گیری از حملات سایبری، تحلیل و پاسخگویی به تهدیدات و ارتقای مهارت های انسانی کمک کند. در مقابل هم ممکن است به عنوان ابزاری برای انجام حملات سایبری، ایجاد تقلب و فریب و اختلال در سیستم های حساس استفاده شود. پس برای بهره برداری از هوش مصنوعی برای امنیت سایبری، لازم است که چالش هایی مانند کمبود داده های کافی و معتبر، نیاز به همکاری و مسائل اخلاقی و قانونی حل شوند. هوش مصنوعی می تواند هم به عنوان ابزار و هم به عنوان تهدید عمل کند؛ برای استفاده بهینه و امن از هوش مصنوعی برای امنیت سایبری، لازم است که چالش های موجود را شناسایی و راه حل های مناسب ارائه شوند. در واقع هوش مصنوعی می تواند شریکی قدرتمند برای افزایش امنیت سایبری باشد، البته به شرطی که با دقت و مسئولیت پذیری از آن استفاده شود.



اقدامات کلیدی برای تقویت امنیت سایبری در عصر هوش مصنوعی

سازمان ها و افراد می توانند اقداماتی را برای بهبود امنیت سایبری در حوزه هایی که از هوش مصنوعی استفاده می کنند، انجام دهند. برخی از این اقدامات عبارتند از:

• استفاده از بهترین شیوه های امنیت سایبری: سازمان ها باید از بهترین شیوه های امنیت سایبری برای محافظت از سیستم های هوش مصنوعی خود استفاده کنند. این شیوه ها شامل اقداماتی مانند استفاده از احراز هویت چند عاملی، رمزنگاری داده ها و آموزش کارکنان در زمینه امنیت سایبری می شوند.
• نظارت مداوم بر سیستم های هوش مصنوعی: سازمان ها باید سیستم های هوش مصنوعی خود را به طور مداوم برای شناسایی و پاسخ به تهدیدات سایبری نظارت کنند.
• به روز نگه داشتن سیستم های هوش مصنوعی: سازمان ها لازم است تا سیستم های هوش مصنوعی خود را به روز نگه دارند تا از آخرین پچ های امنیتی استفاده کنند.


در سال ۲۰۲۵ حملات سایبری پیچیده تر و هدفمندتر شده اند و سازمان ها با تهدیدات متنوع و بسیار جدی مواجه اند. استفاده مهاجمان از هوش مصنوعی باعث شده حملات فیشینگ، بدافزارها و نفوذهای هدفمند با سرعت و دقت بیشتری انجام شود و از همه مهم تر باید بدانید که در این سال حملات باج افزاری، مهندسی اجتماعی و نقض داده ها رشد چشمگیری داشته اند و زیرساخت های حیاتی سازمان ها به طور کاملا جدی در معرض خطر قرار گرفته اند. از این رو برای اینکه بتوانید از شبکه خود در برابر این حملات جدید محافظت کنید نیازمند به کارگیری فناوری های نوین مانند سیستم های امنیتی هوشمند و فایروال های پر قدرت از جمله برندهای سیسکو، سوفوس و فورتی نت به همراه لایسنس های اورجینال این دستگاه ها هستید. همچنین به عنوان مدیر آی تی بایستی به صورت لحظه ای به تحلیل ترافیک شبکه بپردازید و همچنین آموزش کارکنان برای جلوگیری از حملات فیشینگ نیز از جمله ضرورت های سازمان ها به شمار می رود.



با اتخاذ این اقدامات، سازمان ها و افراد می توانند از سیستم های هوش مصنوعی خود در برابر حملات سایبری محافظت کنند. البته رسیدن به صد درصد مقابله با حملات سایبری با وجود پیشرفت های عظیم در زمینه هوش مصنوعی، همچنان یک هدف ایده آل و دشوار است. در ادامه دلایل را میتوان به موارد زیر تقسیم کرد :

• نوآوری مستمر مهاجمان سایبری
مهاجمان سایبری دائماً در حال توسعه تکنیک های جدید و پیچیده خود هستند. این نوآوری ها باعث شده است برخی از حملات از دید الگوریتم هوش مصنوعی مخفی بمانند یا زمان بیشتری برای شناسایی نیاز باشد.

• محدودیت در داده های آموزشی
هوش مصنوعی برای یادگیری نیاز به داده های باکیفیت دارد. اگر داده های مربوط به یک حمله خاص در سیستم وجود نداشته باشد یا ناقص باشد، شناسایی آن برای هوش مصنوعی دشوار خواهد بود.

• حملات روز صفر Zero day
حملات روز صفر به آسیب پذیری هایی اشاره دارد که هنوز شناسایی نشده اند. این حملات به دلیل ناشناخته بودنشان، اغلب از دسترس هوش مصنوعی خارج می شوند تا زمانی که به روزرسانی های لازم اعمال شوند.

• خطای الگوریتم ها
حتی بهترین الگوریتم های هوش مصنوعی نیز ممکن است دچار خطا شوند یا الگوهای تهدید به اشتباه تفسیر شود.

• عوامل انسانی
بخش بزرگی از حملات سایبری به دلیل خطای انسانی موفق می شوند، مانند کلیک روی لینک های فیشینگ یا استفاده از رمز عبورهای ضعیف؛ از این رو از مقدار صد در صد کاهش می یابد، چرا که هوش مصنوعی نمی تواند تمام تصمیمات انسانی را کنترل کند.

• محدودیت در منابع پردازشی
پردازش حجم عظیمی از داده ها برای شناسایی تهدیدات به منابع زیادی نیاز دارد. در برخی موارد، کمبود منابع پردازشی یا ضعف در معماری شبکه می تواند دقت سیستم را کاهش دهد و به این ترتیب امنیت شبکه به خطر بیافتد.

• حملات ترکیبی
برخی حملات ترکیبی، شامل چندین مرحله و روش هستند که به صورت همزمان اجرا می شوند و هوش مصنوعی در این شرایط نمی تواند پاسخی برای تهدید و یا حمله ارائه دهد و به این ترتیب امنیت شبکه به مشکل میخورد.



معرفی ابزارها و الگوریتم های هوش مصنوعی در امنیت سایبری

هوش مصنوعی برای انجام نقش های مختلف در امنیت سایبری از الگوریتم ها، مدل های یادگیری ماشین و ابزارهای متنوعی استفاده می کند. تمامی این تکنولوژی ها و الگوریتم ها به صورت ترکیبی در سیستم ها و ابزارهای امنیتی مورد استفاده قرار می گیرند تا به صورت جامع و اثربخش در مقابله با تهدیدات سایبری عمل کنند. در آخرین بحث از کاربردهای هوش مصنوعی در امنیت سایبری، به معرفی الگوریتم های این تکنولوژی بپردازیم که به شرح زیر است:

• شبکه های عصبی
شبکه های عصبی عمیق Deep Neural Networks یا DNN و شبکه های عصبی کانولوشنی Convolutional Neural Networks یا CNN برای تشخیص الگوها و ویژگی های خاص در تصاویر و داده های ساختار یافته امنیت سایبری مورد استفاده قرار می گیرند.

• الگوریتم های یادگیری ماشین
الگوریتم های یادگیری ماشین مانند درخت تصمیم Decision Trees، ماشین های بردار پشتیبان Support Vector Machines یا SVM و روش های یادگیری نظارت شده و نظارت نشده، برای تصمیم گیری در مورد داده ها و تشخیص الگوهای امنیت سایبری استفاده می شوند.

• الگوریتم های خوشه بندی
الگوریتم های خوشه بندی مانند K-Means و hierarchical clustering برای گروه بندی داده ها به منظور تشخیص الگوها و تغییرات ناهنجار در امنیت سایبری مورد استفاده قرار می گیرد.

• آمار و احتمالات
روش های آماری و احتمالاتی برای تحلیل و پیش بینی تغییرات در داده ها و احتمال وقوع حوادث ناخواسته استفاده می شود.

• پردازش زبان طبیعی NLP
پردازش زبان طبیعی در زمینه امنیت سایبری برای تحلیل و تفسیر اطلاعات متنی چون تشخیص تهدیدات در متون، تحلیل لاگ ها، و تشخیص تلاش های مهندسی اجتماعی مورد استفاده قرار می گیرد.

• سیستم های تشخیص ناهنجار
سیستم های تشخیص ناهنجار با استفاده از مدل های آماری و یادگیری ماشین، تغییرات ناهنجار را در سیستم ها برای امنیت دستگاه ها شناسایی می کند.

• مدیریت هویت و دسترسی
از سیستم های مدیریت هویت و دسترسی IAM برای شناسایی فعالیت های ناعادلانه و دسترسی های غیرمجاز استفاده شده که جلوگیری از آنها را مدیریت کنند.


هوش مصنوعی به سرعت در حال دگرگون کردن مرزهای امنیت سایبری است؛ این دگرگونی هم فرصت های بی نظیری را برای تقویت دفاع سایبری به ارمغان آورده و هم تهدیدات بزرگ و پیچیده ای را پیش روی ما قرار داده است. در این نبرد مداوم میان مهاجمان و مدافعان در فضای سایبر، کسی که بتواند از قدرت هوش مصنوعی هوشمندانه تر استفاده کند، برنده خواهد بود. چه یک متخصص امنیت سایبری باشید، چه صاحب کسب وکار یا مدیری که مسئولیت حفاظت از داده های سازمانی را بر عهده دارد، یا عضوی از اکوسیستم پر جنب و جوش استارتاپی، زمان تصمیم گیری و حرکت جمعی فرا رسیده است. سکون در برابر این تحولات به معنای عقب ماندن از رقبا و افزایش آسیب پذیری در برابر تهدیدات است.



برترین ابزارهای هوش مصنوعی در حوزه Cybersecurity در سال ۲۰۲۵

• FortiAI
یکی از ابزارهای پیشرفته هوش مصنوعی در حوزه تجهیزات امنیت سایبری و محصولی از شرکت فورتی نت است که از قدرت شبکه های عصبی مصنوعی Artificial Neural Network یا ANN برخوردار است. این ابزار قادر به خنثی سازی تهدیدات بدافزاری malware می باشد. تحلیل گر امنیت مجازی Virtual Security Analyst یا VSA به عنوان یکی از اجزا اصلی FortiAI با استفاده از فناوری ANN، رفتار انسانی را در فرایند شناسایی تهدیدات شبیه سازی می کند.

• Darktrace
یکی از پیشرفته ترین ابزارهای هوش مصنوعی در حوزه امنیت سایبری است که در شناسایی تهدیدات در حال وقوع نقش کلیدی ایفا می کند. این ابزار به طور گسترده در تحقیقات دیجیتال به کار می رود و به متخصصان امنیت کمک می کند تا ریشه و دلایل حملات سایبری را شناسایی و بررسی کنند.

• Cylance
یک از ابزارهای هوش مصنوعی در حوزه تجهیزات امنیت سایبری و بخشی از شرکت Blackberry است که تمرکز اصلی آن بر ارائه راهکارهای پیشگیرانه امنیتی با محوریت حفاظت از endpoint می باشد. این ابزار با استفاده از تکنیک های threat hunting و عملکرد به عنوان lightweight agent، بالاترین سطح حافظت را در برابر حملات بدافزاری و انواع تهدیدات سایبری فراهم می آورد.

• Vectra AI
تمرکز ویژه ای بر شناسایی تهدیدات داشته و از دیگر ابزارهای هوش مصنوعی برای ارتقا سطح تجهیزات امنیت سایبری استفاده می کند. همچنین دارای الگوریتم منحصربه فردی است که به طور موثر، حملات سایبری پیچیده را مهار می کند. همچنین با نظارت مستمر بر ترافیک شبکه، فعالیت کاربران و محیط های ابری، به سازمان ها کمک می کند تا تهدیدات در لحظه، شناسایی شوند.

• SentinelOne
این پلتفرم به تیم های امنیت کمک می کند تا تهدیدات را شناسایی نموده و آن ها را به طور دقیق مورد بررسی قرار دهند. تیم های IT با استفاده از این ابزار قادر خواهند بود ریشه اصلی مشکلات امنیتی را شناسایی و تحلیل کنند. این پلتفرم به طور کامل و دقیق تهدیدات endpoint ها را شناسایی کرده و دید جامع و شفافی از وضعیت امنیتی کل سیستم ارائه می دهد.

• Cybereason
این ابزار هوش مصنوعی امنیت سایبری در شناسایی بدافزار با یادگیری ماشین تخصص دارد و راهکارهایی برای مقابله با نفوذ به endpoint ها ارائه می دهد. Cybereason با بهره گیری از مجموعه محصولات خود آماده است تا سهم بیشتری از بازار هدف را تصاحب کند.

• McAfee MVISION
مدیران شبکه با استفاده از McAfee MVISION Endpoint قادر خواهند بود تغییرات ناشی از تهدیدات را بازگردانی کرده و سیستم را به وضعیت سالم قبل بازگردانند که این امر موجب حفظ بهره وری کاربران و عملکرد صحیح سیستم ها می شود.