الذكاء الإصطناعي ودوره في الأمن السيبراني لانترنت الأشياء

0
(0)

في السنوات الأخيرة ، زاد استخدام إنترنت الأشياء بشكل كبير ، وزادت مخاوف الأمن السيبراني معها ، لقد أصبح الأمن السيبراني يمثل تحديًا رئيسيًا للمؤسسات من جميع الأحجام ، مع انتشار التهديدات من حيث العدد والتطور بوتيرة سريعة ، يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي في الأمن السيبراني في مواجهة هذا التحدي، حيث يوفر الذكاء الاصطناعي القوة التي تتيح لك البقاء متقدمًا بخطوة واحدة على هذه التهديدات السيبرانية المتطورة ، ويقدم الذكاء الاصطناعي ردود فعل فورية لمساعدتك في التحقيق و تحليل آلاف التنبيهات اليومية واتخاذ قرارات مؤثرة والاستجابة بشكل أسرع، وتجعل القدرات المستندة إلى الذكاء الاصطناعي اكتشاف الهجمات وتأمينها والتخفيف من حدتها أكثر دقة.

دور الذكاء الإصطناعي في الأمن السيبراني

يلعب الذكاء الإصطناعي دور هام في الأمن السيبراني، يتمثل في:

  • الكشف الآلي عن التهديدات

باستخدام الذكاء الاصطناعي ، يمكن اكتشاف التهديدات قبل أن تصبح مكلفة ، ومن المحتمل أن يتم تدريب نظام الأمان على اكتشاف هجوم مخصص لمنع الخدمة (DDoS) قبل أن يصبح أمرًا بالغ الأهمية.

  • كشف الثغرات

في الشبكات الكبيرة والمعقدة ، من الصعب جدًا على المهنيين البشريين اختبار الثغرات المحتملة في الأمان ؛ ومع ذلك ، يمكن للذكاء الاصطناعي التعامل معها.

  • التعرض للتهديد

من خلال الذكاء الاصطناعي ، من الممكن أن يتم تحديث نظام الأمان بشكل متكرر على كل من التهديدات العالمية والخاصة بالصناعة ، وتحديد أولوياتها وفقًا لإمكانية حدوثها المحلية.

  • إدارة الأصول

يساعد الذكاء الاصطناعي في إدارة المحيط المتنامي للأجهزة ، للتنقل في تحديثات البرامج الثابتة وتصحيحات الأمان.

  • أنظمة التعلم الذاتي

يمكّن الذكاء الاصطناعي في الأمن السيبراني النظام من التعلم أثناء نموه ، والضبط الذاتي ليصبح أكثر كفاءة وفعالية.

  • التنبؤ بمخاطر الاختراق

من خلال التعلم الذاتي وإدارة الأجهزة والكشف المستمر عن الثغرات والتعرض للتهديدات ، يمكن للنظام تعلم كيفية التنبؤ بمخاطر الاختراق في إطار مجموعة واسعة من السيناريوهات ، وحتى تحديد أولويات تلك المخاطر مما يتيح لمتخصصي الأمن البشري تركيز انتباههم على أعظم منها.

الذكاء الإصطناعي وحماية انترنت الأشياء

تتضمن تطبيقات إنترنت الأشياء مجموعة متنوعة من الأجهزة المتصلة بشبكاتها ويجب أن يتعامل أمان إنترنت الأشياء مع عشرات الأجهزة المختلفة ، بعضها قديم وبعضها جديد ، ولكن لكل منها أنظمة تشغيل خاصة به ونقاط ضعف معينة ، فإن الدرجة العالية من عدم تجانس الأجهزة تجعل شبكات إنترنت الأشياء أهدافًا رئيسية للمتسللين لأنهم يستهدفون الروابط الضعيفة.

من بين الفوائد الرئيسية التي يوفرها الذكاء الاصطناعي على سبيل المثال، الإبلاغ عن نقاط الضعف الموجودة في الوقت الفعلي ، وتحليلات بيانات إنترنت الأشياء الكبيرة ، واكتشاف الهجمات الإلكترونية ، والاحتواء الذي يوفر تنبيهًا بالتهديدات ، ويعتبر خبراء الأمن أن الذكاء الاصطناعي يوفر آلية أمان أثناء قيامه بجمع وتحليل المعلومات من الهجمات السابقة ويوفر حلاً بناءً على هذه البيانات ، يمكن للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي مراقبة الشبكة باستمرار ومواصلة التحقيق في الهجمات السابقة وحتى تحديد الهجمات التي يمكن أن تحدث بالمثل في المستقبل.

من بين الفوائد الرئيسية التي يوفرها الذكاء الاصطناعي على سبيل المثال، الإبلاغ عن نقاط الضعف الموجودة في الوقت الفعلي ، وتحليلات بيانات إنترنت الأشياء الكبيرة

لا ينتظر الذكاء الاصطناعي حدوث هجوم ولكنه يعمل على التنبؤ بهجوم بناءً على البيانات التاريخية ، ويقترح حلولاً لمحاربة التهديد وفقًا لذلك.

التعلم الآلى لتأمين انترنت الأشياء في المنازل الذكية

إن أجهزة إنترنت الأشياء ، والتي تشمل أجهزة التلفزيون الذكية ، والأجهزة اللوحية ، والهواتف الذكية ، وأجهزة الكمبيوتر المحمولة ، والأجهزة القابلة للارتداء ، وأجهزة الاستشعار ، وغيرها ، ستجعل حياتنا أكثر كفاءة ، وأكثر توفيرًا للطاقة ، وأكثر راحة ، وأقل تكلفة، لكن التكنولوجيا نفسها تجعلنا أيضًا أكثر عرضة للهجمات ، وتفتح إمكانيات جديدة للجهات الفاعلة الخبيثة لاستهدافنا أثناء تواجدنا داخل حدود منازلنا.

لقد أدى استخدام الذكاء الإصطناعى والتعلم الحالى الى ايجاد حلول للتغلب على هذه التحديات، حيث يساعد التعلم الآلي في تحسين أمان إنترنت الأشياء من خلال:

  • الحلول القائمة على الشبكة

 فبدلاً من البحث عن الأمان لكل جهاز ، يمكن للحلول المستندة إلى الشبكة المساعدة في تأمين أجهزة إنترنت الأشياء من خلال إنشاء درع واقي حول الشبكة المنزلية ، وسيشمل ذلك تحديد وتسجيل كل جهاز يُسمح له بالوصول إلى الشبكة لمنع المتطفلين من الوصول الى شبكات إنترنت الأشياء، يمكن لمحركات التعلم الآلي مراقبة التهديدات الواردة والصادرة التي تكشف عن حركة مرور أجهزة إنترنت الأشياء التي ستختصر في اكتشاف حركة المرور والتبادلات التي لا تندرج ضمن السلوك الطبيعي المعمول به ، ويمكن إرسال الإنذارات إلى مالكي الأجهزة لتحذيرهم بشأن المخاطر المحتملة والسلوك المشبوه.

 يتم استخدام التعلم الآلي بالفعل في شبكات الشركات والمؤسسات للمساعدة في اكتشاف التهديدات.

  • الحلول القائمة على الجهاز

يمكن أن يساعد التعلم الآلي في توفير حماية نقطة النهاية لأجهزة إنترنت الأشياء ، بدلاً من الحماية القائمة على التوقيع ، يمكن تطوير الحلول القائمة على السلوك كحلول أقل تطلبًا للموارد ويمكن تشغيلها دون تعثر المعالجات الصغيرة.

الخاتمة

لقد أدت الزيادة الكبيرة في استخدام البيانات والتطور السريع للتقنيات الجديدة، كانترنت الأشياء، إلى حدوث زيادة مطردة في الهجمات السيبرانية، حيث يتسم العصر الحالى بتزايد الأجهزة التقنية، مما شكل شبكة متشابكة ضخمة تُعرف باسم إنترنت الأشياء ، ولكن الجانب السلبي هو الافتقار إلى الأمان بين هذه الأجهزة ويتطلب أعلى مستوى من الحماية ، يعتبر إنترنت الأشياء على نطاق واسع بمثابة شبكة عالمية من أجهزة الحوسبة المزودة بأجهزة استشعار وعنوان IP للتواصل عبر الإنترنت ، ما يجعل الأمان يمثل تحديًا خاصًا لأجهزة إنترنت الأشياء هو أن هذه الأجهزة يمكن أن تكون متعددة الاستخدامات ، كما أن هذه الأجهزة مصممة لتكون منخفضة التكلفة ، وموفرة للطاقة ، وغالبًا ما تكون محمية بكلمة مرور بسيطة ، وهذا يجعل أجهزة إنترنت الأشياء عرضة بشكل لا يصدق لمحاولات القرصنة.

 ولهذا السبب تتجه العديد من المؤسسات نحو الذكاء الاصطناعي كجزء من آلية الأمان الخاصة بهم.

المراجع

  • Radanliev, P., De Roure, D., Page, K., Van Kleek, M., Santos, O., Burnap, P., … & Maple, C. (2021). Design of a dynamic and self-adapting system, supported with artificial intelligence, machine learning and real-time intelligence for predictive cyber risk analytics in extreme environments–cyber risk in the colonisation of Mars. Safety in Extreme Environments, 1-12.
  • Zeadally, S., Adi, E., Baig, Z., & Khan, I. A. (2020). Harnessing artificial intelligence capabilities to improve cybersecurity. Ieee Access, 8, 23817-23837.
  • Farivar, F., Haghighi, M. S., Jolfaei, A., & Alazab, M. (2019). Artificial intelligence for detection, estimation, and compensation of malicious attacks in nonlinear cyber-physical systems and industrial IoT. IEEE transactions on industrial informatics, 16(4), 2716-2725.

أمن المعلومات (14) الأمن السيبراني (12) الأمن المعلوماتي (4) الإقتصاد (5) الادارة الالكترونية (9) الامن السيبراني (4) الانترنت (7) البلوك تشين (13) البلوكشين (17) البيانات (9) البيانات الضخمة (13) التجارة الإلكترونية (14) التحول الرقمي (10) التسويق الرقمي (5) التعلم الآلي (4) التعلم العميق (6) التعليم عن بعد (5) التقنيات الحديثة (19) التنقيب في البيانات (3) الحكومة الالكترونية (5) الحكومة الذكية (4) الحوسبة السحابية (13) الحوسبة الضبابية (4) الخصوصية المعلوماتية (3) الذكاء الإصطناعي (9) الذكاء الاصطناعي (9) الروبوت (3) الطب (3) العملات الالكترونية (7) المحاسبة الرقمية (4) المدن الذكية (6) الواقع الافتراضي (4) الواقع المختلط (3) انترنت الأجسام (9) انترنت الأشياء (11) انترنت الاشياء (14) تحليل البيانات (8) تعلم الآلة (6) تقنيات التعليم (5) تقنية البلوكشين (18) حوكمة البيانات (4) حوكمة تقنية المعلومات (3) كوفيد19 (4) كيف أوظف الحوسبة السحابية (4) مفهوم العملات الإفتراضية المشفرة (3)

Print Friendly, PDF & Email

قيمنا

0 / 5. 0

اترك تعليقاً

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني. الحقول الإلزامية مشار إليها بـ *

انتقل إلى أعلى