امروزه نقش هوش مصنوعی در امنیت داده بسیار مهم است زیرا جهان هوشمندتر و متصل تر از همیشه است. بسیاری از گزارش‌ها تخمین می‌زنند که حملات سایبری با گذشت زمان سخت‌تر می‌شوند و تیم‌های امنیتی باید برای کنترل سیستم‌ها و داده‌ها به راه‌حل‌های هوش مصنوعی تکیه کنند.

تهدیدات هوش مصنوعی در امنیت داده

اولین قدم برای درک نقش هوش مصنوعی در امنیت داده ها، آشنایی با انواع مختلف تهدیدات برای امنیت داده ها است:

• مهندسی اجتماعی تکنیکی است که بازیگران بد برای دستکاری کاربران به منظور دسترسی یا اطلاعات ارزشمند به آنها استفاده می کنند. این تکنیک را می توان با انواع دیگر حملات سایبری ترکیب کرد. به عنوان مثال، مهاجمان می توانند به عنوان منابع قانونی پنهان شوند و کاربران را متقاعد کنند که بدافزار را دانلود و فعال کنند یا وارد سایت های مخرب شوند.

• فیشینگ «نوعی مهندسی اجتماعی است، فیشینگ رایج‌ترین تهدید است و معمولاً با ارسال پیام‌ها و ایمیل‌هایی انجام می‌شود که پوشش قانونی دارند تا قربانیان را فریب دهند تا داده‌های ارزشمندی بدهند یا بدافزاری را دانلود کنند که می‌تواند خود داده‌ها را بدزدد، مانند اسب‌های تروجان.
بدافزار (نرم‌افزار مخرب) یک اصطلاح کلی است که هر نوع نرم‌افزاری را توصیف می‌کند که عمدتاً برای آسیب رساندن به شبکه‌ها و دستگاه‌هایی مانند رایانه‌ها و گوشی‌های هوشمند طراحی شده است.

• Ransomware «نوعی بدافزار طراحی شده برای اخاذی از قربانیان برای دریافت پول با مسدود کردن دسترسی به تنظیمات و فایل‌ها تا زمانی که باج پرداخت شود. برای به دست آوردن مجدد دسترسی و کنترل سیستم خود، کاربران باید باج را بپردازند (معمولاً در یک بازه زمانی) و کلید رمزگشایی را که معمولاً (نه همیشه!) توسط بازیگر بد پس از سررسید پرداخت داده می شود، فعال کنند. یادآوری این نکته مهم است که حتی در صورت بازیابی دسترسی، مهاجم همچنان به تمام داده‌های سیستم دسترسی آزاد داشت و همچنان می‌توانست نسخه‌ای از آن را در سیستم خود ذخیره کند، بنابراین اطلاعات ارزشمند همچنان در خطر است.

• تهدیدهای پایدار پیشرفته (APTs) ‘نوعی حمله که توسط بازیگران برای نفوذ ناشناخته به شبکه و حفظ موقعیت خود برای دوره های طولانی استفاده می شود. این تکنیک کارآمد است زیرا شناسایی آن دشوارتر است به این دلیل که مهاجم می‌تواند داده‌های ارزشمند را بدون افزایش هشدار بدزدد.

• حمله‌های حساس به زمان با بهره‌برداری روز صفر که آسیب‌پذیری‌ها را بلافاصله پس از کشف آن‌ها قبل از ایجاد وصله و رفع ، افزایش می‌دهند. کاهش این حملات برای تیم های امنیتی سخت است و می تواند منجر به آسیب جدی به داده های ارزشمند شود.

• مهاجمان تزریق SQL از تزریق زبان پرس و جو ساخت یافته (SQL) برای دسترسی به سرور SQL و اجرای کدهای مخرب استفاده می کنند. ایده پشت این حمله آن است که از یک آسیب پذیری در سرورهای SQL استفاده کرده و آنها را مجبور به افشای اطلاعات مخفی کند.

• حمله انکار سرویس (DDOS) «بازیگران بد از این تکنیک برای سرریز کردن ترافیک شبکه‌ها و سرورها استفاده می‌کنند تا منابع آنها تمام شود و در دسترس کاربران قرار نگیرد.

• تهدید داخلی «نوعی حمله که در آن سازمان ها توسط افرادی که به طور مستقیم یا غیرمستقیم استخدام می کنند هدف قرار می گیرند. انواع مختلفی از حملات داخلی وجود دارد و معمولاً داده های ارزشمند و حساس سازمان را هدف قرار می دهند

• نقض داده «آسیب‌پذیری که به اشخاص غیرمجاز اجازه می‌دهد به داده‌های با ارزش و حساس مانند اطلاعات کاربر، رمز عبور، کارت اعتباری یا هر گونه اطلاعات حساس و خصوصی دسترسی داشته باشند.

راه حل های امنیت داده مبتنی بر هوش مصنوعی

ابزارهای امنیتی مبتنی بر هوش مصنوعی قادر به کاهش خطرات و حتی مدیریت بسیاری از تهدیدات امنیت داده ها هستند. آنها می توانند این کار را به تنهایی از طریق اتوماسیون و شناسایی یا با ارائه تیم های امنیتی و مراکز عملیات امنیتی (SOC) با قابلیت های پیشرفته انجام دهند.

• اطلاعات امنیتی و مدیریت رویداد (SIEM) “ابزار امنیتی است که از قوانین و همبستگی های آماری برای اطلاعات عملی در مورد رویدادهای امنیتی استفاده می کند و به تیم های امنیتی کمک می کند تا با رویدادها در کل محیط سازمانی مقابله کنند. با اطلاعات ارائه شده توسط SIEM، کارکنان SOC برای مقابله با تهدیدات امنیت داده در زمان واقعی مجهزتر هستند.

• تحلیل رفتار کاربر و نهاد (UEBA) «ابزاری است که از هوش مصنوعی برای جمع‌آوری، ردیابی و تجزیه و تحلیل داده‌ها از فعالیت‌های رایانه‌ای برای نشان دادن رفتارهای مشکوک استفاده می‌کند. UEBA الگوهای استفاده از دسترسی مشروع را می آموزد و از این الگوها برای شناسایی حملات پیچیده مانند تهدیدهای داخلی با شناسایی رفتارهایی که نشان دهنده نیت مخرب هستند و داده های ارزشمند را به خطر می اندازد، استفاده می کند.

• امنیت، هماهنگ‌سازی، اتوماسیون و پاسخ (SOAR) یک راه‌حل امنیت سایبری است که توسط سازمان‌ها برای جمع‌آوری داده‌ها و هشدار در مورد تهدیدات استفاده می‌شود. SOAR می تواند تهدیدها را شناسایی کند و به طور خودکار با تهدیدات سطح پایین به سرعت و کارآمد مقابله کند.

امروزه سازمان ها از اهمیت داده ها آگاهی بیشتری دارند و بیش از هر زمان دیگری به حفاظت از آن ها اهمیت می دهند. با رایج‌تر شدن و خطرناک‌تر شدن حملات سایبری، هرگز زمان بهتری برای استفاده از ابزارهای امنیتی مبتنی بر هوش مصنوعی در امنیت داده ها وجود نداشته است. این ابزارها پیچیده هستند و می توانند از داده های ارزشمند شما در برابر دسترسی یا آسیب دیدن اشخاص ثالث غیرمجاز محافظت کنند.

بیشتر بخوانید:

هوش مصنوعی در تجارت الکترونیک

هوش مصنوعی در زندگی روزمره

هوش مصنوعی در خودرو

هوش مصنوعی در رباتیک

لینکهای مفید:

گروه خودروسازی سایپا