امنیت سایبری و هوش مصنوعی:یکپارچه سازی هوش مصنوعی در سیاست ها امنیتی شرکت شهاب

توانایی پیشگیری از حملات به صورت هوشمند با استفاده از هوش مصنوعی، به سازمان‌ها این امکان را می‌دهد که بازدهی بیشتری در مقابل تهدیدات سایبری داشته باشند. هوش مصنوعی می‌تواند با تجزیه‌وتحلیل داده‌های جمع‌آوری شده توسط سیستم‌های امنیتی، فعالیت‌های مشکوک در یک محیط را از فعالیت‌های عادی تشخیص دهد و درمورد نحوه مقابله با آن‌ها تصمیم‌گیری کند. درنتیجه با گذر زمان و تمرین بیشتر، هوش مصنوعی می‌تواند دقت شناسایی خطرات را افزایش دهد و هشدارهای کاذب را کمینه کند. «پرسه‌زنی» افراد نامرتبط در یک محل، یکی از فعالیت‌هایی است که می‌تواند بیانگر وجود خطر احتمالی باشد. به طور مثال هوش مصنوعی می‌تواند افراد عبوری از کنار یک مدرسه را رصد و شناسایی کند. در صورت عبور افراد مشکوک به جرم، آن‌ها را شناسایی و بر اساس رویه‌های تعیین‌شده واکنش مناسب نشان دهد.

بسیاری از شرکت ها پیش از این، کاوش در مورد این که هوش مصنوعی چگونه میتواند این خطرات را کاهش دهد را آغاز کرده اند. برای شرکت هایی که هنوز نمی دانند که چگونه می توانند هوش مصنوعی را برای برنامه های امنیتی خود پیاده سازی کنند ، مهم است که مراحل لازم برای دستیابی به موفقیت را تشخیص دهند. انجام این کار به کسب و کار ها کمک می کند تا از ضررهای غیر ضروری جلوگیری کنند و در نهایت از درآمد شرکت محافظت یا آن را افزایش دهند. با پیشرفت فناوری، هوش مصنوعی قرار است به یک تغییر دهنده بازی در دنیای امنیت سایبری تبدیل شود. محیط امنیت سایبری احتمالاً با ترکیب راه حل های مبتنی بر هوش مصنوعی با سایر فناوری های پیشرفته مانند GoProxies دوباره تعریف می شود و آن را هوشمندتر، سازگارتر و قادر به دفاع در برابر حملات جدید می کند.

در سال 2021 ضرر ناشی از تهدیدات امنیت سایبری به مبلغ خیره‌کننده 6 تریلیون دلار برآورد می‌شد. با گذر زمان و پیشرفت فناوری، انسان‌ها دیگر به تنهایی قادر به حفاظت از تهدیدات امنیتی یک سازمان نیستند. هوش مصنوعی می‌تواند برای متخصصان امنیت سایبری نقش بازوی تجزیه‌وتحلیل و شناسایی تهدیدات را ایفا کنند. آن‌ها می‌توانند به کمک هوش مصنوعی تصمیمات آگاهانه‌تری بگیرند و با استفاده کمتر از نیروی انسانی، از بروز خطرات جانی و مالی جلوگیری کنند. یکی از بخش‌های مهم پیاده‌سازی هوش مصنوعی در امنیت سایبری، شبیه‌سازی حملات سایبری است. این کار می‌تواند با ایجاد حملات آزمایشی یا تست نفوذ (penetration testing) انجام شود.

دستیابی به این تعادل برای حفظ اعتماد عمومی و جلوگیری از پیامدهای قانونی حیاتی است. هوش مصنوعی شامل شبیه‌سازی فرآیندهای هوش انسانی توسط ماشین‌ها، به‌ویژه سیستم‌های کامپیوتری است. این فرآیندها شامل یادگیری (به‌دست آوردن دانش و قواعد برای استفاده از آن دانش)، استدلال (استفاده از قواعد تعیین‌شده برای استنتاج‌های تقریبی یا قطعی) و خوداصلاحی می‌شوند. سیستم‌های هوش مصنوعی از الگوریتم‌هایی استفاده می‌کنند که حجم وسیعی از داده‌ها را به‌سرعت پردازش می‌کنند و تصمیم‌گیری‌های بلادرنگی را امکان‌پذیر می‌سازند که فراتر از توانایی‌های انسانی است. در این مرحله، مدل‌های یادگیری ماشینی با داده‌های پیشین و نمونه‌های واقعی از تهدیدات سایبری آموزش داده می‌شوند. این آموزش به مدل‌ها کمک می‌کند تا با الگوهای رفتاری تهدیدات آشنا شوند و بتوانند در زمان واقعی تهدیدات جدید را شناسایی کنند.

دوماً، با افزایش روزافزون فناوری و پیچیدگی حملات سایبری، استفاده از روش‌های سنتی برای مقابله با تهدیدات سایبری کارآمد نیست. هوش مصنوعی با قابلیت تطبیق‌پذیری بالا، می‌تواند الگوهای جدید حملات را یاد بگیرد و خود را به‌طور مداوم با تهدیدات در حال تغییر وفق دهد. نرم‌افزارها همیشه در معرض آسیب‌پذیری‌های امنیتی قرار دارند که می‌تواند به مهاجمان اجازه دهد به سیستم نفوذ کنند. هوش مصنوعی قادر است با تحلیل کدهای نرم‌افزار، نقاط ضعف و آسیب‌پذیری‌ها را شناسایی کرده و پیش از اینکه مهاجمان از آن‌ها سوءاستفاده کنند، توسعه‌دهندگان را مطلع سازد. GitHub Copilot و CodeQL از جمله ابزارهایی هستند که از هوش مصنوعی برای شناسایی آسیب‌پذیری‌های امنیتی در کدهای نرم‌افزاری بهره می‌برند.

این همکاری می‌تواند به توسعه راه‌حل‌های نوآورانه و پایدار برای مسائل امنیتی شهری منجر شود. همچنین، آموزش و مشارکت فعال شهروندان در فرآیندهای تصمیم‌گیری می‌تواند به افزایش اعتماد عمومی و پذیرش سیستم‌های امنیتی هوشمند کمک کند. با توجه به این نکات، می‌توان نتیجه گرفت که پیاده‌سازی موفق سیستم‌های امنیتی هوشمند در شهرها نیازمند رویکردی جامع و چندجانبه است که تمامی جوانب فنی، اجتماعی و قانونی را در بر گیرد. هوش مصنوعی دارای این مزیت جالب در امنیت سایبری است، می‌دانید که حس ششم را برای شناسایی و از بین بردن تهدیدهایی دارد که گرفتن آن‌ها سخت است. رویکردهای سنتی مبتنی بر امضا تا حدی مؤثر هستند، اما در مواجهه با تهدیدهای بدیع و پیش از این دیده نشده، کوتاهی می‌کنند.

برای مثال، اگرچه در حال حاضر پهپاد‌ها فقط توسط نیروی انسانی کنترل می‌شوند، اما در آینده با پیشرفت‌های فناوری، هوش مصنوعی می‌تواند وظیفه راهبری پهپادهای نظارت بر جاده‌ها و اماکن را نیز بر عهده بگیرد. در این صورت همان طور که ربات‌ها عملیات‌های تکراری، خسته‌کننده و خطرناک یک کسب‌وکار را انجام می‌دهند، یک پهپاد پلیس می‌تواند به شناسایی سریع‌تر تهدیدات و مقابله با آن‌ها کمک کند. هوش مصنوعی با ارائه تحلیل‌های دقیق و پیشنهادات مناسب، به کارشناسان امنیتی کمک می‌کند تا تصمیمات بهتری بگیرند. به عنوان مثال، پلتفرم Cortex XSOAR از هوش مصنوعی برای تحلیل اطلاعات و ارائه راهکارهای دقیق به کارشناسان امنیتی بهره می‌برد. در نهایت، انتخاب زبان برنامه‌نویسی مناسب به نیازهای خاص پروژه شما بستگی دارد. اگرچه پایتون به دلیل سادگی و اکوسیستم قوی‌اش انتخاب اول بسیاری از برنامه‌نویسان است، اما زبان‌های دیگر نیز بر اساس نوع پروژه می‌توانند گزینه‌های مناسبی باشند.

هوش مصنوعی با یادگیری الگوهای عادی ترافیک، می ‌تواند فعالیت ‌های مشکوک، مانند تلاش برای نفوذ به هکرها را شناسایی کند و قبل از اینکه آسیبی وارد شود، آنها را مسدود کند. در مجموع، هوش مصنوعی مزایای متعددی را برای امنیت سایبری به ارمغان می ‌آورد که باعث شده است تا آن را به ابزاری ضروری برای متخصصان امنیت سایبری در سراسر جهان تبدیل نماید. درست مانند نحوه قضاوت علاقه‌مندان به فیلم درباره اقتباس‌های فیلم بر اساس وفاداری آنها به کتاب اصلی، ما هنگام شنیدن یک داستان تصاویر ذهنی پیچیده‌ای را با شخصیت‌ها، مکان‌ها و رویدادها تشکیل می‌دهیم. تقویت دفاع دیجیتالی خود با کمک هوش مصنوعی – اینگونه ما امنیت سایبری را ارتقا می دهیم. هوش مصنوعی با ارزیابی آسیب‌پذیری‌های شبکه و سیستم‌ها، نقاط ضعف را شناسایی کرده و آنها را بر اساس اهمیت اولویت‌بندی می‌کند.

زمانی که گوگل TensorFlow.js را منتشر کرد، توسعه‌دهندگان کمی برای برنامه‌ نویسی هوش مصنوعی به سراغ TensorFlow.Js رفتند. توسعه‌دهندگان می‌توانند از قابلیت‌های یادگیری ماشین در نرم‌افزارهای کاربردی به شکلی استفاده کنند تا برنامه‌ها ببینند، بشنوند و از خود واکنش‌های هوشمندانه نشان دهند. با گسترش فناوری‌هایی همچون یادگیری ماشین و حضور ملموس آن‌ها در زندگی بشر برخی مهارت‌های برنامه‌نویسان نظیر تبحر در حل مسائل، درک چگونگی کارکرد سامانه‌های فنی و بهینه‌سازی آن‌ها اهمیت بیشتری پیدا می‌کند. اگر علاقه دارید خودتان یا تیم تحت هدایت شما، زمان بیشتری را به انجام امور خلاقانه بپردازند، می‌توانید وظایف کدنویسی را تاحدودی به ابزار Replit Ghostwriter بسپارید. این چت‌بات قادر به نوشتن کدها است و می‌تواند دستورات زبانی را به کد تبدیل نماید یا عملکرد و هدف کدها را تشریح کند.

این رویکرد نه تنها به کاهش هزینه‌ها و افزایش کارایی منجر می‌شود، بلکه به بهبود روابط بین جامعه و نیروهای پلیس نیز کمک می‌کند. یکی از مزایای اصلی سیستم‌های امنیتی هوشمند، توانایی آن‌ها در پیش‌بینی و پیشگیری از جرایم است. با تحلیل داده‌های تاریخی و الگوهای رفتاری، این سیستم‌ها می‌توانند نقاط پرخطر را شناسایی کرده و به نیروهای امنیتی هشدارهای لازم را ارائه دهند. این امر نه تنها به کاهش وقوع جرایم کمک می‌کند، بلکه باعث افزایش احساس امنیت در جامعه می‌شود. علاوه بر این، سیستم‌های هوشمند می‌توانند با شناسایی رفتارهای مشکوک و غیرعادی، به جلوگیری از وقوع حوادث ناگوار کمک کنند. پیاده‌سازی هوش مصنوعی در سیستم‌های امنیتی نیازمند برنامه‌ریزی دقیق، انتخاب ابزارهای مناسب و مدیریت مستمر است.

به طورکلی می‌توان آن را روشی برای کارشناسان امنیتی دانست که با کمک آن به تجزیه و تحلیل، مطالعه و درک جرایم سایبری می پردازند. همچنین به بهبود فناوری‌هایی که شرکت‌ها برای مبارزه با مجرمان سایبری استفاده می‌کنند نیز کمک کرده تا داده‌های مشتری را ایمن نگه دارند. بنابراین در اینجا اهمیت امنیت سایبری مطرح می‌گردد، چراکه سرقت داده‌ها در سیستم‌ها همچنان در حال رشد است. هوش مصنوعی می ‌تواند برای یافتن نقاط ضعف در سیستم ‌های امنیتی و نفوذ به آن ‌ها به منظور سرقت داده‌ ها یا اختلال در عملکرد سیستم ‌ها استفاده شود. به طور مثال، هوش مصنوعی می ‌تواند با امتحان تعداد زیادی گذرواژه مختلف یا با استفاده از الگوریتم ‌های یادگیری ماشین برای شناسایی نقاط ضعف در نرم‌افزار، به این امر دست یابد. هکرها می ‌توانند از هوش مصنوعی برای شناسایی و هدف ‌گیری افراد و سازمان ‌های آسیب ‌پذیر استفاده کنند.

اگر پروژه شما با حجم عظیمی از داده‌ها سروکار دارد، اسکالا و Apache Spark گزینه‌های مناسبی هستند. برای دستیابی به بهترین نتایج، توضیحات دقیق و کامل از مسئله خود ارائه دهید، کدهای تولید شده را بازبینی و تست کنید و از ابزارهای کمکی برای بهبود فرآیند توسعه استفاده کنید. نوشته هوش مصنوعی در حوزه امنیت+ مزایا، فرصت ها و مشکلات اولین بار در هفته‌نامه شنبه. 5 سال است افتخار این را داریم که به شما خدمات خوبی در زمینه آموزش برنامه نویسی و ورود به بازار کار ارائه دهیم. برای تست امنیت شبکه و سیستم‌های مختلف، می‌توان از اسکریپت‌های سفارشی پایتون استفاده کرد. در این بخش، نحوه ساخت اسکریپت Brute Force و استفاده از Paramiko و Socket برای تست نفوذ را بررسی می‌کنیم.

یک اسکنر شبکه وظیفه دارد که دستگاه‌های متصل به شبکه، پورت‌های باز و سرویس‌های فعال را شناسایی کند. با ما در درسمن همراه شوید تا مباحث جالبی را از تامین امنیت با هوش مصنوعی در خدمت شما عزیزان دهیم. نشست تخصصی «کلاد و آینده زیرساخت‌ها در نگاه مدیران سازمانی» دیروز در جریان رویداد «ابری گپ» با حضور مدیران سازمان‌های مشتری ابرآمد برگزار و درباره تجربه آنان از مهاجرت به ابر گفتگو شد. به گفته او، مواردی همچون طراحی سرورها و فایروال‌ها، داشبورد مدیریت همراه ماشین‌حساب برای محاسبه و دریافت پیش‌فاکتور و پایش سرور ابری از دیگر امکانات این پلتفرم است. اگه نتونیم این اهداف رو به طور کامل و بی‌نقص به ماشین منتقل کنیم، باید یه فرمول جدید طراحی کنیم – فرمولی که توش ماشین اهداف ما رو دنبال می‌کنه، ولی به طور ذاتی نمی‌دونه این اهداف دقیقاً چیا هستن.

در واقع هوش مصنوعی می‌تواند شریکی قدرتمند برای افزایش امنیت سایبری باشد، البته به شرطی که با دقت و مسئولیت‌پذیری از آن استفاده شود. Cylance با استفاده از هوش مصنوعی برای پیش‌بینی و جلوگیری از تهدیدات قبل از وقوع، رویکردی آینده‌نگرانه را اتخاذ می‌کند. روش‌شان شامل تجزیه و تحلیل فایل‌ها و فرآیندها در نقطه پایانی از طریق مدل‌های یادگیری ماشین است که به سازمان‌ها این امکان را می‌دهد که خطرات را قبل از اجرای اقداماتی که ممکن است مضر باشند، شناسایی کنند. گزارش‌ها نشان می‌دهد که ادغام راهکارهای Cylance منجر به کاهش ۷۰ درصدی در حوادث بدافزار شده است که کارایی تدابیر پیش‌بینی‌گر هوش مصنوعی را نشان می‌دهد. Darktrace از هوش مصنوعی برای شناسایی و پاسخ خودکار به تهدیدات امنیتی از طریق رویکرد خودآموز استفاده می‌کند.

اگر کلید مذکور را پیدا نکردید، احتمالاً این سرویس هنوز برای شما فعال نشده است. استفاده از این ابزار برای علاقه‌مندان رایگان است؛ اما کاربران پولی سرویس Colab گوگل زودتر از بقیه به آن دسترسی خواهند داشت. محققان دانشگاه Carnegie Mellon سرویس مذکور را براساس مدل زبانی GPT-2 شرکت OpenAI توسعه داده‌اند و ادعا دارند که محصول آنها در نوشتن کدهای زبان C عملکرد بهتری در مقایسه با سایر ابزارها از خود نشان می‌دهد. PolyCoder به عنوان یک سرویس متن‌باز و به عنوان رقیب اصلی برای OpenAI Codex شناخته می‌شود که شیوه‌ای متفاوت در مقایسه با رقبای خود را در پیش گرفته است. استفاده از ابزار گفته شده، نه‌تنها برای تمامی کاربران رایگان است؛ بلکه آنها می‌توانند به داده‌های مورد استفاده برای تمرین دادن AI نیز دسترسی داشته باشند. به همین دلیل مشارکت‌کنندگان قادر خواهند بود داده‌های جدیدی را برای بهبود عملکرد سرویس به آن اضافه نمایند.

ما نیز با هدف کمک به بهبود این دفاع‌ها، از هوش مصنوعی در این زمینه‌ها بهره می‌بریم. پاسخ به تهدیدات را میتوان از قابلیت های هوش مصنوعی در امنیت سایبری به شمار آورد.به طوری که پس از شناسایی و تجزیه و تحلیل تهدیدات، تمامی تمهیدات لازم برای پاسخ به آنها توسط هوش مصنوعی اندیشیده میشود. تصمیم گیری های خودکار، جلوگیری از تهدیدات و به حداقل رساندن آسیب های ناشی از آن با هوش مصنوعی امکان پذیر است. تعیین توانمندی‌های هرکدام از این دو عامل و تعادل بین آنها، یکی از چالش‌های مهم در طراحی سیستم‌های امنیتی با هوش مصنوعی است. از این‌رو، نیاز به پژوهش و توسعه راهکارهایی که هوش مصنوعی و انسان را به بهترین شکل ممکن در کنار هم قرار دهد به شدت احساس می‌شود.

به همین دلیل کارشناسان امنیتی باید میان ضوابط امنیتی و سطح دسترسی کاربران توازن ایجاد کنند. امروزه بسیاری از موارد کاربردی هوش مصنوعی در حوزه امنیت فیزیکی شامل تشخیص «سُر خوردن و افتادن» افراد در فروشگاه‌ها است. یادگیری ماشین و پردازش زبان طبیعی (NLP) هستند که این قابلیت‌ها را در هوش مصنوعی ایجاد می‌کنند. تهدیدات سایبری به طور مداوم در حال تغییر و پیچیده‌تر شدن هستند؛ بنابراین، مدل‌های هوش مصنوعی باید به طور مداوم نظارت و به‌روزرسانی شوند. با توجه به تهدیدات جدید و الگوهای تازه، ممکن است نیاز باشد مدل‌ها بهبود یابند و داده‌های جدیدی به آن‌ها افزوده شود. استفاده از فرآیندهای یادگیری مداوم و نظارت بر نتایج عملکرد مدل‌ها به این مرحله کمک می‌کند.

این تحلیل‌ها به مدیران شهری کمک می‌کند تا با اتخاذ تدابیر مناسب، از وقوع حوادث ناگوار جلوگیری کنند. به عنوان مثال، با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، می‌توان مناطقی را که احتمال وقوع جرایم در آن‌ها بیشتر است شناسایی کرده و اقدامات پیشگیرانه‌ای نظیر افزایش حضور پلیس در آن مناطق را اجرا کرد. همچنین، سیستم‌های امنیتی مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند با تحلیل داده‌های ترافیکی، به بهبود مدیریت ترافیک و کاهش تصادفات کمک کنند. این سیستم‌ها با پیش‌بینی ترافیک و ارائه مسیرهای جایگزین، می‌توانند به کاهش زمان واکنش نیروهای امدادی در مواقع اضطراری کمک کنند. در دنیای امروزی که تهدیدات سایبری روزبه‌روز پیچیده‌تر و متنوع‌تر می‌شوند، هوش مصنوعی به عنوان یکی از موثرترین ابزارها برای مقابله با این تهدیدات مطرح است.

استفاده از داده‌های برچسب‌گذاری‌شده و کیفیت بالای داده‌ها برای موفقیت این مرحله بسیار اهمیت دارد. برای دریافت بهترین نتایج از ابزارهای هوش مصنوعی، باید توضیحات دقیق و کاملی از مسئله و نیازهای خود ارائه دهید. ابزارهای هوش مصنوعی معمولاً به منابع و مستندات گسترده‌ای دسترسی دارند که می‌توانند در حل مسائل برنامه‌نویسی مفید باشند. استفاده از هوش مصنوعی برای حل سوالات برنامه‌نویسی می‌تواند فرآیند یادگیری و حل مسائل را بسیار ساده‌تر کند. در ادامه، یک راهنمای جامع برای استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی در حل سوالات برنامه‌نویسی ارائه می‌دهیم.

این بهینه‌سازی می‌تواند شامل بهبود کارایی، کاهش مصرف منابع یا افزایش خوانایی کد باشد. برای مثال برخی از چراغ‌های راهنمایی رانندگی هوشمند با محاسبه زمان مورد نیاز برای توقف خودرو‌ها در پشت چراغ قرمز از هوش مصنوعی استفاده می‌کنند. غلط یاب‌ گوشی‌های هوشمند کلماتی را که نادرست نوشته شده‌اند را شناسایی و آن را با کلمه‌ی درست جایگذاری می‌کنند. آن‌ها شیوه نگارش شما را یاد می‌گیرند و کلماتی مناسب را برای تکمیل جمله ارائه می دهند. دستیار‌های صوتی گوگل (Google Now) ، اپل (Siri) و مایکروسافت (Cortana) به سوالات و درخواست‌های شما پاسخ می‌دهند و در هنگام رانندگی تنها با گوش سپردن به سخنان شما؛ برای دوستانتان پیامک می نگارد و ارسال می‌کند . همچنین با شناختی که از شما دارند (مانند سلیقه) به بررسی رستوران‌های نزدیک مورد علاقه شمامی‌پردازند و بهترین رستوران را پیشنهاد می‌دهند.

از ترکیب این دو بُعد – یعنی انسان‌محور در مقابل عقلانی، و فکر در مقابل رفتار – چهار رویکرد مختلف به وجود میاد. جالبه که برای هر کدوم از این ترکیب‌ها هم طرفدارها و برنامه‌های تحقیقاتی بوده و هست. سی پلاس‌پلاس به دلیل کنترل مستقیم بر حافظه و عملکرد بالا، انتخاب محبوبی برای پروژه‌های حساس به زمان است. برای مثال در این ویدیو، کاربر کلی تابع zip را پرسیده ایم و همچنین درخواست یک لیست 10 تایی رندوم از CHAT GPT کرده ایم که یک سوال غیر مرتبط با کد موجود است. اگر بخواهیم سوالی عمومی و مستقل از کد موجود در ویرایشگر از CHAT GPT بپرسیم، ابتدا باید دکمه شامل شدن کد را غیر فعال کنیم و سپس سوال را بپرسیم. در غیر اینصورت، CHAT GPT به اشتباه موارد گفته شده در کد را نیز در پاسخ خود لحاظ می کند.

یکی از اصلی‌ترین چالش‌ها و شکست امنیت با هوش مصنوعی، توانایی مهاجمان در تطبیق با سیستم‌های هوش مصنوعی و انجام حملات مبتنی بر آن است. به علاوه، مسائل حریم خصوصی نیز می‌تواند یک موضوع مهم در استفاده از تکنولوژی‌های هوش مصنوعی برای امنیت سایبری باشد. این موضوع شامل توسعه امنیتی نرم‌افزار، تست‌های امنیتی مداوم، به‌روزرسانی‌های امنیتی و مانیتورینگ مداوم برای تشخیص سریع ترددهای ناخواسته است. بنابراین، هوش مصنوعی می‌تواند در این فرآیندها بهبودهای مهمی از جمله شناسایی خودکار آسیب‌پذیری‌ها و اجرای تست‌های امنیتی، ایجاد کند. نقاط پایانی، از جمله دستگاه‌های فردی مانند رایانه‌ها و دستگاه‌های تلفن همراه، اهداف رایج حملات سایبری هستند. در تشخیص خطرات و گام برداشتن برای جلوگیری از مرگ آنها در مسیر خود بسیار ماهر است.