سازمان‌ها گاهی اوقات به سختی تلاش می‌کنند تا با دسترسی به سطوح امنیتی مورد نیاز، مشکلات امنیتی سایبری را تا حد امکان از بین ببرند. همانطور که فناوری تکامل پیدا می کند، سطح مهارت نیز بالا می رود. هدف اصلی از مکانیزم‌های پیشرفته مانند بیگ دیتا و هوش مصنوعی، در حقیقت مقابله با تعداد روز افزون حملات وشناسایی نقاط ضعف، قبل از دستیابی هکرها است.

یادگیری ماشین و هوش مصنوعی، نقش مهمی را در ایجاد استانداردهای جدید امنیتی سایبری ایفا می کنند. در حالیکه پتانسیل بیگ دیتا، گسترده است، ممکن است به عنوان یک ابزار مستقل برای مقابله با هکرها، به تحلیل و بررسی داده‌ها در حجم وسیعی بپردازد. این موضوع زمانی است که یادگیری ماشین به عنوان یک قطعه از پازل گمشده، نادیده گرفته شود و به جای آن هوش مصنوعی با استفاده از مدیریت اطلاعات از منابع مختلف، حجم استفاده شده از بیگ دیتا ها را مورد سنجش قرار دهد.

چهار مرحله پاسخگویی به ریسک های امنیت سایبری با کمک بیگ دیتا و هوش مصنوعی

با انجام ۴ مرحله‌ زیر ما در خصوص اینکه چگونه، بیگ دیتا به همراه یادگیری ماشین و هوش مصنوعی، می‌تواند به سازمانها کمک کند تا با تهدیدات سایبری دست و پنجه نرم کنند و اطلاعات حساس شرکت را بکاپ بگیرند، توضیح خواهیم داد.

 مرحله‌ی اول: پیش‌بینی تهدیدات سایبری

قبل از آنکه یک سازمان شروع به اقدامات امنیتی کند، منطقی است که این ریسک را به جان بخرید و از نقاط ضعف سیستم، نقشه برداری کنید و بر روی آن تمرکز کنید. بین داده‌های خام جمع آوری شده و بینش‌های معنی دار متفاوتی وجود دارد که می تواند به نفع شرکت‌ها باشد و آنها را برای مقابله با حملات سایبری کمک کند. برنامه‌های هوش مصنوعی و تحمیلی، می‌توانند به استخراج نقاط مفید از داده‌های Historical بیزینس کمک کنند تا بتواند الگوها و مدل‌های منفی که ممکن است در آینده ایجاد شود را شناسایی کند. تجزیه و تحلیل چنین داده‌هایی و یافتن نشانه‌های لازم در شرایط غیر طبیعی می‌تواند به شرکت‌ها کمک کند تا سطح  سیستم‌های هشدار دهنده‌ی  خود را افزایش دهند.

 مرحله‌ی دوم: جلوگیری از فقدان و نقاط ضعف دیتا

در این شرایط خاص، هدف اصلی یک شر کت به حداقل رساندن صدمات ناشی از حملات و جلوگیری از وقوع حوادث احتمالی و هم چنین جلوگیری از، از دست دادن دیتا ها است. بیگ دیتا، به گسترش افق دید کمک می‌کند، تا از نقض‌های امنیتی به جای نشت کردن اطلاعات، جلوگیری شود.

شناسایی هوشمندانه و پنهان کردن آسیب پذیری‌های موجود و به موقع رسیدگی کردن خطرات، یک چارچوب زمانی برای شناسایی نشت داده‌ها است که از سال ۲۰۱۶ همانند رقم مشابه آن در سال ۲۰۱۵ توانسته است ۳۰ درصد کاهش پیدا کند. با این حال ۱۰۰ روز می‌تواند  ضرر قابل توجهی برای شرکتی که تحت تاثیر حملات قرار گرفته اند باشد. با استفاده از سیستم‌های هوش مصنوعی، شرکت‌ها به راحتی می‌توانند نقاط ورودی‌های غیر مجاز را پیدا کنند تا مجرمان را شکست بدهند و توانایی یادگیری ماشین و بیگ دیتا را افزایش دهند.

 مرحله‌ی سوم: شناسایی تهدیدات امنیتی سایبری

مجرمان سایبری شیادتر می‌شوند و تلاش‌های انسانی به تنهایی بر روی حملات سایبری نمی‌تواند موثر باشد. به این معنا که، تلاش‌های دستی برای مقابله با مجرمان دیگر کافی نیست. تزریق الگوریتم‌ها به برنامه‌های تحلیلی برای عملیات روزانه، از زوایای مختلف، کار یادگیری ماشین است که فعالیت‌های مناسب را به منظور اجرای اقدامات سریع در سازمان‌ها کشف می کند.

چالش عمومی برای مقابله با حجم وسیعی از دیتاها، باعث می‌شود تا هوش مصنوعی و یادگیری ماشین یک راهکار مناسب برای شناسایی بهتر خطرات به حساب آیند. مکانیزم‌های آنالیز کردن می‌تواند تهدیدات بالقوه را براساس پیچیدگی‌هایشان، طبقه بندی کنند و موارد مناسب را برای رسیدگی به خطرات و ایجاد سلسه مراتب تهدیدات پیدا کنند.

 مرحله‌ی چهارم: پاسخ به حملات سایبری

افزایش امنیت بالقوه از طریق بهبود برنامه‌های تداوم بیزینس و سرعت بخشیدن به روند بهبودی به کمک فناوری‌های پیشرفته امکان پذیر است. این موضوع به سازمان‌ها کمک می‌کند تا برنامه‌های از پیش تعیین شده‌ایی داشته باشند و از آنها برای بازیابی داده‌های از دست رفته استفاده کنند.

یادگیری ماشین باعث می شود که حفاظت از کاربران به سطح بالایی برسد، تا تهدیدات خارجی، دور از دسترس قرار بگیرند. برای مثال، ابر رایانه‌ی واتسون، از شرکت IBM می‌تواند به شناسایی حملات سایبری بپردازد و حتی توصیه‌هایی را برای خنثی سازی و یا اجتناب از حملات سایبری ارایه دهد. علاوه بر این انتقال هشدار به ذینفعان داخلی و خارجی که ممکن است تحت تاثیر حملات قرار گرفته باشند، از اهمیت خاصی برخوردار است. زیرا شخص ثالث باید سریعاَ مطلع شود. ارزیابی بینش امنیتی اولیه به کمک ماشین‌ها، راهکاری موثر برای مدیریت بحران امنیتی در دراز مدت است. هوش مصنوعی یادگیری ماشین به همراه بیگ دیتا ها می‌توانند، بر روی همگام سازی کار کنند تا یک تیم قدرتمند از تکنولوژی برای کمک به دنیای بیزنس بوجود بیاید که بتوانند به شناسایی و کاهش تهدیدات در برنامه‌های امنیتی سایبری و حملاتی که در دنیای دیجیتال همیشه در حال ر شد است، بپردازند.

به عنوان مثال، Spinbackup با استفاده از یادگیری ماشین به شناسایی موارد امنیتی به عنوان حملات Brute Force، نصب برنامه‌های بی‌قاعده، نشت اطلاعات و سازگاری برنامه‌ها با یکدیگر می‌پردازد.

صنعت امنیت سایبری در حال توسعه‌ی الگوریتم‌ها، برای حذف عوامل انسانی از امنیت دیتا‌ها و کمک به سازمان‌ها برای حل کردن ۲ مشکل جدی است – کنترل تهدیدات داخلی – و حفاظت از حملات باج‌افزارها.

____________________________________________

منبع : cyberlandnews.com