في مجال الأمن السيبراني، كان المهاجمون يتمتعون تاريخيًا بالأفضلية. فالعائق أمام المهاجمين منخفض، بينما أصبح الدفاع أكثر تعقيدًا بشكل متزايد. يحتاج المهاجم إلى أن ينجح في هجومه مرة واحدة فقط، بينما يجب على المدافعين التصدي لجميع الهجمات بشكل مستمر.
لكن الآن، ولأول مرة، أصبح من الممكن تعديل موازين القوى لصالح المدافعين. أصبح بإمكاننا الآن منح المدافعين ميزة البيانات، فالأمن السيبراني أصبح لعبة تعتمد على البيانات.
من خلال البيانات الصحيحة، يمكن للمنظمات استخدام الذكاء الاصطناعي لاستخلاص رؤى ذات مغزى. وكلما زادت البيانات والذكاء المتاح لها، زادت قدرتها على استنباط معاني أعمق من تلك المعلومات.
البيانات والذكاء الاصطناعي في الأمن السيبراني: تغيير موازين القوة لصالح المدافعين
بالنسبة للمدافعين، فإن دمج البيانات والذكاء الاصطناعي يمتلك القدرة على تغيير قواعد اللعبة تمامًا. يمكن أن يساعد الشركات على العمل بمقياس الآلات، وليس فقط بمقياس البشر. يمكن للمدافعين رؤية المزيد من التهديدات والحد من الهجمات بسرعة لتقليل الأضرار. كما يمكنهم الانتقال من الاكتشاف والمعالجة إلى التنبؤ والوقاية. حتى أن المنظمات قد تبدأ في معالجة النقص الكبير في موارد وأدوات الأمن السيبراني.
إليك أربعة طرق يمكن أن تساهم فيها البيانات والذكاء الاصطناعي في منح المدافعين ميزة على المهاجمين:
- مساعدة مسؤولي الأمن باستخدام واجهات اللغة الطبيعية
إدارة سياسات الأمن عادة ما تتطلب موارد متخصصة للغاية. ومع الاستفادة من الذكاء الاصطناعي، يمكن للمسؤولين طلب من المساعد كتابة سياسات جديدة، وتحديد وحل التعارضات بين آلاف السياسات الحالية، واكتشاف السياسات والقواعد غير المهيكلة بشكل صحيح التي قد يستغلها المهاجمون، وتنفيذ الإجراءات التصحيحية اللازمة. هذا يساعد في تقليل الأخطاء وتقليص المخاطر، ويتيح لفِرق الأمان توفير ساعات عمل كثيرة، مما يعزز كفاءتهم حتى في حال استخدام موارد أقل خبرة.
- ربط البيانات للكشف عن الهجمات بدقة أعلى
تتوافر كمية ضخمة من البيانات عبر بيئة تكنولوجيا المعلومات، تشمل عمليات النقاط النهائية، والاتصالات عبر الويب والتطبيقات، وحركة مرور الشبكة، وسلوك المستخدمين، وغير ذلك. هذا الكم الكبير من البيانات ينتج عنه عدد هائل من الإشارات التي قد تؤدي إلى العديد من التنبيهات الكاذبة، مما يثقل كاهل فرق الأمان ويجعل من الصعب مراجعتها جميعًا. هذا يمكن أن يؤدي إلى الإرهاق من كثرة التنبيهات.من الطبيعي أن يتجاهلوا التنبيهات منخفضة المستوى. لكن مع نماذج الذكاء الاصطناعي، يمكنهم تحليل وربط جميع الإشارات الصغيرة التي يتم تجاهلها عادةً، وكشف إشارة أكبر لنمط هجوم حقيقي لا ينبغي تجاهله وقد يتم التغاضي عنه في الأحوال العادية. وهذا يعني أن الهجمات الأقل تمر، ويستطيع فرق الأمان تغطية نطاق أوسع بكفاءة أكبر.
- التنبؤ بالتهديدات وأتمتة الاحتواء والتعافي
عندما تبدأ نماذج التعلم العميق في اكتشاف إشارات صغيرة لثغرة جديدة تتنبأ بأنها قد تشكل تهديدًا محتملاً، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يقوم تلقائيًا بتوثيق حالة البيئة في تلك اللحظة، حتى قبل التحقق من صحة التهديد. ثم، إذا بدأت هذه الإشارات الصغيرة في التجمع واتضح أنها هجوم من نوع الفدية (رانسوم وير)، يكون لدى المدافعين نقطة استعادة فورية. وبالتالي، لن تُفقد أي بيانات. هذا يعد تحولًا كبيرًا لأنه يعني أنه حتى إذا لم يكن المدافعون على صواب في كل مرة، يمكنهم الاسترداد، واحتواء التهديد، وتقليص الأضرار.
- الكشف عن الحركة الضارة المخفية في الحركة المشفرة
في ظل أن معظم الحركة الشبكية تكون مشفرة، يصبح من غير العملي فك تشفير كل البيانات لإجراء فحص عميق للحزم. يمكن للذكاء الاصطناعي الاستفادة من كميات ضخمة من البيانات لفهم مؤشرات السلوك الضار. ومن ثم، يمكنه تحليل الحركة المشفرة للكشف عن السلوكيات الشاذة في الوقت الفعلي تقريبًا واتخاذ الإجراءات المناسبة بشكل تلقائي.
الاستفادة من البيانات والذكاء الاصطناعي
على الرغم من وعود الدمج بين البيانات والذكاء الاصطناعي في تحقيق التوازن لصالح المدافعين، إلا أن هناك اعتبارات هامة يجب أن تؤخذ في الحسبان.
جودة البيانات هي العامل الحاسم. مع تزايد كمية البيانات التي تستهلكها نماذج الذكاء الاصطناعي، تبرز المخاوف بشأن جودة هذه المعلومات. فالنماذج قد تتعلم من محتوى قد يُعتبر ""محتوى غير موثوق""، مما يضع تحديات أمام المنظمات التي تعتمد على هذه النماذج في اتخاذ القرارات. من الضروري اختيار النموذج ونهج التدريب بعناية لتقليل المخاطر المرتبطة بالبيانات المتحيزة أو غير الموثوقة.
هناك حاجة لـ ""التعلم غير الفعّال"". فيما يتعلق بالبيانات ونماذج الذكاء الاصطناعي، فإن القدرة على التخلص من أو إعادة ضبط البيانات والمعرفة المكتسبة والتي قد تكون قديمة تعتبر بنفس أهمية عملية التعلم الأولية. قد تعتمد النماذج المدربة بشكل مفرط على البيانات التاريخية، مما قد يؤدي إلى تجاهل التطورات الحديثة. بمعنى آخر، البساطة أفضل هنا، ويجب تحقيق توازن بين التعلم وإعادة التعلم لضمان الدقة والملاءمة على مر الزمن.
ومع تقدم التكنولوجيا، يجب أيضًا أن نولي اهتمامًا للأشخاص والمهارات اللازمة لضمان نجاحها. توسيع قاعدة المواهب أمر بالغ الأهمية. يجب على المنظمات أن تبدأ في توظيف المواهب بنشاط من مصادر متنوعة ومتعددة الخبرات والآراء، بما في ذلك المصادر غير التقليدية مثل المصممين والاختصاصيين في الفنون الحرة. ستظل القدرة على حل المشكلات والتفكير النقدي والابتكار ذات أهمية بالغة جنبًا إلى جنب مع الخبرة في الأمن السيبراني. كما أن الفرق المتنوعة تجلب رؤى جديدة حول التهديدات، مما يساهم في تحسين فعالية تدريب الذكاء الاصطناعي ويساعد في تعزيز وضع المنظمة في مجال الأمن السيبراني. في الواقع، يجب أن يكون الهدف في الأمن السيبراني هو حماية 8 مليارات شخص في العالم، ويجب أن تعكس مهارات الأمن السيبراني الأشخاص الذين نحميهم.
المضي قدمًا من خلال التعاون
نحن في فترة مثيرة للغاية في هذه الصناعة. إن دمج البيانات المناسبة مع النهج الصحيح للذكاء الاصطناعي يمكن أن يكون له تأثير كبير على المحترفين في مجال الأمن، حيث يمكن أن يحول الدفاعات من الاستجابة التفاعلية إلى الاستجابة الاستباقية. ومع ذلك، لا يزال هناك الكثير من العمل الذي يتعين القيام به لتحقيق هذا الهدف.
العالم أصبح أكثر ترابطًا بشكل متزايد. القضايا الاقتصادية والسياسية والاجتماعية والبيئية لا يمكن معالجتها في عزلة. إن الحفاظ على أمان العالم من الهجمات الإلكترونية سيتطلب شراكات وتعاونًا كبيرًا بين القطاعين العام والخاص. كما سيحتاج إلى مستويات جديدة من تبادل البيانات والتكامل بين الأطراف المعنية في الصناعة رغم الديناميكيات التنافسية بينهم. التغلب على هذه التحديات ليس أمرًا سهلًا، لكن القيام بذلك سيحسم ميزان الأمن السيبراني لصالح المدافعين.
المصدر: منتدى الاقتصاد العالمي
