6 طرق لمنع السرقة عبر الإنترنت باستخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي
نشرت: 2022-09-23جلبت إنترنت الأشياء والذكاء الاصطناعي فوائد لا تعد ولا تحصى للشركات في كل صناعة تقريبًا. من سلاسل التوريد المبسطة إلى عمليات التصنيع ، يقدم الذكاء الاصطناعي وإنترنت الأشياء حلولًا لأي احتياجات تنظيمية تقريبًا.
ومع ذلك ، فإن هذه التقنيات تمثل أيضًا مخاطر جديدة للأمن السيبراني لم تكن موجودة من قبل لأن العديد من الأجهزة متصلة بالإنترنت الآن. يعد خطر السرقة الإلكترونية أحد الاهتمامات الرئيسية للمنظمات بشأن تنفيذ حلول الذكاء الاصطناعي وإنترنت الأشياء.
تقدم هذه التقنيات المزيد من الأجهزة التي يمكن للقراصنة الوصول إليها عن بُعد والبرامج التي يمكن التلاعب بها لسرقة المعلومات أو الأموال ، سواء بشكل مباشر أو غير مباشر.
سنستكشف بعض التهديدات التي يشكلها الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ، جنبًا إلى جنب مع خمس استراتيجيات يمكنك استخدامها للتخفيف من مخاطر السرقة الإلكترونية لمؤسستك باستخدام هذه التقنيات. اذا هيا بنا نبدأ!
- توقع الهجمات المستقبلية
عندما يمكنك التنبؤ بهجمات مستقبلية ، يمكنك أيضًا منعها. عندما يمكنك التنبؤ بالهجمات المحتملة اللاحقة ، يمكنك تسليح فريق الأمان الخاص بك بمعلومات كافية للدفاع ضدها. هناك ثلاث طرق يمكنك من خلالها توقع الهجمات المحتملة باستخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي:
- تحليل حركة مرور الشبكة : يفحص هذا النوع من التحليل الاتصال بين الأجهزة الموجودة على الشبكة. يمكن أن يساعدك في اكتشاف الاتصالات الضارة بين الأجهزة التي قد تشير إلى هجوم وشيك.
- تحليل المستخدم والسلوك : يبحث هذا النوع من التحليل في ما يفعله المستخدمون وكيف يتفاعلون مع الأنظمة. يمكن أن يساعدك في اكتشاف سلوك المستخدم غير الطبيعي الذي قد يشير إلى هجوم وشيك.
- تحليل سلوك الشبكة: يراقب هذا النوع من التحليل الأجهزة وحركة المرور على الشبكة وحالة أجهزة وبرامج الشبكة. يمكن أن يساعدك تحليل سلوك الشبكة في اكتشاف الهجمات الوشيكة من خلال مراقبة حالة الأجهزة على الشبكة.
- تنفيذ المصادقة البيومترية
مصدر الصورة
المصادقة البيومترية هو نوع من التعريف يستخدم السمات الجسدية للشخص ، مثل بصمات أصابعه أو وجهه أو صوته ، لأغراض تحديد الهوية والتحقق. في معظم الحالات ، البيومترية تستخدم المصادقة مستشعرات لجمع البيانات ، مثل بصمات الأصابع أو مسح الشبكية ، ثم تستخدم البرامج لإنشاء معرف فريد.
تعد المصادقة البيومترية طريقة رائعة لمنع السرقة عبر الإنترنت لأنها لا تتطلب استخدام رمز أو رمز PIN ، والذي يمكن نسيانه أو سرقته. ومع ذلك ، فإن المصادقة البيومترية ليست مضمونة ويمكن اختراقها من قبل المهاجم باستخدام بصمة إصبع مزيفة أو انتحال هوية صوتية.
- اكتشاف واستجابة في الوقت الفعلي مدعومًا بالذكاء الاصطناعي
مصدر الصورة
يمكن للاكتشاف والاستجابة في الوقت الفعلي اكتشاف هجوم في الوقت الفعلي والرد باستخدام العلاج التلقائي. يمكنك استخدام الاكتشاف والاستجابة في الوقت الفعلي لمنع السرقة عبر الإنترنت بثلاث طرق.
- الكشف المبكر عن الشذوذ: الكشف المبكر عن الشذوذ هو نهج قائم على التحليلات لتحديد الأحداث الشاذة قبل أن تصبح تهديدات أمنية. يمكن أن يساعدك الاكتشاف المبكر للشذوذ في منع السرقة الإلكترونية من خلال تحديد سلوك الشبكة الذي يشير إلى هجوم محتمل.
- تحليل التهديدات في الوقت الفعلي: يعتمد هذا النهج على منصات معلومات الأمان وإدارة الأحداث (SIEM) لتحديد التهديدات. يمكن أن يساعدك تحليل التهديدات في الوقت الفعلي في منع السرقة الإلكترونية من خلال تحديد التهديدات على الشبكة.
- اكتشاف البيانات في الوقت الفعلي: يعتمد هذا النهج على التنقيب عن البيانات والتعلم الآلي وتحليلات الرسم البياني لمساعدتك على اكتشاف الأنماط في البيانات التي قد تشير إلى هجوم إلكتروني.
- مسح البيانات الضخمة AI
المسح الضخم للبيانات هو طريقة لتحليل كميات ضخمة من البيانات لتحديد التهديدات المحتملة. لمنع السرقة الإلكترونية ، يمكنك استخدام مسح البيانات الضخم بالذكاء الاصطناعي للبحث عن الملفات الضارة على أنظمتك ، مثل الفيروسات أو برامج الفدية.
يمكنك استخدام فحص البيانات للبحث عن التعليمات البرمجية المشبوهة ، مثل جزء من التعليمات البرمجية التي قد تكون جزءًا من شبكة الروبوتات أو للأنظمة التي تتواصل مع مجال مشبوه. يمكن لمسح البيانات أيضًا البحث عن البيانات الحساسة على أنظمتك ، مثل أرقام بطاقات الائتمان غير المشفرة.
إذا وجدت بيانات ضارة أو حساسة ، فيمكنك عزلها أو إزالتها من أنظمتك لمنع المزيد من الضرر.
- قم بتأمين بياناتك باستخدام منصات قائمة على blockchain
blockchain هو دفتر أستاذ موزع يسجل المعاملات والأصول ، مثل العقود ، غير قابلة للتغيير وقابلة للتدقيق. غالبًا ما ترتبط تقنية Blockchain بالعملات المشفرة ، مثل Bitcoin و Ethereum ، التي تستخدم التكنولوجيا لتتبع وتأمين معاملاتها.
كما أنها تستخدم في صناعات أخرى ، مثل الرعاية الصحية والطيران. توفر تقنية Blockchain طريقة قوية وآمنة لتخزين البيانات ومشاركتها. وقد أدى ذلك إلى تطوير منصات التعلم الآلي التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي والتي تستخدم تقنية blockchain لتخزين البيانات ومشاركتها بين المستخدمين بشكل آمن.
مصدر الصورة
تستخدم هذه الأنظمة الأساسية التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي شبكة لامركزية لتوزيع البيانات عبر عقد متعددة لضمان أن البيانات آمنة وغير مخزنة على خادم مركزي واحد. يتم أيضًا تشفير البيانات للحماية من الهجمات الضارة.
- ماسح الثغرات الأمنية القائم على التعلم الآلي
يعد ماسح الثغرات الأمنية المستند إلى التعلم الآلي أداة أمان تعتمد على الذكاء الاصطناعي وتحلل أنظمتك بحثًا عن نقاط الضعف ، مثل منافذ الشبكة غير الآمنة أو سياسة كلمة المرور الضعيفة ، وتوصي بإجراءات تصحيحية.
يعد برنامج فحص الثغرات الأمنية أمرًا بالغ الأهمية لأي استراتيجية أمنية لأنه يساعدك على تحديد المشكلات ومعالجتها قبل أن تصبح تهديدًا أمنيًا. يمكن لفحص الثغرات الأمنية منع السرقة الإلكترونية من خلال تحديد نقاط الضعف في أنظمتك وتقديم توصيات حول كيفية معالجتها.
يمكن استخدامه أيضًا لتحديد ما إذا كانت بياناتك معرضة للخطر ، وإذا كانت كذلك ، فيمكنها التوصية بطرق لتأمينها. يمكن أن تحدد أدوات فحص الثغرات الأمنية أيضًا التهديدات في بياناتك ، مثل عناوين URL الضارة. إذا عثر برنامج فحص الثغرات الأمنية على تهديدات في بياناتك ، فيمكنه تقديم توصيات لمعالجتها. على سبيل المثال ، يمكن أن يوفر قاعدة لمنع عناوين URL الضارة من الدخول إلى شبكتك.
استنتاج
ليس هناك من ينكر أن الجرائم الإلكترونية آخذة في الازدياد. يتصاعد عدد الهجمات وحجم الضرر الذي تسببه مع اعتماد المزيد من الشركات لهذه التكنولوجيا. ومع ذلك ، يساعد الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في مكافحة هذا التهديد من خلال اكتشاف أنماط السلوك الشاذ قبل أن يصبح تهديدًا أمنيًا.