كيف تساعد خوارزميات #تعلم_الآلة في تحسين #الأمن_السيبراني ؟
مقال جميل يستعرض استخدامات متنوعة لتقنيات #علم_البيانات و #تعلم_الآلة في الـ Cybersecurity متوفر على الرابط ، وألخص أبرز نقاطه في أسفل هذه التغريدة
analyticsinsight.net
مقال جميل يستعرض استخدامات متنوعة لتقنيات #علم_البيانات و #تعلم_الآلة في الـ Cybersecurity متوفر على الرابط ، وألخص أبرز نقاطه في أسفل هذه التغريدة
analyticsinsight.net
اليوم من الصعوبة نشر حلول قوية للأمن السيبراني بدون الاعتماد بشكل كبير على خوارزميات تعلم الآلة (Machine Learning) ، ومن الصعوبة استخدام تعلم الآلة بشكل صحيح بدون اتباع نهج شامل وغني وكامل لمجموعة البيانات ، اذاً من #البيانات نبدأ وإليها ننتهي ، هي مصدر الخوف وصمام الأمان
يمكن دمج تعلم الآلة مع أنظمة الأمن السيبراني للتعرف على الأنماط والتعلم منها لاكتشاف ومنع الهجمات المتكررة وكذلك التكيف مع السلوكيات المختلفة ، خوارزميات تعلم لآلة تساعد فرق الأمن السيبراني في أن تكون أكثر استباقية في منع المخاطر والاستجابة للهجمات الحية
يمكن استخدام خوازميات تعلم الآلة في مناطق مختلفة داخل Cyber Security لتحسين الإجراءات الأمنية وجعلها أكثر بساطة لمحللي الأمن لاكتشاف التهديدات الجديدة وتحديد أولوياتها والتعامل معها ومعالجتها بسرعة من أجل فهم أفضل للهجمات الإلكترونية السابقة وبناء تدابير دفاعية مناسبة
1⃣ أتمتة المهام:
تستخدم #تعلم_الآلة في أتمتة المهام في أنظمة الأمن السيبراني لتبسيط العمليات المتكررة والمستهلكة للوقت، مثل الفرز الذكي واكتشاف البرامج الضارة وتحليل سجل الشبكة وكذلك تحليل نقاط الضعف، مما يساعد الشركات لتنفيذ أعمالها بشكل أسرع وتستجيب للمخاطر وتعالجها بفعاليةأكبر
تستخدم #تعلم_الآلة في أتمتة المهام في أنظمة الأمن السيبراني لتبسيط العمليات المتكررة والمستهلكة للوقت، مثل الفرز الذكي واكتشاف البرامج الضارة وتحليل سجل الشبكة وكذلك تحليل نقاط الضعف، مما يساعد الشركات لتنفيذ أعمالها بشكل أسرع وتستجيب للمخاطر وتعالجها بفعاليةأكبر
2⃣ كشف التهديدات وتصنيفها:
يمكن تحقيق ذلك من خلال تحليل مجموعات #البيانات_الضخمة للأحداث الأمنية وإيجاد أنماط السلوك الضارة ، حينما يتم التعرف على الأحداث المماثلة تعمل خوارزميات الـ ML على تصنيفها ومن ثم التعامل معها بشكل مستقل باستخدام نماذج مطورة تم تدريبها بشكل جيد
يمكن تحقيق ذلك من خلال تحليل مجموعات #البيانات_الضخمة للأحداث الأمنية وإيجاد أنماط السلوك الضارة ، حينما يتم التعرف على الأحداث المماثلة تعمل خوارزميات الـ ML على تصنيفها ومن ثم التعامل معها بشكل مستقل باستخدام نماذج مطورة تم تدريبها بشكل جيد
3⃣ التصيد (Phissing):
تستخدم خوارزميات تعلم الآلة لتحديدعناوين URL السليمة أو الضارة، تقوم بتصنيف العناوين واكتشاف الاتجاهات التي تشير إلى رسائل البريد الالكترونية الاحتيالية (spam detection) بالاعتماد على خصائص مثل عناوين البريد الالكتروني وبيانات الرسالة وأنماط الترقيم
تستخدم خوارزميات تعلم الآلة لتحديدعناوين URL السليمة أو الضارة، تقوم بتصنيف العناوين واكتشاف الاتجاهات التي تشير إلى رسائل البريد الالكترونية الاحتيالية (spam detection) بالاعتماد على خصائص مثل عناوين البريد الالكتروني وبيانات الرسالة وأنماط الترقيم
4⃣ سلطة الدخلاء (WebShell):
برامج يتم زرعها في الويب وتمكن المهاجم من الوصول إلى قاعدة البيانات والحصول على البيانات الشخصية، تستخدم خوارزميات تعلم الآلة للتفريق بين السلوك الطبيعي (المستخدم) والسلوك الشاذ (المهاجم) لتصنيف العملية وإيقاف تنفيذها
برامج يتم زرعها في الويب وتمكن المهاجم من الوصول إلى قاعدة البيانات والحصول على البيانات الشخصية، تستخدم خوارزميات تعلم الآلة للتفريق بين السلوك الطبيعي (المستخدم) والسلوك الشاذ (المهاجم) لتصنيف العملية وإيقاف تنفيذها
من الأمثلة التعرف على سلوك المستخدمين في عربات التسوق الالكترونية وتدريب الخوارزمية على التفريق بين السلوك الطبيعي والشاذ ، واكتشاف أنماط السلوك مثل تسجيل دخول العامل في وقت متأخر من المساء ، أو الوصول عن بُعد غير الموثوق به ، أو عدد التنزيلات الكبير بشكل غير طبيعي
5⃣ تصنيف مخاطر الشبكة:
يمكن استخدام ML لفحص مجموعات بيانات الهجمات الإلكترونية السابقة واكتشاف مناطق الشبكة التي تم استهدافها بشكل متكرر في هجمات معينة، يمكن أن تساعد هذه النتيجة في تقييم فرصة وتأثير الهجوم وبالتالي تقل احتمالية أن تكون المنظمات أهدافًا للاعتداءات المستقبلية
يمكن استخدام ML لفحص مجموعات بيانات الهجمات الإلكترونية السابقة واكتشاف مناطق الشبكة التي تم استهدافها بشكل متكرر في هجمات معينة، يمكن أن تساعد هذه النتيجة في تقييم فرصة وتأثير الهجوم وبالتالي تقل احتمالية أن تكون المنظمات أهدافًا للاعتداءات المستقبلية
6⃣ التفاعل الانساني:
تعد خوارزميات #تعلم_الآلة ممتازة في تفسير اللغة المنطوقة والتعرف على الصور والوجوه ، صحيح أن إمكانيات #الذكاء_الاصطناعي تتطور بشكل كبير وساعدت خوارزميات #التعلم_العميق في تحليل البيانات الغير مهيكلة من صور وأصوات ومقاطع إلا أنها لازالت تتطلب تدخل بشري للتدقيق
تعد خوارزميات #تعلم_الآلة ممتازة في تفسير اللغة المنطوقة والتعرف على الصور والوجوه ، صحيح أن إمكانيات #الذكاء_الاصطناعي تتطور بشكل كبير وساعدت خوارزميات #التعلم_العميق في تحليل البيانات الغير مهيكلة من صور وأصوات ومقاطع إلا أنها لازالت تتطلب تدخل بشري للتدقيق
جاري تحميل الاقتراحات...