نقش هوش مصنوعی و Machine learning در امنیت سایبری

دو فاکتور ML و AI به آرامی نحوه تعامل ما با تکنولوژی را تغییر داده اند. این تکنولوژی ها بخشی جدایی ناپذیر از زندگی روزمره ما شده اند، امکان استفاده از ترجمه سریع و همزمان و همچنین استفاده از چت بات های مجازی توسط افراد سالمند، نمونه هایی از این موارد می باشند. دنیای امنیت سایبری در دهه گذشته با بهره گیری از هوش مصنوعی و Machine learning در اپلیکیشن های مختلف مانند مقابله با بدافزارها، شناسایی اسپم و تهدیدات ایمیل، آنالیز ترافیک شبکه، سیستم تشخیص چهره و بسیاری موارد دیگر در صدر قرار گرفته بود.منظور از AI و ML چیست؟برای پرداختن به این دو واژه از تعاریف بسیار ساده شروع می کنیم. Machine learning بدین معناست که کامپیوترها قادر به تصمیم گیری در بخشی ار عملکردهای خود هستند. این امر مستلزم ورودی هایی مانند دانش و داده های آموزشی است؛ در حالی که هوش مصنوعی (AI)، اعمالِ دانشِ آموخته شده است. هوش مصنوعی در تلاش است چالش های تکنیکی یا تجاریِ مبتنی بر داده ها را برطرف کند و به کاربران در فرایند تصمیم گیری کمک کند. در صورت نیاز می توان از هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل سریعِ مجموعه ی بسیار بزرگی از داده ها استفاده کرد که هرگز، مغز انسان توانایی پردازش آن ها را ندارد.سوالی که مطرح می شود این است که آیا هوش مصنوعی کامل و بدون نقص است؟ در پاسخ باید گفت همیشه این طور نیست. همان طور که تمامیت و کامل بودنِ برنامه های کامپیوتری، به برنامه نویس آن بستگی دارد، AI و ML نیز به اطلاعاتی که به آن ها داده می شود، وابسته هستند. در برخی از الگوریتم های AI که داده های اشتباه وارد شده است، چت بات ها (chatbot) دچار عملکرد نامناسب شده اند. با اینکه هنوز کارهای زیادی برای پیشرفت می توان انجام داد، اما این الگوریتم ها می توانند مزایای قابل توجهی را نسبت به انسان ها که ممکن است خطاهای زیادی مرتکب شوند، ارائه دهند.بدافزارهای مبتنی بر هوش مصنوعیشواهد زیادی مبنی بر استفاده ی مهاجمان سایبری از هوش مصنوعی در ایجاد گونه های جدید بدافزارها وجود ندارد، هرچند که از فاکتورهای “هوش مصنوعی” و “Machine learning” در سایر زمینه ها مانند نمونه های ذیل استفاده می شود تا اقدامات امنیتی نادیده گرفته شود.تولید تصاویر و ویدئوهای deep fake برای نادیده گرفتن اقدامات امنیتی. این امر به خصوص برای سایت های رسانه ای اجتماعی به منظور ایجاد هویت جعلی بسیار رایج است.کشف CAPTCHAها به منظور دور زدن اقدامات حفاظتیِ احراز هویتجمع آوری اطلاعات از سازمان ها به منظور ایجاد حملاتاستفاده از هوش مصنوعی و Machine learning در امنیت سایبریبهتر است موارد استفاده ای که قصد دستیابی به آن را دارید، هنگام انتخاب راهکارهای امنیتی در نظر بگیرید. درک چگونگی تکامل تهدیدات و تاکتیک هایی که استفاده می شوند، اهمیت دارند. دلیل عدم موفقیت در مقابله با تهدیدات با وجود سرمایه گذاری های هنگفت بر روی راهکارهای امنیتی نیز باید بررسی شود.فورتی نت چگونه از AI و ML در امنیت سایبری استفاده می کند؟ظهور بدافزارهای heuristicsوadaptive را می توان یک تغییر بزرگ در صنعت بدافزار محسوب کرد به طوری که نیاز به هوش مصنوعی را ایجاد کرد. حجم بدافزارها از تعدادی که به صورت دستی مدیریت می شد، بلافاصله به رشد تصاعدی رسید. بنابراین الزام برگزیدنِ هوش مصنوعی و Machine learning به منظور پشتیبانی از تحلیلگران بدافزار به وجود آمد.فورتی نت بیش از یک دهه است که از هوش مصنوعی در محصولات و خدمات خود استفاده می کند. در ضمن در حوزه های ذیل، فاکتورهای AI وML را به کار گرفته است:Scale: ظهور فورتی گارد، یکی از اولین موارد استفاده مربوط به ده سال پیش بود. رشد عظیم نمونه ها به این معنی بود که تحلیلگران دیگر نمی توانستند حجم نمونه های دریافتی را مدیریت کنند. بنابراین یک شبکه artificial neural network (ANN) برای طبقه بندی نمونه های فرعی ایجاد شد که پس از شش نسل از این راهکارها، به ForiAI تبدیل شد. FortiAI قادر به تجزیه و تحلیل میلیون ها نمونه در روز به صورت دقیق و کامل می باشد. و این کاری است که به هزاران تحلیلگر انسانی نیاز دارد.Enhance: یکی از موارد استفاده ML، بهبود راهکارهای امنیتیِ قدیمی است که در اینجا به برخی از آن ها اشاره می شود:افزودن تجزیه و تحلیل مبتنی بر هوش مصنوعی از بردارهای مخرب در FortiSandboxAV با قابلیت Machine learning در FortiOSاعمال Machine learning به طور گسترده در راهکارهایی مانند FortiWeb، FortiGuard Security Services و بسیار موارد دیگر. به این ترتیب، امکان شناسایی بهتر و دقیق ترِ فعالیت های مخرب یا ناهنجاری ها میسر می شود. نوآوری را در این حوزه می توان یک اصل اساسی و کلیدی دانست.Predict: هوش مصنوعی و Machine learning به خصوص در ترسیم روابط و تصمیم گیری ها بسیار کابردی است. به عنوان مثال می توان در حملات به مقایسه DNA و ردیابی مبدا آن اشاره کرد. این یک کاربرد پیشرفته از AI است، زیرا به پیش بینی زمان اشاره دارد. به عبارت دیگر پیش از وقوع حادثه و تهدیدات شبکه، می توان آنها را پیش بینی کرد.Reduce time to detect: فورتی نت کدهای مخرب را زیر یک ثانیه تشخیص می دهد. همچنین راهکارهای SecOps سیستم را قادر می سازد تا با پرچمدار تجهیزات فورتی نت، یا همان FortiGate NGFW به منظور مسدودسازی تهدیدات، یکپارچه شوند. از طرفی شاید کاهش زمان تشخیص از دقیقه به میلی ثانیه، خیلی چشمگیر نباشد، اما به هنگام وقوع تهدیدات گسترده و پیچیده، زمان تشخیص از اهمیت فوق العاده ای برخوردار می شود. مسلما سازمان ها می بایست توانایی مقابله سریع با تهدیدات را داشته باشند.فورتی نت بیش از یک دهه پیش، تکنولوژی های Machine learning و هوش مصنوعی را در دستور کار خود قرار داده و در محصولاتی نظیر فایروال فورتی آنالایزر (Fortianalyzer) های خود نیز استفاده می نماید . پلتفرم یکپارچه امنیت فورتی نت (Fortinet Security Fabric) این دو فناوری را در حوزه هایی به کار می گیرد که بیشترین سود را برای کاربران داشته باشد. همچنین می تواند در محیط فیزیکی برای بررسی ترافیک وب، جمع آوری داده های مفید برای مرکز NOC، استفاده از قابلیت تشخیص چهره، در فضای ابری برای بررسی کمپین های مخرب، تشخیص حملات zero-day و بسیاری موارد دیگر به کار گرفته شود. لازم به ذکر است فایروال های نسل جدید فورتی نت و همچنین پلتفرمSecurity Fabric بر پایه Machine learning بنا شده اند. مشتریان فورتی نت می توانند در حوزه تجارب بهینه، نوآوری و مزایای رقابتی اعتماد کاملی به آن داشته باشند. در ضمن فورتی نت به ارائه راهکارهای نوآورانه مبتنی برMachine learning برای مشتریان ارزشمند خود ادامه خواهد داد.