كيفية تحسين الأمن السيبراني باستخدام التعلم الآلي وعلوم البيانات التطبيقية

أحدث التعلم الآلي وعلوم البيانات تغييرات كبيرة في المجال التكنولوجي. حاليًا ، يستخدم مجرمو الإنترنت تقنيات متطورة ، مثل الذكاء الاصطناعي ، لشن هجمات إلكترونية. بينما يمكن لعلم البيانات مراقبة مثل هذه التغييرات ، فإنه يتطلب التعلم الآلي ليصبح فعالاً. في المشهد الحالي للأمن السيبراني ، يعد فهم كيفية حدوث الهجوم وأنماط البرامج الضارة أمرًا مهمًا للكشف عن التهديدات وإزالتها بشكل صحيح.

يساعد التعلم الآلي في تحديد الأنماط المختلفة. وبالمثل ، يعمل علم البيانات مع تقنيات التعلم الآلي لتمشيط أنماط البرامج المختلفة وتحديد تلك التي تعرض مؤسستك للمخاطر.

تعريف التعلم الآلي وعلوم البيانات

إذا كنت جديدًا في مجال الأمن السيبراني ، فيجب أن تفهم ما تعنيه هذه المصطلحات وغيرها من مصطلحات الأمن السيبراني. يتضمن التعلم الآلي استخدام الذكاء الاصطناعي للتعلم من عينات البيانات. من ناحية أخرى ، يستخدم علم البيانات أدوات التعلم الآلي لتفسير وظائف البيانات الأولية وتحسينها. تُستخدم الوظائف المدمجة للتعلم الآلي وعلم البيانات التطبيقي حاليًا في مجالات مختلفة ، مثل تطبيقات التعرف على الكلام ، ومتعقبات الأوبئة ، والتوصيات المخصصة.

لماذا استخدام التعلم الآلي وعلوم البيانات التطبيقية من أجل الأمن السيبراني

كما ذكرنا ، تميل أدوات الأمن السيبراني الحالية نحو استخدام التعلم الآلي وعلوم البيانات التطبيقية لتوفير حماية متقدمة. إذا كنت تتساءل لماذا فيما يلي بعض الأسباب ؛

1. يستخدم المتسللون تقنيات متقدمة في الهجوم السيبراني

يستخدم "الأشرار" أيضًا مزايا الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي وعلوم البيانات التي يجب أن تساعد "الأخيار". يستخدم المتسللون تقنيات متقدمة مماثلة لأتمتة بحثهم عن أعمال بها العديد من نقاط الضعف. يمكنهم بسهولة تحديد نقاط الضعف داخل نظام أمان المنظمة. لذلك ، للدفاع التنافسي ، يجب على خبراء الأمن السيبراني أيضًا الاستفادة من هذه الاستراتيجيات المتقدمة.

2. تتعامل البيانات الضخمة بسهولة مع الزيادة في البيانات

تعد وفرة البيانات المتعلقة بالهجمات الإلكترونية مفيدة في تطوير أنظمة أفضل للأمن السيبراني. ومع ذلك ، مع وفرة البيانات تأتي صعوبات في المعالجة والإدارة ، خاصة بالنسبة لأدوات الأمن السيبراني المتوسطة. لذلك ، من خلال التعلم الآلي وعلوم البيانات التطبيقية ، يمكن لخبراء الأمن التدقيق في أجزاء البيانات للحصول على رؤى أفضل بأقصى قدر من الكفاءة.

3. البيانات الضخمة تعتمد على العلم

حتى إذا كانت أدوات الأمن السيبراني قادرة على معالجة البيانات بالسرعة التي يتم إنشاؤها بها ، فإن البيانات الخام لا تزال تتطلب التحليل. لكي تكون المعلومات التي تم جمعها مفيدة ، يجب على الشركات تفسيرها علميًا واعتماد النتائج في استراتيجيات الأمن السيبراني الخاصة بهم.

4. من المهم معرفة كيفية حدوث الهجوم

تركز أدوات فحص الثغرات الأمنية التقليدية وبرامج مكافحة الفيروسات فقط على اكتشاف التهديدات والقضاء عليها. ومع ذلك ، مع تطبيق علم البيانات ، يمكن لخبراء الأمن السيبراني الكشف عن العوامل المختلفة التي تفضل الهجوم والخصائص المحددة للتهديد. يتضمن ذلك تحليل نقاط دخول التهديد ، والبيانات المحددة التي وصل إليها المتسلل ، ونقاط الهدف للمتسلل.

أدى فهم تفاصيل كيفية حدوث الهجوم إلى زيادة احتمالية القضاء على التهديد من شبكتك وإنشاء دفاعات أفضل للأمن السيبراني.

كيف يعمل التعلم الآلي وعلوم البيانات التطبيقية من أجل الأمن السيبراني

يمكن استخدام التعلم الآلي وعلوم البيانات التطبيقية في الأمن السيبراني بطرق مختلفة. من بينها ما يلي ؛

• تصنيف

التصنيف هو فئة فرعية من التعلم الخاضع للإشراف حيث يتم تغذية الذكاء الاصطناعي بالبيانات والقواعد التي توجه العلاقات بين نقاط البيانات المختلفة بواسطة المبرمجين البشريين. يستخدم مبدأ التعلم الآلي هذا للتنبؤ بتسميات البيانات باستخدام خوارزمية مصنف الغابات العشوائية. يُستخدم التصنيف في الأمن السيبراني لتسمية أنواع مختلفة من الهجمات ، واكتشاف التقنيات الخبيثة المختلفة ، والعثور على هجمات الحقن الشائعة.

• تراجع

هذه أيضًا مجموعة فرعية من التعلم الخاضع للإشراف الذي يركز بشكل أساسي على الكميات العددية. الهدف من تقنيات الانحدار هو معرفة كيف تؤثر العوامل المختلفة على بعضها البعض. يمكن أن يساعد ذلك خبراء الأمن السيبراني في اكتشاف طلبات HTTP المشبوهة ، والعثور على مكالمات النظام غير المتوقعة ، ومقارنة معلمات حزم الشبكة بقيمها النموذجية.

• تجمع

على عكس التقنيات المذكورة أعلاه ، فإن التجميع هو شكل من أشكال التعلم غير الخاضع للإشراف. لذلك ، بينما يتعين على البشر إدخال مجموعات البيانات إلى الذكاء الاصطناعي ، فإن الأنظمة تتعلم العلاقة بين نقاط البيانات المختلفة من تلقاء نفسها. التركيز الرئيسي للتجميع هو فرز البيانات في مجموعات متعددة بناءً على نقاط البيانات التي تشبه بعضها البعض إلى حد كبير. يمكن استخدام التجميع في العديد من تقنيات الأمن السيبراني ، بما في ذلك تحليل الأدلة الجنائية ، واكتشاف بيانات اعتماد المسؤول المسروقة.

يمكن لخبراء الأمن السيبراني تدريب الذكاء الاصطناعي للتعرف على الوصول عن بعد إلى مواقع الويب وأنظمة الشبكات ، مما قد يشير إلى محاولة القرصنة. تساعد المجموعات أيضًا في حماية هجمات البرامج الضارة على حسابات البريد الإلكتروني. يمنع الموظفين من تنزيل مرفقات البريد الإلكتروني الخبيثة عن طريق فصل الملفات الشرعية عن الملفات المشبوهة.

الحد الأدنى

يمنع الأمن السيبراني التسلل وخروقات البيانات مع إنقاذ عملك من الآثار المالية الثقيلة للهجمات الإلكترونية. لحسن الحظ ، يمكن للشركات من جميع الأحجام الاستفادة من التعلم الآلي وعلوم البيانات التطبيقية لتوفير حماية قيمة للأمن السيبراني. يعد تثقيف نفسك وفريقك خطوة أولى رائعة. بالإضافة إلى ذلك ، إذا كان أي من موظفيك من المحاربين القدامى ، فقد يكونون مؤهلين لأخذ دروس في الأمن السيبراني مجانًا. المنظمات ، الصغيرة منها والقائمة ، عرضة للهجمات الإلكترونية. لذلك ، فإن حماية عملك من خلال تعزيز الدفاعات الأمنية هي أفضل استراتيجية وقائية.

هل لديك أي أفكار حول هذا؟ أخبرنا أدناه في التعليقات أو انقل المناقشة إلى Twitter أو Facebook.

توصيات المحررين:

• Cydome ، شركة حائزة على جوائز ، تكتشف أسرار الأمن السيبراني البحري
• تحديات الأمن السيبراني في البلدان النامية
• الأمن السيبراني: لماذا يوصي جميع عمالقة التكنولوجيا بنموذج الثقة الصفرية
• كيفية تدريب موظفيك على الأمن السيبراني