مستقبل التعلم الآلي في الأمن السيبراني

مستقبل التعلم الآلي في الأمن السيبراني
يتطور مجال الأمن السيبراني باستمرار. ويجب أن يتطور. حيث يطور مجرمو الإنترنت تكتيكات وأدوات جديدة بوتيرة سريعة، مما يشكل تحدياً للتدابير الأمنية التقليدية. تزداد أهمية التعلّم الآلي (ML) والذكاء الاصطناعي (AI) في مكافحة هذه التهديدات السيبرانية، ويحرص المتخصصون في الأمن السيبراني على الحفاظ على مهاراتهم للبقاء على اطلاع دائم على هذه الاتجاهات الناشئة.
هذه المقالة هي دليلك إلى التعلم الآلي في الأمن السيبراني. سنستكشف تعريف التعلم الآلي وتطبيقاته، وتأثيره على استراتيجيات الأمن السيبراني وإمكانياته في المستقبل. لا يهم إذا كنت جديدًا في مجال الأمن السيبراني أو كنت محترفًا في مجال الأمن السيبراني لسنوات، ستوضح لك هذه المقالة كيف يتم تغيير مجال الأمن السيبراني بواسطة الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة.
تعلم علم بيانات الأمن السيبراني
تعلم علم بيانات الأمن السيبراني
فهم التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي في الأمن السيبراني
على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي غالباً ما يستخدمان بالتبادل من قبل الجمهور التقني وغير التقني، إلا أن لهما معاني مختلفة. فيما يلي تفصيل للذكاء الاصطناعي مقابل التعلم الآلي:
الذكاء الاصطناعي (AI): الذكاء الاصطناعي هو المفهوم الأوسع للآلات التي تُظهر ذكاءً شبيهًا بذكاء الإنسان. يشمل الذكاء الاصطناعي التكنولوجيا التي تدرب الآلات على تقليد أو محاكاة عمليات التفكير البشري في سيناريوهات العالم الحقيقي. يشمل الذكاء الاصطناعي للأمن السيبراني تقنيات مختلفة، مثل الأنظمة القائمة على القواعد والأنظمة الخبيرة لأتمتة المهام الأمنية.
تعلّم الآلة (ML): تعلّم الآلة هو مجال فرعي محدد من الذكاء الاصطناعي يركز على تطوير خوارزميات يمكنها التعلم من البيانات دون برمجة صريحة. في مجال الأمن السيبراني، يتم تدريب خوارزميات تعلّم الآلة على مجموعات بيانات ضخمة من حركة مرور الشبكة وسلوك المستخدم والأحداث الأمنية السابقة، مما يسمح لها بتحديد الأنماط والحالات الشاذة التي قد تشير إلى وقوع هجوم إلكتروني.
يندرج كل التعلم الآلي ضمن الذكاء الاصطناعي، ولكن هناك ما هو أكثر من التعلم الآلي في الذكاء الاصطناعي. يركز التعلم الآلي تحديداً على الخوارزميات التي تستخدم البيانات للتعلم.
في حين أن استخدام تعلّم الآلة في الأمن السيبراني قد نما بشكل كبير في السنوات الأخيرة، إلا أن جذوره تعود إلى أبعد مما قد تعتقد. فيما يلي جدول زمني سريع للتغييرات:
الأساليب المبكرة: في الأيام الأولى، تم استخدام الأنظمة القائمة على القواعد وأساليب الكشف القائمة على التوقيع. وقد اعتمدت على قواعد أو أنماط محددة مسبقاً لتحديد التهديدات المعروفة، وكافحت لمواكبة مشهد التهديدات المتغير.
الأساليب الإحصائية: عندما بدأ التعلم الآلي يكتسب أهمية، تم تطبيق تقنيات مثل التجميع وأشجار القرار لتحديد الأنماط غير المعتادة في حركة مرور الشبكة أو سلوك النظام.
التعلّم الخاضع للإشراف: مع التعلّم الخاضع للإشراف، تم تدريب نماذج التعلّم الآلي على بيانات مصنفة تحتوي على أمثلة للسلوكيات العادية والخبيثة. يمكن لهذه النماذج بعد ذلك تصنيف الحالات الجديدة على أنها إما حميدة أو ضارة.
التعلّم غير الخاضع للإشراف: تساعد تقنيات التعلم غير الخاضع للإشراف، مثل التجميع وتقليل الأبعاد، في اكتشاف الأنماط الخفية في مجموعات البيانات الكبيرة. أصبح الكشف عن الحالات الشاذة باستخدام أساليب غير خاضعة للإشراف مهمًا لتحديد التهديدات الجديدة.
التعلّم العميق: اكتسبت هذه المجموعة الفرعية من التعلم الآلي مكانة بارزة مع ظهور الشبكات العصبية. وقد أحدثت الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) والشبكات العصبية المتكررة (RNN) ثورة في التعرف على الصور ومعالجة اللغات الطبيعية واكتشاف البرمجيات الخبيثة.
التطبيقات الحالية للتعلم الآلي في مجال الأمن السيبراني
لقد أصبح التعلم الآلي أداة لا غنى عنها في ترسانة الأمن السيبراني، حيث يشمل تطبيقه مختلف جوانب الكشف عن التهديدات والوقاية منها والاستجابة لها. فيما يلي بعض التطبيقات التي يُحدث فيها أكبر تأثير:
الكشف عن الشذوذ والتحليلات السلوكية: يعتمد الأمن التقليدي على قواعد محددة مسبقاً لتحديد التهديدات. تتخذ تقنية تعلّم الآلة نهجاً أكثر استباقية. من خلال تحليل كميات هائلة من حركة مرور الشبكة وبيانات المستخدم (أوقات تسجيل الدخول، وأنماط الوصول إلى الملفات، وما إلى ذلك)، يمكن أن تنشئ خطوط أساس للنشاط العادي. ويمكن بعد ذلك تحديد الانحرافات عن هذه الخطوط الأساسية، أو الحالات الشاذة، على أنها تهديدات محتملة.
الكشف عن التصيد الاحتيالي وتصفية البريد الإلكتروني: رسائل البريد الإلكتروني الاحتيالية هي تكتيك شائع لمجرمي الإنترنت. يمكن للتعلم الآلي للهندسة الاجتماعية تحليل محتوى البريد الإلكتروني ومعلومات المرسل وأسلوب الكتابة لتحديد رسائل البريد الإلكتروني الخبيثة بدقة عالية. يمكن تطبيق هذه التقنية أيضاً على محاولات التصيد الصوتي باستخدام التعلم الآلي للتعرف على الكلام.
الكشف عن البرمجيات الخبيثة وفيروسات الفدية: إن الطبيعة المتطورة للبرمجيات الخبيثة تجعل طرق الكشف التقليدية القائمة على التوقيع غير فعالة. يمكن لخوارزميات تعلّم الآلة تحليل الملفات المشبوهة بحثاً عن التعليمات البرمجية الخبيثة المخفية وتحديد سلالات البرمجيات الخبيثة الجديدة بناءً على سلوكها وخصائصها.
التحليلات التنبؤية لذكاء التهديدات: يمكن للتعلّم الآلي تحليل كمية كبيرة من البيانات الأمنية، بما في ذلك موجزات التهديدات واتجاهات الهجمات وسجلات الأمن الداخلي، لحماية الحوادث الأمنية المحتملة.
شاهد الحلقة الكاملة من بودكاست العمل السيبراني مع ليونيد بيلكيند رئيس قسم التكنولوجيا في Torq.
تأثير التعلم الآلي على استراتيجيات الأمن السيبراني
يعمل التعلم الآلي على تغيير الطريقة التي نتعامل بها مع الأمن السيبراني. يحوّل تعلُّم الآلة التركيز من الكشف عن التهديدات التفاعلية إلى التنبؤ الاستباقي بالتهديدات. فمن خلال تحليل مجموعات البيانات الهائلة، فإنه يحدد الحالات الشاذة والسلوكيات المشبوهة قبل حدوث الهجمات. كما يعمل تعلّم الآلة أيضاً على أتمتة العديد من المهام التي تستغرق وقتاً طويلاً، مما يحرر محللي الأمن للتركيز على المبادرات الاستراتيجية والاستجابة للحوادث. تؤدي قدرة تعلّم الآلة على التعلم والتكيف باستمرار إلى اكتشاف التهديدات بشكل أكثر دقة من الأنظمة التقليدية.
لا يهدف التعلّم الآلي إلى استبدال الأدوات الأمنية الحالية بل إلى تعزيزها. فهو يتكامل بسلاسة مع جدران الحماية وأنظمة كشف الاختراق (IDS) وحلول الكشف عن نقاط النهاية والاستجابة (EDR) ومنصات إدارة المعلومات الأمنية والأحداث (SIEM). يمكن تحليل البيانات التي تجمعها هذه الأنظمة في الوقت الفعلي باستخدام نماذج تعلُّم الآلة لتحديد التهديدات المحتملة وتقديم رؤى قابلة للتنفيذ.
تعرّف على علم بيانات الأمن السيبراني
تعلم علم بيانات الأمن السيبراني
ولكن من المهم ملاحظة أن تعلّم الآلة ليس علاجاً لكل شيء. هناك بعض التحديات لاستخدامه في الأمن السيبراني، بما في ذلك:
جودة البيانات وكميتها: تعتمد فعالية نماذج تعلّم الآلة بشكل كبير على جودة البيانات المستخدمة في التدريب. يمكن أن تؤدي البيانات غير الدقيقة أو غير المكتملة إلى نتائج غير موثوقة. وغالباً ما تتطلب العديد من خوارزميات تعلّم الآلة كميات كبيرة من البيانات للتدريب، وقد يمثل ذلك تحدياً للمؤسسات الصغيرة ذات الموارد المحدودة للبيانات.
الإفراط في ملاءمة النموذج وعدم ملاءمته: يحدث الإفراط في الملاءمة عندما يصبح نموذج التعلّم الآلي خاصًا جدًا ببيانات التدريب ولا يمكن تعميمه على المواقف الجديدة. ويحدث عدم الملاءمة عندما لا يتعلم النموذج ما يكفي من البيانات. يمكن أن يؤدي كلا السيناريوهين إلى اكتشاف غير دقيق للتهديدات.
سباق التسلح في مجال الأمن السيبراني: مع قيام المهاجمين بتطوير تكتيكات جديدة، يجب أيضاً تحديث نماذج تعلّم الآلة وتحسينها باستمرار للبقاء في مواجهة التهديدات المتطورة. وهذا يخلق سباق تسلح مستمر بين المدافعين والمهاجمين.
قابلية التفسير والشفافية: قد يكون من الصعب فهم كيفية وصول نماذج تعلّم الآلة إلى استنتاجات معينة. هذا النقص في الشفافية يمكن أن يجعل من الصعب شرح القرارات الأمنية أو تحديد التحيزات المحتملة في البيانات.
المخاطر الأمنية: إذا تم اختراقها من قِبل المهاجمين، يمكن التلاعب بنماذج تعلّم الآلة لتوليد نتائج إيجابية أو سلبية كاذبة، مما يعيق الجهود الأمنية.
مستقبل التعلم الآلي في الأمن السيبراني
تماماً مثل أي تقنية أخرى، فإن مستقبل الأمن السيبراني يرتبط بلا شك بالتقدم المستمر لتعلم الآلة. تتضمن بعض الاتجاهات الناشئة التي تدمج التعلم الآلي بشكل أعمق في الأمن السيبراني ما يلي:
التعلم الموحد: يسمح التعلم الموحد بتدريب نماذج تعلّم الآلة عبر أجهزة أو خوادم متعددة دون مركزية البيانات. ويعزز هذا النهج الخصوصية من خلال الحفاظ على البيانات الحساسة محلياً مع الاستمرار في الاستفادة من تحديثات النماذج العالمية.
نقل التعلّم: يتيح التعلم التحويلي للنماذج التكيف مع المهام والمجالات الجديدة. وهذا يقلل من الحاجة إلى إعادة التدريب المكثف ويحسن من قابلية التوسع في حلول الأمن السيبراني القائمة على التعلم الآلي.
التعلم الذاتي والأنظمة المستقلة: قد تتطور خوارزميات تعلّم الآلة نحو قدرات التعلّم الذاتي، مما سيسمح لها بتحليل التهديدات بشكل مستقل، وتحديد نقاط الضعف وحتى اتخاذ إجراءات تصحيحية في الوقت الفعلي.
التعلّم العميق والشبكات العصبية: بينما يُستخدم التعلّم العميق حالياً في مجال الأمن السيبراني، سيستمر استخدامه في التطور. على سبيل المثال، يمكن لشبكات الخصومة التوليدية (GANs) أن تضع شبكتين عصبيتين في مواجهة بعضهما البعض لمحاكاة سيناريوهات هجوم واقعية لتدريب واختبار الدفاعات.
على الرغم من أن العديد من التقنيات والتكنولوجيات المذكورة أعلاه لا تزال قيد التطوير، فإليك بعض التقنيات التي يمكن أن نتوقعها في عام 2024:
التركيز على تحليلات سلوك المستخدم والكيان (UEBA): يستخدم ذلك التعلم الآلي لتحليل أنماط سلوك المستخدم وتحديد الحالات الشاذة التي قد تشير إلى حسابات مخترقة أو تهديدات داخلية.
إضفاء الطابع الديمقراطي على الحلول الأمنية لتعلّم الآلة: ستؤدي التطورات في الواجهات سهلة الاستخدام والنماذج المدربة مسبقاً إلى جعل الحلول الأمنية القائمة على تعلّم الآلة في متناول المؤسسات من جميع الأحجام.
التركيز على الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI): مع ازدياد تعقيد نماذج تعلّم الآلة تزداد الحاجة إلى الشفافية وقابلية التفسير. يمكننا أن نتوقع زيادة اعتماد الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير في مجال الأمن السيبراني.
لمعرفة المزيد حول كيفية تأثير الذكاء الاصطناعي على المؤسسات، يمكنك الاطلاع على المعسكر التدريبي للذكاء الاصطناعي التوليدي للقادة المؤسسيين الذي تنظمه شركة سبوتو.
قال إيريك بروش، الرئيس التنفيذي لـ ISACA، في ندوة عبر الإنترنت عقدتها SPOTO مؤخرًا: “سيغير الذكاء الاصطناعي كل ما نقوم به”. “أرى هذا توسعًا في الأدوار داخل المؤسسة، أكثر من كونه تقلصًا للأدوار داخل المؤسسة. فالتهديدات تتضاعف من خلال استخدام الذكاء الاصطناعي، مما يعني أنه لا يتعين علينا فقط أن نكون شاملين في القدرة على تطبيق الذكاء الاصطناعي للدفاع، ولكننا في الواقع نحتاج إلى المزيد من الأشخاص للمساعدة في تطوير [جميع أساليب الذكاء الاصطناعي الجديدة هذه في مجال الأمن السيبراني].”
التعلم الآلي ومهن الأمن السيبراني
يتزايد الطلب على المتخصصين في مجال الأمن السيبراني من ذوي الخبرة في التعلم الآلي بسرعة. تدرك المؤسسات قوة تعلّم الآلة في مكافحة التهديدات المتطورة وتبحث بنشاط عن الأفراد الذين يمكنهم سد الفجوة بين الأمن السيبراني وعلوم البيانات. فيما يلي بعض النصائح التي ستساعد المتخصصين الحاليين أو الطموحين في مجال الأمن السيبراني على التكيف مع هذه التغييرات:
تطوير المعرفة التأسيسية لتعلّم الآلة: إن فهم المفاهيم الأساسية لتعلّم الآلة سيمكنك من التعاون بفعالية مع علماء البيانات والاستفادة من الأدوات الأمنية التي تعتمد على تعلّم الآلة. يمكن أن توفر الدورات التدريبية وورش العمل والشهادات عبر الإنترنت أساساً قوياً.
صقل مهاراتك في تحليل البيانات: لكي تكون ناجحاً في مجال الأمن القائم على تعلّم الآلة تحتاج إلى العمل مع البيانات وتفسيرها بشكل جيد. صقل مهاراتك في معالجة البيانات والتصور والتحليل الإحصائي.
مواكبة آخر المستجدات: إن مجال التعلم الآلي دائم التغير. يمكن أن تساعدك قراءة المنشورات الصناعية بانتظام، وحضور المؤتمرات والمشاركة في المجتمعات عبر الإنترنت على البقاء في الطليعة.
تعلّم البرمجة: إن الإلمام بلغات البرمجة مثل Python و R ضروري للعمل مع خوارزميات تعلّم الآلة.
اكتساب الخبرة العملية: ابحث عن فرص التدريب الداخلي وفرص التطوع أو المساهمة في المشاريع مفتوحة المصدر التي تتضمن تطبيق تعلّم الآلة على الأمن السيبراني.
أدى تقاطع وظائف الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة مع وظائف الأمن السيبراني إلى ظهور مجموعة من المسارات الوظيفية الجديدة. لا تزال معظم المؤسسات تستخدم أسماء الأدوار التقليدية مع إضافة تعديل “التعلم الآلي” أو “الذكاء الاصطناعي”. فيما يلي بعض الأدوار:
محلل أمني ذو خبرة في تعلّم الآلة: يستخدم هؤلاء المحللون أدوات تعلّم الآلة لتحديد التهديدات ونقاط الضعف في البيانات الأمنية.
مهندس تعلّم الآلة للأمن السيبراني: يقوم هؤلاء المهندسون بتطوير وتنفيذ نماذج التعلم الآلي للتطبيقات الأمنية.
محلل استخبارات التهديدات مع مهارات تعلّم الآلة: يستخدمون التعلم الآلي لتحليل بيانات التهديدات والتنبؤ بالهجمات المستقبلية.
الاستعداد لمستقبل التعلم الآلي
يرتبط مستقبل الأمن السيبراني بالتعلم الآلي، ولكن للاستفادة من قوته يجب على المؤسسات أن تكون استراتيجية. من الضروري تحديد أهدافك بوضوح ومواءمة استراتيجية تعلّم الآلة مع وضعك الأمني العام.
يتطلب التعلم الآلي الفعال أيضاً بنية تحتية قوية للبيانات. تعتمد نماذج التعلّم الآلي على البيانات، لذا فإن كمية ونوعية البيانات المستخدمة في التدريب والصيانة مهمة. وهذا يعني امتلاك القدرة على جمع البيانات وتخزينها وإدارتها بكفاءة.
يتطلب دمج التعلم الآلي إجراء تعديلات على تدفقات عمل الأمان الحالية. قد يلزم تكييف العمليات والأدوار لتعظيم فوائد هذا النهج الجديد.
يجب أيضًا استخدام التعلم الآلي بشكل مسؤول. يمكن أن ترث خوارزميات التعلم الآلي تحيزات من البيانات التي يتم تدريبها عليها. ومن الضروري اتخاذ تدابير لتحديد هذه التحيزات والتخفيف من حدتها. كما أن الشفافية في كيفية وصول هذه النماذج إلى القرارات أمر يستحق الدراسة أيضاً. حتى لو كانت الأعمال الداخلية معقدة، يجب أن يكون هناك فهم واضح لكيفية وصول النموذج إلى استنتاجاته.
تعلم علم بيانات الأمن السيبراني
تعلم علم بيانات الأمن السيبراني
التعلم الآلي والأمن السيبراني
يحوّل تعلّم الآلة أساليب الأمن التقليدية من الدفاع التفاعلي إلى التنبؤ الاستباقي بالتهديدات. كما أن تعلّم الآلة يجعل اكتشاف الحالات الشاذة وتحليل البرمجيات الخبيثة وتصفية البريد الإلكتروني التصيدي أكثر فعالية.
الخلاصة الرئيسية هي أن التعلم الآلي أصبح بسرعة أداة لا غنى عنها في ترسانة الأمن السيبراني. يمنح تعلّم الآلة المؤسسات القدرة على البقاء في صدارة التهديدات السيبرانية المتطورة وبناء دفاع أكثر قوة.
ومع تطور كل من التعلم الآلي والأمن السيبراني، يمكن أن يتغير تقاطعهما بسرعة. لمواكبة التغييرات، استمر في التعرف على تعلم الآلة وتطبيقاتها في مجال الأمن السيبراني. استكشف الموارد عبر الإنترنت، واحضر مؤتمرات الصناعة وفكر في دمج التدريب ذي الصلة في تطويرك المهني.
تستضيف سبوتو فعاليات منتظمة تضم خبراء الصناعة الذين يناقشون أحدث التطورات في مجال الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة في مجال الأمن السيبراني، بما في ذلك الندوة الإلكترونية الشهيرة “كيف يغير الذكاء الاصطناعي والذكاء الاصطناعي الأمن السيبراني إلى الأبد”.