هوش مصنوعی و اثرگذاری بر امنیت سایبری

هوش مصنوعی (Artificial Intelligence) به شاخه‌ای از علم کامپیوتر (computer science) گفته می‌شود که تمرکز اصلی آن بر ساخت ماشین‌های هوشمند با توانایی انجام اموری که غالبا نیازمند هوش انسانی است. به عبارت دقیق‌تر هوش مصنوعی شاخه‌ای از علوم کامپیوتر (Computer Science) است که با شیبه‌سازی هوش انسان (natural intelligence)، توانایی یادگیری تعمیم یافته (generalized learning)، تصمیم گیری (decision-making) و قدرت حل مسئله (problem-solving) را به کامپیوترها و ماشین‌ها می‌دهد.  هوش مصنوعی با پردازش و بررسی الگو داده‌ها در حجم بالا که در اختیارش قرار گرفته شده، نحوه انجام کار مورد نظر را فرا می‌گیرد. در بسیاری از موارد، انسان‌ها فرایند یادگیری هوش مصنوعی را با تقویت تصمیمات درست که توسط هوش مصنوعی گرفته شده و کمرنگ کردن اشتباهات صورت گرفته توسط آنها، مدیریت می‌کنند. ولی برخی از انواع هوش مصنوعی طوری طراحی شده‌اند که فرآیند یادگیری را بدون نظارت انسان انجام می‌دهند. به عنوان مثال، یک بازی کامپیوتری را به صورت مکرر انجام می‌دهند تا زمانیکه الگو برنده شدن در آن بازی را فراگیرند.

طی سال‌های گذشته هوش مصنوعی مولد (AI) به‌عنوان ابزاری قدرتمند و مؤثر در زمینه‌های مختلف، از جمله امنیت سایبری ظهور کرده است. این فناوری که بر اساس الگوریتم‌های یادگیری عمیق عمل می‌کند توانا‌هایی متعدد مانند تولید محتوای واقعی و غیرواقعی به‌صورت متن، تصویر و ویدئو دارد.

درحالی‌که هوش مصنوعی مولد نویدبخش افزایش امنیت سایبری است، قادر به ایجاد مخاطرات جدی برای این حوزه نیز هست. تکنولوژی و پیشرفت‌هایش باعث قدرتمندتر شدن مجرمان سایبری شده و خدماتی را به آن‌ها ارائه می‌دهد. دولت‌ها و شرکت‌ها برای مدیریتِ بهتر آینده، بهتر است مخاطرات و کاربرد‌های هوش مصنوعی را در امنیت سایبری شناخته و راه‌هایی برای مقابله با چالش‌های آن در نظر بگیرند. در ادامه به بخشی از فرصت‌ها و مخاطرات هوش مصنوعی برای امنیت سایبری اشاره می‌کنیم.

خطرات و آسیب‌های هوش مصنوعی برای امنیت سایبری

* فیشینگ پیشرفته و حملات مهندسی اجتماعی

یکی از خطرات هوش مصنوعی مولد زبانی، توانایی ایجاد ایمیل‌های فیشینگ، پیام‌ها یا تماس‌های تلفنی بسیار قانع‌کننده است. این یک زنگ خطر بزرگ برای افراد سازمان و حتی دولت‌هاست، زیرا مهاجمان از طریق فیشینگ می‌توانند با فریب کاربران دست به اقدامات مخرب و فاش کردن اطلاعات حساس بزنند. پیچیدگی هوش مصنوعی مولد اثربخشی مهندسی اجتماعی را تقویت کرده و مقاومت در برابر آن‌ها را سخت‌تر می‌کند. تربیت جامعه‌ای با سواد سایبری و رسانه‌ای بالا و آگاه به اصول مهندسی اجتماعی برای جلوگیری از فریب‌خوردن از ابزار فناورانه مدرن، یکی از نیاز‌های بشر امروز است.

* مطالب و اطلاعات جعلی عمیق

هوش مصنوعی مولد می‌تواند محتوای جعلی عمیق (deep fake) بسیار واقعی با فرمت‌های تصویر، ویدئو و صدا تولید کند. سوءاستفاده‌کنندگان با استفاده از این قابلیت هوش مصنوعی می‌توانند با انتشار اطلاعات نادرست افکار عمومی را دستکاری کرده و حتی هویت افراد را جعل کنند. دیپ‌فیک می‌تواند عواقبی شدید؛ مانند آسیب‌زدن به آبرو، سو استفاده‌های سیاسی داشته باشد و در نهایت به اعتماد عمومی خدشه‌ای جبران‌ناپذیر وارد کند.

* دورزدن سیستم‌های امنیتی سنتی

مهاجمان می‌توانند با طراحی بدافزار‌هایی با سیستم پیچیده، ابزار‌های امنیتی سنتی مانند آنتی‌ویروس‌ها را دور بزنند و با طراحی و تولید بدافزار‌هایی که دائماً درحال‌توسعه و تکامل‌اند و از شناسایی طفره می‌روند، حملاتی پیچیده انجام دهند.

* پیامد‌های اخلاقی و حقوقی

استفاده از هوش مصنوعی مولد در امنیت سایبری، باعث نگرانی‌هایی در مورد نقض حریم خصوصی افراد و تصمیم‌گیری‌های مغرضانه این ابزار شده است. به‌عبارت‌دیگر هوش مصنوعی مولد قادر است امنیت کاربران را در فضای سایبری تهدید کند.
لازم است تا چارچوب‌های قانونی پیرامون مسئولیت‌پذیری این ابزار جدید فناوری ایجاد شده و هم‌زمان با پیشرفت‌های هوش مصنوعی به‌روز شوند تا با ایجاد هنجار‌ها و ضوابط ضروری، تعهدات آن را افزایش دهند.

* عدم شفافیت به عنوان یکی از خطرات هوش مصنوعی

درک مدل‌های هوش مصنوعی و یادگیری عمیق، حتی برای کسانی که مستقیماً با این فناوری کار می‌کنند، دشوار است. این منجر به عدم شفافیت در مورد چگونگی و چرایی نتیجه‌گیری هوش مصنوعی می‌شود. این امر موجب می شود تا نتوان در مورد اینکه الگوریتم‌های هوش مصنوعی از چه داده‌هایی استفاده می‌کنند یا اینکه چرا ممکن است تصمیم‌های مغرضانه یا پر خطر بگیرند، توضیح کاملی داد.

کاربرد هوش مصنوعی در امنیت سایبری

اگر توسعه علم یادگیری ماشین و استفاده از هوش مصنوعی با تاخیر در کشورهای در حال توسعه همراه نباشد می تواند در امنیت سایبری کابردهای مفیدی را فراهم نماید. برخی از این کاربردها به شرح ذیل می باشد.

1- تشخیص تهدیدات با استفاده از هوش مصنوعی

یکی از کاربردهای اصلی هوش مصنوعی در امنیت سایبری، تشخیص تهدیدات است. سیستم‌های هوش مصنوعی با تحلیل الگوهای عملکردی ناشناخته و شناسایی رفتارهای غیرمعمول، قادر هستند به طور خودکار تهدیدات را شناسایی و اعلام کنند. این ویژگی به ارتقا سرعت و دقت در تشخیص حملات کمک می‌کند.

2- پیش‌بینی حملات و تشویق به پژوهش

هوش مصنوعی می‌تواند با تجزیه و تحلیل داده‌های حجیم و پیچیده، الگوهای آتی حملات را پیش‌بینی کند. در واقع هوش مصنوعی به اپراتورهای امنیتی این اطمینان را می‌دهد که با استفاده از اطلاعات پیشین و شناخت الگوهای حملات، می‌توانند برنامه‌های پیشگیری موثرتری را پیاده‌سازی کنند.

3- اتوماسیون در پاسخ به حملات

هوش مصنوعی به سیستم‌ها این امکان را می‌دهد تا به صورت اتوماتیک به حملات پاسخ دهند. از جمله مزایای این رویکرد، افزایش سرعت در واکنش به حملات و کاهش وابستگی به نیروی انسانی در مواجهه با حملات سایبری است.

4- افزایش دقت در تصمیم‌گیری‌های امنیتی

هوش مصنوعی با استفاده از الگوریتم‌ها و مدل‌های یادگیری عمیق، قادر به ارائه تصمیم‌گیری‌های دقیق‌تر و هوشمندانه‌تر در زمینه امنیت سایبری است که این قابلیت به مدیران امنیتی کمک می‌کند تا با اطمینان بیشتر، تصمیماتی اثربخش در مواجهه با تهدیدات امنیتی بگیرند.

5- تطبیق پویا با تهدیدات

یکی از نکات مهم برای کاربرد هوش مصنوعی در امنیت سایبری آینده، توانایی سیستم‌ها در تطبیق پویا با تهدیدات جدید است. تهدیدات سایبری به سرعت تغییر می‌کنند و نیاز به یک سیستم هوش مصنوعی دینامیک و قابل تطبیق داریم که بتواند به سرعت واکنش نشان دهد. الگوریتم‌ها و مدل‌های یادگیری ماشینی با توانایی تطبیق بهبود یافته و آموزش داده‌های جدید ، این تطبیق پویا را تسهیل می‌کنند.

6- مدیریت ریسک مبتنی بر داده

اطلاعات زیادی که توسط سیستم‌های هوش مصنوعی جمع‌آوری می‌شوند، به عنوان یک منبع قوی برای مدیریت ریسک سایبری مورد استفاده قرار می‌گیرد. تحلیل داده‌های ساختاری و غیرساختاری، تشخیص الگوهای عجیب و تشکیل پایگاه داده قدرتمند، به سازمان‌ها این امکان را می‌دهد تا با بروز تهدیدات، سریع مقابله کنند. استفاده از داده به عنوان یک ابزار اساسی در فرایند تصمیم‌گیری به سازمان‌ها کمک می‌کند تا ریسک‌ها را به بهترین شکل مدیریت کنند.

7- آگاهی از امنیت در طی چرخه زندگی نرم‌افزارها

در آینده، امنیت نباید به مرحله آخر توسعه نرم‌افزار محدود شود. بلکه، باید از ابتدا تا انتها در تمام چرخه زندگی نرم‌افزارها مدیریت شود. این موضوع شامل توسعه امنیتی نرم‌افزار، تست‌های امنیتی مداوم، به‌روزرسانی‌های امنیتی و مانیتورینگ مداوم برای تشخیص سریع ترددهای ناخواسته است. بنابراین، هوش مصنوعی می‌تواند در این فرآیندها بهبودهای مهمی از جمله شناسایی خودکار آسیب‌پذیری‌ها و اجرای تست‌های امنیتی، ایجاد کند.

8- امنیت در زنجیره تامین

امنیت در زنجیره تامین نیز یک جنبه مهم در امنیت سایبری است که نیاز به توجه خاص دارد. هوش مصنوعی می‌تواند در تشخیص تهدیدات زنجیره تامین، مانیتور کردن ارتباطات و حفاظت از اطلاعات حساس در طول این زنجیره، ایفا نقش کند. در واقع هوش مصنوعی می‌تواند به بهبود و افزایش امنیت در تمام مراحل تولید و توزیع تا مصرف و مدیریت محصولات زنجیره تامین، کمک کند.