سواء كنت فردًا أو شركة، فإن حماية بياناتك لها أهمية قصوى. أحد الأساليب الفعالة لحماية المعلومات والأنظمة الحساسة هو استخدام الأدوات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي (AI) . يمكن لهذه الأدوات اكتشاف ومنع انتشار البرامج الضارة مثل أحصنة طروادة والفيروسات والجذور الخفية.

من خلال استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي، يمكن للمؤسسات تحديد الأنشطة الخبيثة على الفور والحصول على معلومات حول مصدر التهديد، مما يسمح لها باتخاذ الإجراءات المناسبة. دعنا نستكشف الأسباب التي تجعل من المفيد اعتماد أدوات مدعومة بالذكاء الاصطناعي وفعاليتها ضد البرامج الضارة.

ما هو الكشف المتقدم عن البرامج الضارة؟
الكشف المتقدم عن البرامج الضارة هو طريقة لتحديد وتحليل البرامج الضارة التي تم تصميمها للتهرب من إجراءات الأمان التقليدية مثل برامج مكافحة الفيروسات والجدران النارية. غالبًا ما يستخدم مجرمو الإنترنت البرامج الضارة المتقدمة للحصول على وصول غير مصرح به إلى الأنظمة أو سرقة معلومات حساسة أو إلحاق الضرر بشبكات الكمبيوتر.

تستخدم المؤسسات بشكل متزايد قدرات الذكاء الاصطناعي في شبكاتها السحابية لتحقيق أقصى استفادة من ذكاء الأعمال. من المهم تذكر ذلك عند استخدام الذكاء الاصطناعي في السحابة لأنه يوضح أن الأدوات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي فعالة في اتخاذ القرارات القائمة على التحليلات. يساعد هذا في الحفاظ على قدرة الأعمال على المنافسة، ولكن يمكن أيضًا استخدامه لحماية الأنظمة ذات المهام الحرجة.

يستخدم الاكتشاف المتقدم للبرامج الضارة مجموعة من التقنيات لاكتشاف البرامج الضارة وتحليلها، بما في ذلك التحليل السلوكي والتعلم الآلي والاكتشاف القائم على التوقيع ووضع الحماية وغير ذلك. تمكن هذه التقنيات خبراء الأمن من تحديد وجود البرامج الضارة وفهم سلوكها ومنعها من التسبب في ضرر للنظام.

لماذا نحتاج إلى الكشف المتقدم عن البرامج الضارة؟
تعد الحماية المتقدمة من البرامج الضارة بمساعدة الأدوات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي ضرورية للشركات لأن الهجمات الإلكترونية تزداد تعقيدًا وتكرارًا. يمكن أن تؤدي هجمات البرامج الضارة إلى خسارة مالية كبيرة وإلحاق ضرر بسمعة العلامة التجارية وفقدان ثقة العملاء.

توفر الحماية المتقدمة من البرامج الضارة للشركات دفاعًا شاملاً ضد البرامج الضارة، والتي يمكن أن تشمل مجموعة من التقنيات مثل التحليل السلوكي والتعلم الآلي ووضع الحماية.

فيما يلي بعض الأسباب التي تجعل الحماية المتقدمة من البرامج الضارة ضرورية للشركات:

اكتشاف البرامج الضارة الجديدة والمتطورة ومنعها: لا تكون إجراءات الأمان التقليدية مثل برامج مكافحة الفيروسات والجدران النارية فعالة دائمًا ضد البرامج الضارة الجديدة والمتطورة. تستخدم الحماية المتقدمة من البرامج الضارة تقنيات مثل التحليل السلوكي والتعلم الآلي لاكتشاف ومنع البرامج الضارة التي ربما لم يتم اكتشافها بواسطة إجراءات الأمان التقليدية.

الحماية من الهجمات المستهدفة: غالبًا ما يستخدم مجرمو الإنترنت برامج ضارة متقدمة في الهجمات المستهدفة ضد الشركات. يمكن أن تساعد الحماية المتقدمة من البرامج الضارة الشركات في اكتشاف هذه الهجمات ومنعها من خلال تحليل سلوك البرامج الضارة وتحديد أي نشاط مشبوه.

تقليل مخاطر اختراق البيانات: يمكن أن تؤدي هجمات البرامج الضارة إلى انتهاكات للبيانات ، والتي قد تكون مكلفة ومضرة للأعمال. يمكن أن تساعد الحماية المتقدمة من البرامج الضارة الشركات على تقليل مخاطر اختراق البيانات من خلال اكتشاف ومنع البرامج الضارة التي قد تعرض البيانات الحساسة للخطر.

الامتثال للوائح: تخضع العديد من الصناعات لمتطلبات الامتثال التنظيمي التي تفرض استخدام الحماية المتقدمة من البرامج الضارة. يمكن أن يؤدي عدم الامتثال لهذه المتطلبات إلى غرامات كبيرة وعواقب قانونية.

فوائد الكشف عن البرامج الضارة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي
تعتبر إيجابيات استخدام أدوات البرامج الضارة التي تتضمن الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي مهمة، مع الفوائد الرئيسية بما في ذلك:

دقة محسنة
يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي تحليل كميات هائلة من البيانات وتحديد الأنماط التي يصعب أو يستحيل على البشر اكتشافها. يؤدي هذا إلى تحسين الدقة في اكتشاف ومنع هجمات البرامج الضارة.

الكشف عن التهديدات في الوقت الحقيقي
يمكن لأدوات الكشف عن التهديدات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي اكتشاف التهديدات والاستجابة لها في الوقت الفعلي. هذا مهم لأن هجمات البرامج الضارة يمكن أن تحدث بسرعة ويمكن أن تسبب ضررًا كبيرًا إذا لم تتم معالجتها على الفور.

الرد الآلي
يمكن لأدوات البرامج الضارة المتقدمة مع التعلم الآلي أن تستجيب تلقائيًا للتهديدات، مثل عزل الأنظمة المصابة، وحظر حركة المرور من عناوين IP الضارة، ووقف انتشار البرامج الضارة.

تقليل الإيجابيات الخاطئة
يمكن أن تقلل خوارزميات الذكاء الاصطناعي من عدد الإيجابيات الخاطئة ، وهي تنبيهات يتم تشغيلها بواسطة نشاط مشروع ولكن يتم تحديدها بشكل غير صحيح على أنها تهديد. هذا مهم لأن النتائج الإيجابية الخاطئة يمكن أن تؤدي إلى اضطرابات غير ضرورية ويمكن أن تصرف الموارد عن القضايا الأكثر أهمية.

التعلم المستمر
يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي التعلم باستمرار من البيانات الجديدة وتعديل الخوارزميات وفقًا لذلك. هذا يعني أنها يمكن أن تتكيف مع التهديدات الجديدة وتتطور لتصبح أكثر فعالية بمرور الوقت.

كيف يحسن الذكاء الاصطناعي اكتشاف البرامج الضارة
يعزز التعلم الآلي المدعوم بالذكاء الاصطناعي عمليات اكتشاف البرامج الضارة من خلال تحليل كميات كبيرة من البيانات وتحديد الأنماط التي يصعب على البشر أو برامج مكافحة الفيروسات التقليدية اكتشافها. يمكن لهذه الخوارزميات تحديد العلاقات بين الملفات وخصائصها، مثل حجم الملف ونوع الملف وسلوك الملف ، واستخدام هذه المعلومات لاكتشاف البرامج الضارة وتصنيفها.

ثلاث طرق يعزز التعلم الآلي من خلالها عمليات اكتشاف البرامج الضارة:

التحليل السلوكي: يمكن للخوارزميات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي تحليل سلوك الملفات وتحديد الأنماط المتوافقة مع سلوك البرامج الضارة ، مثل الوصول إلى البيانات الحساسة أو تعديل ملفات النظام أو الاتصال بخادم الأوامر والتحكم.

الكشف المستند إلى التوقيع والشذوذ: يمكن للذكاء الاصطناعي للتعلم الآلي تحليل تواقيع البرامج الضارة المعروفة واستخدام هذه المعلومات لتحديد البرامج الضارة المماثلة. يمكنهم أيضًا تحديد السلوك غير العادي أو الشاذ ، مثل محاولة ملف الوصول إلى مورد لا يستخدمه عادةً. يفيد هذا الأسلوب في اكتشاف المتغيرات الجديدة من البرامج الضارة الحالية وهجمات يوم الصفر وأنواع جديدة تمامًا من البرامج الضارة بدون توقيع معروف.

التصنيف الآلي: يمكن للخوارزميات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي تصنيف الملفات تلقائيًا على أنها إما حميدة أو ضارة بناءً على خصائصها وسلوكها. يمكن أن يساعد هذا النهج في تقليل عبء العمل على محللي الأمان وتسريع عملية الكشف.
يعزز التعلم الآلي عمليات اكتشاف البرامج الضارة من خلال توفير طريقة أكثر تقدمًا وفعالية لتحليل البيانات لاكتشاف البرامج الضارة ومنعها.

افكار أخيرة
يعد الاكتشاف المتقدم للبرامج الضارة أمرًا ضروريًا للحماية من مشهد التهديدات سريع التطور للهجمات الإلكترونية. نظرًا لأن البرامج الضارة تصبح أكثر تعقيدًا وتعقيدًا، غالبًا ما تكون إجراءات الأمان التقليدية غير كافية للحماية منها.

يعد الاكتشاف المتقدم للبرامج الضارة بمساعدة الأدوات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي نهجًا استباقيًا يساعد المؤسسات على البقاء متقدمًا على مجرمي الإنترنت وحماية أنظمتها من الهجمات.

بواسطة: إيسلا سيباندا | Computer Weekly