Jannah Theme License is not validated, Go to the theme options page to validate the license, You need a single license for each domain name.
تقنية

الذكاء الاصطناعي وتحديات الأمن السيبراني في عصر إنترنت الأشياء


ما هي أبرز الجوانب لإنترنت الأشياء في الأمن السيبراني؟

تشمل الجوانب الرئيسة للأمن السيبراني لإنترنت الأشياء ما يأتي:

1. أمان الجهاز:

قد تكون أجهزة إنترنت الأشياء عرضةً للانتهاكات الأمنية، مثل الوصول غير المصرَّح به أو الإصابة بالبرامج الضارة أو اختطاف الأجهزة، وقد يتضمن أمان الجهاز تأمين الأجهزة والبرامج الثابتة والبرامج الخاصة بأجهزة إنترنت الأشياء، مثل آليات المصادَقة القوية، وتشفير البيانات في أثناء النقل والباقي، وعمليات التمهيد الآمنة، وتحديثات الأمان المنتظمة.

2. أمان الشبكة:

تتواصل أجهزة إنترنت الأشياء مع بعضها بعضاً ومع الخوادم المركزية من خلال الشبكات، التي يمكن أن تكون عرضةً للهجمات؛ إذ يتضمن أمان الشبكة تأمين قنوات الاتصال، وتنفيذ جدران الحماية، وأنظمة كشف التسلل والوقاية، وضمان بروتوكولات آمنة لنقل البيانات، مثل بروتوكول أمان طبقة النقل (TLS).

3. أمان البيانات:

تنشئ أجهزة إنترنت الأشياء وتنقل كميات هائلة من البيانات، وغالباً ما تتضمن معلومات حساسة أو شخصية؛ إذ يركز أمن البيانات على حماية سرية وسلامة وتوفُّر بيانات إنترنت الأشياء، ويتضمن ذلك تشفير البيانات، والتخزين الآمن، وآليات التحكم في الوصول، وإدارة دورة حياة البيانات لضمان المعالجة المناسبة للبيانات والاحتفاظ بها والتخلص منها.

4. المصادقة والتحكم في الوصول:

يجب أن تتمتع أجهزة إنترنت الأشياء بآليات مصادقة قوية لمنع الوصول غير المصرَّح به؛ إذ يتضمن ذلك تنفيذ سياسات كلمات المرور الآمنة، والمصادقة الثنائية، والشهادات الرقمية، وضوابط الوصول الآمن، وتضمن آليات التحكم في الوصول أنَّ الأفراد أو الأجهزة المصرَّح لهم فقط يمكنهم الوصول إلى أجهزة وأنظمة إنترنت الأشياء والتفاعل معها.

5. أمان البرامج:

غالباً ما تعتمد أجهزة إنترنت الأشياء على البرامج والبرامج الثابتة لوظائفها؛ إذ يتضمن ضمان أمان مكونات هذه البرامج تنفيذ ممارسات تشفير آمنة، وإجراء تقييمات منتظمة للثغرات الأمنية واختبار الاختراق، وتطبيق تصحيحات الأمان والتحديثات على الفور لمعالجة الثغرات الأمنية المعروفة.

6. حماية الخصوصية:

يمكن لأجهزة إنترنت الأشياء أن تجمع كمية هائلة من البيانات الشخصية، وهذا يثير مخاوف بشأن الخصوصية؛ إذ تتضمن حماية الخصوصية تنفيذ مبادئ الخصوصية حسب التصميم، والحصول على موافقة المستخدم لجمع البيانات ومعالجتها، وإخفاء الهوية كلما أمكن ذلك، والامتثال للوائح حماية البيانات ذات الصلة.

7. المراقبة الأمنية والاستجابة للحوادث:

المراقبة المستمرة لأجهزة إنترنت الأشياء والشبكات والبيانات أمر هام جداً لاكتشاف الحوادث الأمنية والاستجابة لها على الفور؛ إذ تتضمن مراقبة الأمان اكتشاف التهديدات في الوقت الفعلي، واكتشاف الأخطاء، وتسجيل أحداث الأمان؛ لذا يجب أن تكون خطط وإجراءات الاستجابة للحوادث في مكانها الصحيح لتحديد وتخفيف الخروقات أو الاضطرابات الأمنية بسرعة.

شاهد بالفديو: 10 نصائح تحفظ خصوصيتك على الإنترنت

 

مزايا الذكاء الاصطناعي في الأمن السيبراني:

يقدِّم الذكاء الاصطناعي مزايا عدة في مجال الأمن السيبراني، وفيما يأتي بعض الفوائد الرئيسة:

1. الكشف المتقدم عن التهديدات:

يمكن لأنظمة الأمن السيبراني التي تعمل بالذكاء الاصطناعي تحليل كميات هائلة من البيانات وتحديد الأنماط التي قد تشير إلى وجود تهديد إلكتروني، وباستخدام خوارزميات التعلم الآلي، يمكن للذكاء الاصطناعي اكتشاف الحالات الشاذة أو النشاطات المشبوهة أو أنماط الهجوم المعروفة بسرعة، وهذا يتيح الاستجابة والتخفيف بشكل أسرع.

2. المراقبة في الوقت الفعلي:

يمكن للذكاء الاصطناعي مراقبة حركة مرور الشبكة باستمرار، وسجلات النظام، وسلوك المستخدم لتحديد الخروقات الأمنية المحتمَلة أو النشاطات غير المصرَّح بها في الوقت الفعلي؛ إذ تساعد هذه المراقبة الاستباقية على الاكتشاف المبكر والاستجابة السريعة للتهديدات السيبرانية، وهذا يقلل من مخاطر اختراق البيانات أو اختراق النظام.

3. الاستجابة التلقائية للحوادث:

يمكن للذكاء الاصطناعي أتمتة عملية الاستجابة للحوادث من خلال التعرف السريع إلى الحوادث الأمنية واحتوائها، ويمكن أن يبدأ بشكل مستقل إجراءات استجابة محددة مسبقاً، مثل عزل الأنظمة المتأثرة أو حظر حركة المرور المشبوهة أو تطبيق التصحيحات، ومن ثمَّ تقليل تأثير الهجوم وتقليل وقت الاستجابة.

4. اكتشاف البرامج الضارة المحسَّن:

يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي تحليل خصائص البرامج الضارة المعروفة، وتحديد البرامج الضارة الجديدة التي لم تُرَ من قبل استناداً إلى الأنماط السلوكية، فمن خلال الاستفادة من تقنيات التعلم الآلي، يمكن للذكاء الاصطناعي اكتشاف هجمات البرامج الضارة والتخفيف من حدتها بشكل أكثر فاعلية من الأساليب التقليدية القائمة على التوقيع.

5. تحليلات سلوك المستخدم:

يمكن للذكاء الاصطناعي إنشاء خطوط أساسية لسلوك المستخدم العادي واكتشاف الانحرافات عن تلك الأنماط؛ إذ يساعد هذا على تحديد حسابات المستخدمين المخترَقة أو التهديدات الداخلية أو محاولات الوصول غير المصرَّح بها، ويمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي اكتشاف النشاطات غير المعتادة، مثل الإخفاقات المتكررة لتسجيل الدخول، أو عمليات نقل البيانات غير العادية، أو الوصول من مواقع غير نمطية، وتشغيل التنبيهات لمزيد من التحقيق.

6. قابلية التوسع والسرعة:

يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي التعامل مع كميات هائلة من البيانات وتنفيذ مهام تحليل معقدة بسرعة أكثر من البشر؛ إذ تتيح قابلية التوسع والسرعة هذه الاكتشاف والاستجابة السريعة للتهديدات السيبرانية، وخاصةً في البيئات واسعة النطاق، فقد يكون التحليل اليدوي غير عملي.

7. تقليل الإيجابيات الخاطئة:

يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي التعلم من البيانات التاريخية وتحسين دقتها باستمرار مع مرور الوقت؛ إذ تساعد عملية التعلم التكراري هذه على تقليل الإيجابيات الخاطئة، فيتم تمييز النشاطات المشروعة بشكل غير صحيح على أنَّها حوادث أمنية، ومن خلال تقليل الإيجابيات الكاذبة، يمكن لفِرق الأمن تركيز انتباههم على التهديدات الحقيقية، وتحسين الكفاءة التشغيلية.

8. الدفاع التكيفي:

يمكن للذكاء الاصطناعي التكيف والتعلم من التهديدات الجديدة وتقنيات الهجوم، ومع استمرار مجرمي الإنترنت في تطوير تكتيكاتهم، يمكن للأنظمة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي أن تظلَّ محدَّثة من خلال تحليل

استخبارات التهديدات الناشئة وتكييف آليات دفاعها وفقاً لذلك، وهذه الطبيعة التكيفية تجعل من الذكاء الاصطناعي آلية دفاع فعالة ضد التهديدات السيبرانية المتطورة.

عيوب الذكاء الاصطناعي في الأمن السيبراني:

يجلب الذكاء الاصطناعي بعض الفوائد للأمن السيبراني، وتوجد أيضاً بعض العيوب والتحديات المرتبطة بتنفيذه، وفيما يأتي بعض العيوب الرئيسة:

1. الفهم المحدود للسياق:

تعتمد خوارزميات الذكاء الاصطناعي اعتماداً أساسياً على أنماط البيانات والارتباطات لاكتشاف التهديدات، ومع ذلك، فقد يفتقرون إلى فهم عميق للسياق الذي تحدث فيه هذه الأنماط، ويمكن أن يؤدي هذا إلى نتائج إيجابية كاذبة أو سلبية كاذبة، فيتم إغفال التهديدات الحقيقية أو يتم وضع علامة على النشاطات المشروعة بشكل غير صحيح على أنَّها نشاطات ضارة.

2. الهجمات العدائية:

قد تكون أنظمة الذكاء الاصطناعي عرضةً للهجمات العدائية؛ إذ يتلاعب الفاعلون الخبيثون عمداً ببيانات الإدخال لخداع خوارزميات الذكاء الاصطناعي، ومن خلال إجراء تغييرات طفيفة على البيانات المدخَلة، يمكن للمهاجمين خداع أنظمة الذكاء الاصطناعي لإساءة تصنيف المعلومات أو تفسيرها بشكل خاطئ، وهذا يؤدي إلى انتهاكات أمنية محتمَلة.

3. التحيز والتمييز:

تُدرَّب خوارزميات الذكاء الاصطناعي على البيانات التاريخية، التي قد تعكس التحيزات الموجودة في البيانات، فيمكن أن يؤدي هذا إلى نتائج تمييزية، مثل التنميط المتحيز أو المعاملة غير العادلة للأفراد على أساس العِرق أو الجنس أو غيرها من الخصائص المحمية، وفي الأمن السيبراني، قد تحدد الخوارزميات المتحيِّزة بشكل غير متناسب مجموعات معينة بوصفها تهديدات محتمَلة أو تتغاضى عن أنواع معينة من الهجمات.

4. التعقيد والاعتماد المفرِط:

يتطلب تنفيذ أنظمة الذكاء الاصطناعي وصيانتها مهارات وموارد متخصصة، فقد تواجه المنظمات تحديات في فهم نماذج الذكاء الاصطناعي وتكوينها وضبطها، فضلاً عن دمجها في البنية التحتية الحالية للأمن السيبراني، ويمكن أن يؤدي الاعتماد المفرط على الذكاء الاصطناعي دون إشراف بشري مناسب إلى الشعور بالرضى عن النفس ونقاط عمياء محتملة في المراقبة الأمنية والاستجابة للحوادث.

5. الافتقار إلى القابلية للتفسير:

يمكن أن تكون خوارزميات الذكاء الاصطناعي – وخاصةً نماذج التعلم العميق – معقدة ويصعب تفسيرها، وغالباً ما يعملون بوصفهم “صناديق سوداء”، وهذا يجعل من الصعب فهم وشرح الأسباب الكامنة وراء قراراتهم أو تنبؤاتهم، وهذا النقص في القابلية للتفسير قد يعوق القدرة على الثقة والتحقق من النتائج الناتجة عن أنظمة الذكاء الاصطناعي، ولا سيما في سيناريوهات الأمن السيبراني الحرجة.

6. مشهد التهديد المتطور:

تتطور التهديدات الإلكترونية باستمرار، وكثيراً ما يكيف الخصوم تقنياتهم لتجاوز الدفاعات القائمة على الذكاء الاصطناعي، وقد يستخدم المهاجمون استراتيجيات مصمَّمة خصيصاً للتهرب من آليات اكتشاف الذكاء الاصطناعي، وهذا ما يجعل من الضروري تحديث نماذج الذكاء الاصطناعي وتحسينها باستمرار لمواكبة التهديدات الناشئة.

7. خصوصية البيانات وأمنها:

تعتمد أنظمة الأمن السيبراني التي تعمل بالذكاء الاصطناعي على الوصول إلى كميات كبيرة من البيانات، مثل المعلومات الحساسة والسرية؛ إذ يُعَدُّ ضمان خصوصية وأمن هذه البيانات أمراً هاماً جداً لمنع الوصول غير المصرَّح به أو انتهاكات البيانات أو إساءة الاستخدام، وقد يؤدي استخدام الذكاء الاصطناعي إلى ظهور نقاط ضعف ومخاطر إضافية إذا لم تُنَفَّذ إجراءات الحماية المناسبة وتدابير حماية البيانات.

للتغلب على هذه العيوب، يجب على المنظمات التعامل مع الذكاء الاصطناعي في الأمن السيبراني من منظور حذر ومتوازن، فيمكن أن يساعد الجمع بين الذكاء الاصطناعي، والخبرة البشرية، والاختبارات الصارمة، والتحقق من الصحة، والمراقبة المستمرة، والتحديثات المنتظمة على التخفيف من هذه التحديات وتعظيم فوائد الذكاء الاصطناعي في الأمن السيبراني.

في الختام:

يتطلب الأمن السيبراني لإنترنت الأشياء نهجاً شاملاً ومتعدد الطبقات، مع مراعاة جميع جوانب النظام البيئي لإنترنت الأشياء بدءاً من تصميم الجهاز والتصنيع إلى النشر والصيانة المستمرة، ويُعَدُّ التعاون بين الشركات المصنِّعة ومقدِّمي الخدمات والمستخدِمين النهائيين أمراً ضرورياً لمواجهة التحديات المتطورة وضمان التشغيل الآمن والجدير بالثقة لأنظمة إنترنت الأشياء.

يوفر الذكاء الاصطناعي مزايا كبيرة في مجال الأمن السيبراني، لكنَّه ليس حلاً مستقلاً؛ لذا يجب دمج الذكاء الاصطناعي في استراتيجية شاملة للأمن السيبراني تجمع بين التكنولوجيا والعمليات والخبرة البشرية الماهرة لتوفير الحماية الفعالة من التهديدات السيبرانية.

مقالات ذات صلة

اترك تعليقاً

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني. الحقول الإلزامية مشار إليها بـ *

زر الذهاب إلى الأعلى