الدفاع ضد الجرائم الإلكترونية مهمة صعبة. يكتشف مجرمو الإنترنت دائمًا أساليب هجوم جديدة ، لذلك يتعين على المتخصصين في مجال الأمن التكيف باستمرار والبقاء يقظين. يمكن للتحليلات التنبؤية أن تجعل ذلك أسهل كثيرًا.
يمكن أن تساعد التحليلات التنبؤية في الأمن السيبراني الشركات ذات موظفي الأمن المحدود على البقاء في مأمن من الهجمات المعقدة. وإليك نظرة فاحصة على كيفية عملها وكيف يمكن أن تساعد في الدفاع ضد مجرمي الإنترنت.
ما هي النمذجة التنبؤية؟
أولا ، ما هي النمذجة التنبؤية؟ إنها مجموعة فرعية من تحليلات البيانات التي تستخدم الإحصائيات للمساعدة في تحديد ما يمكن أن يحدث في المستقبل. يأخذ المحللون البيانات السابقة والحالية لعمل ملف نموذجًا لكيفية سير الأمور في المستقبل ، وتكييفها مع ظهور بيانات جديدة.
في كثير من الحالات ، يقوم الأشخاص بتشغيل عدة نماذج في وقت واحد ودمج النتائج للعثور على النتيجة الأكثر احتمالية. إذا كنت قد استخدمت تطبيقًا للطقس ، فقد اختبرت هذا النوع من النمذجة التنبؤية بشكل مباشر. ومع ذلك ، فإن لهذه العملية إمكانات تتجاوز بكثير التنبؤ بما إذا كانت ستمطر أم لا.
أصبحت التحليلات التنبؤية ممارسة قياسية في صناعات مثل البنوك والتسويق. مع نمو الجرائم الإلكترونية ، بدأ متخصصو الأمن أيضًا في الاستفادة من إمكاناتها.
تحديد الضعف
الطريقة الأولى التي يمكن للتحليلات التنبؤية من خلالها تحسين الأمن السيبراني هي مساعدة المؤسسات على فهم مخاطرها. تمثل الجرائم الإلكترونية تهديدًا لأي عمل تجاري ، لكن الشركات المختلفة ستواجه أنواعًا مختلفة من الهجمات. يبدأ الأمان الجيد بمعرفة أي من تلك الهجمات هي الأكثر تهديدًا.
يمكن لنماذج التحليلات التنبؤية أن تقارن التدابير الأمنية للشركة واتجاهات الجرائم الإلكترونية بين الشركات المماثلة. يمكنهم بعد ذلك إظهار كيف يمكن لمجرمي الإنترنت مهاجمتهم وأين توجد الثغرات في دفاعاتهم.
يمكن للمحللين البشر القيام بعمل مماثل ، لكن الذكاء الاصطناعي (AI) غالبًا ما يكون أفضل بكثير في هذه الحسابات المعقدة. بعض الأنظمة ، مثل QuadMetrics - موضحة هنا بواسطة جامعة ميشيغان- أظهروا دقة تصل إلى 90 في المائة ومعدلات إيجابية كاذبة أقل من 10 في المائة ، مما يبرز فعاليتهم.
تحديد المستخدمين من خلال سلوكهم
توفر التحليلات التنبؤية في الأمن السيبراني أيضًا طريقة مبتكرة لتحديد هوية المستخدمين. من السهل إلى حد ما سرقة كلمة مرور ، ولكن من غير المحتمل أن يستخدم المتسلل جهاز كمبيوتر بالطريقة نفسها التي يستخدمها المستخدم المصرح له. لكل شخص عادات استخدام مميزة يمكن للذكاء الاصطناعي تعلمها ، مما يساعده على اكتشاف الانتهاكات المحتملة.
برامج التحليلات مثل برامج أمن الجرائم الإلكترونية ، من قبل شركات مثل كاسوار، يمكنه مراجعة البيانات لتحديد الأنماط الاحتيالية ، ورفع علامة حمراء عندما يكسر المستخدمون تلك الأنماط. يعمل هذا النهج بنفس طريقة مراقبة الاحتيال. مثلما قد يقوم البنك بإلغاء تنشيط بطاقتك الائتمانية بعد عملية شراء غير عادية ، فقد تقيد هذه الأنظمة حسابًا بعد سلوك غير عادي.
عندما يتصرف حساب ما بشكل مختلف عما توقعه الذكاء الاصطناعي ، يمكن لمتخصصي الأمن البشري النظر إليه عن كثب. إذا كان مهاجمًا ، فيمكنه إيقافه ، وإذا كان مستخدمًا عاديًا فقط ، فيمكنه منحه أذوناته مرة أخرى.
توقع الهجمات قبل حدوثها
مع تحسن نماذج التحليلات التنبؤية ، يمكن أن تصبح أكثر فائدة. قد يتنبأون بالهجمات الإلكترونية قبل حدوثها ، مما يسمح لعمال الأمن بالاستعداد للهجوم القادم.
بدأت بعض الشبكات بالفعل في استخدام إصدارات أساسية من هذا النوع من البرامج. تتنبأ نماذج التعلم الآلي بالهجمات من خلال تحديد النشاط الضار في شبكات أخرى. ثم يقررون بعد ذلك ما إذا كان من المحتمل حدوث هجمات مماثلة في شبكتهم الخاصة. يمكن لمجرمي الإنترنت حل هذه المشكلة باستخدام هجمات الخداع ، ولكن دمجها مع طرق أخرى قد يكون أكثر فاعلية.
تحلل الأنظمة الأخرى قدرة مجرمي الإنترنت المحددين ودوافعهم وفرصهم للهجوم. يقوم الآخرون بالبحث عن عناوين IP المتصلة بنشاط مشبوه. يمكن أن يساعد الجمع بين هذه العوامل النماذج في إجراء تنبؤات أكثر دقة ، والقبض على مجرمي الإنترنت قبل أن يتسببوا في ضرر.
الضبط الدقيق للتأمين الإلكتروني
لا تدور جميع حالات استخدام التحليلات التنبؤية في الأمن السيبراني حول إيقاف المهاجمين. نظرًا لأن الجريمة الإلكترونية تتطور دائمًا ، فلا يمكن لأي نظام إيقاف جميع الهجمات المحتملة. لا يزال بإمكان النماذج التنبؤية المساعدة من خلال تحسين التأمين الإلكتروني للشركات في حالة حدوث الخرق.
تعد خروقات البيانات باهظة الثمن ، حيث تكلف 4.24 مليون دولار في المتوسط ، وتلك التكلفة تستمر في الارتفاع. نمت صناعة التأمين الإلكتروني استجابةً لذلك ، مما ساعد الشركات على تعويض أي منها المصاريف التي قد تحدث أثناء الخرق. يمكن أن تساعد التحليلات التنبؤية في تحديد مستوى التغطية التي قد تحتاجها الشركة من خلال التنبؤ بمدى احتمالية الهجمات المختلفة.
تقيس جميع أنواع التأمين المخاطر لتحديد معدلات الطرف ونوع التغطية التي يحتاجون إليها. لا يختلف التأمين على الإنترنت ، ولكن فهم عوامل الخطر المختلفة ذات الصلة يمكن أن يكون معقدًا ، لذلك من الأفضل ترك الأمر للذكاء الاصطناعي. يمكن للنماذج التنبؤية أن تتنبأ بشكل موثوق بنقاط القوة والضعف في الشركة ، والحصول على أفضل صفقة تأمين لكلا الطرفين.
التحليلات التنبؤية لها إمكانات كبيرة في الأمن السيبراني
التحليلات التنبؤية في الأمن السيبراني مفهوم جديد ، لكن إمكاناته مثيرة للإعجاب. يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي هذه سد الثغرات التي تقصر فيها القدرات البشرية ، مما يساعد الشركات على البقاء بأمان قدر الإمكان. على الرغم من عدم وجود نموذج تنبؤي مثالي ، إلا أنه يمكن أن يوفر تحسينات جوهرية مقارنة بالحلول التقليدية.
مع تحسن التكنولوجيا ، سيجد الناس المزيد من الاستخدامات للتحليلات التنبؤية في الأمن السيبراني. سيتكيف مجرمو الإنترنت وستتطور برامج الذكاء الاصطناعي هذه لمواجهتهم. قد لا يقضون على الجرائم الإلكترونية ، لكنهم قد يقلبون الميزان لصالح الأطراف الأبرياء.
يعمل مجرمو الإنترنت بعدة طرق مختلفة ؛ فيما يلي أكثرها شيوعًا.
اقرأ التالي
- حماية
- تحليل البيانات
- الأمن الإلكتروني
- القرصنة
- الذكاء الاصطناعي
شانون منشئ محتوى يقع في فيلي ، بنسلفانيا. تكتب في مجال التكنولوجيا منذ حوالي 5 سنوات بعد تخرجها بدرجة في تكنولوجيا المعلومات. شانون هي المحرر الإداري لمجلة ReHack وتغطي موضوعات مثل الأمن السيبراني والألعاب وتكنولوجيا الأعمال.
اشترك في نشرتنا الإخبارية
انضم إلى النشرة الإخبارية لدينا للحصول على نصائح تقنية ومراجعات وكتب إلكترونية مجانية وصفقات حصرية!
انقر هنا للاشتراك