هوش مصنوعی در امنیت سایبری

تسلط هوش مصنوعی بر حملات سایبری نشان ‌دهنده قدرت بی ‌نظیر این فناوری در شناسایی و مقابله با تهدیدات پیچیده است. استفاده از هوش مصنوعی در حوزه امنیت سایبری با ترکیب الگوریتم‌های یادگیری ماشینی، تحلیل داده‌های حجیم، و پیش ‌بینی رفتار مهاجمان، به یکی از ابزارهای حیاتی در دفاع از سیستم‌های دیجیتال تبدیل شده است.

کاربرد هوش مصنوعی در امنیت سایبری

بهره گیری از هوش مصنوعی در شناسایی و جلوگیری از تهدیدات سایبری و جلوگیری از ورود مهاجمان به شبکه به یکی از راهکارهای اساسی در امنیت سایبری تبدیل شده است. از جمله کاربرد هوش مصنوعی در امنیت سایبری میتوان به موارد زیر اشاره کرد:

شناسایی تهدیدات ناشناخته: هوش مصنوعی قادر است الگوهای غیرعادی را در شبکه شناسایی کند و به سرعت به آن‌ها پاسخ دهد.
سرعت بالا در پردازش داده‌ها: حجم عظیم داده‌های تولیدشده در شبکه‌ها توسط انسان قابل مدیریت نیست، اما هوش مصنوعی این کار را با سرعت بالا انجام می‌دهد.
کاهش اشتباهات انسانی: استفاده از سیستم‌های خودکار، خطاهای ناشی از عوامل انسانی را به حداقل می‌رساند.
پیش ‌بینی حملات آینده: الگوریتم‌های پیشرفته می‌توانند الگوهای حملات را تحلیل کرده و اقدامات پیشگیرانه را پیشنهاد دهند.

موارد یاد شده در لیست بالا تنها چند نمونه از کاربردهای هوش مصنوعی در امنیت سایبری به شمار می روند. جالب است بدانید که فایروال‌های فورتی گیت (FortiGate) با بهره ‌گیری از هوش مصنوعی پیشرفته، قادر به شناسایی و مقابله با تهدیدات سایبری به صورت لحظه ای هستند. این فناوری هوشمند با تحلیل رفتارهای شبکه، الگوهای مشکوک را تشخیص داده و حتی پیش از وقوع حمله، اقدامات محافظتی را فعال می‌کند. توجه داشته باشید که هوش مصنوعی در این فایروال‌ها نقش کلیدی در مقابله با تهدیدات پیچیده‌ای مانند بدافزارهای ناشناخته و حملات مهندسی اجتماعی دارد؛ به این ترتیب میتوان گفت هوش مصنوعی تقریبا بر 92.5% درصد حملات سایبری تسلط دارد.

هوش مصنوعی(AI) چیست؟

هوش مصنوعی اصطلاح گسترده‌ای است که به علم شبیه‌سازی هوش انسان در ماشین‌ها با هدف توانمندسازی آن‌ها برای تفکر مانند ما و تقلید از اعمال ما اشاره دارد. این به ماشین‌های هوش مصنوعی اجازه می‌دهد تا وظایفی را انجام دهند که قبلاً فقط انسان‌ها می‌توانستند انجام دهند. جالب است بدانید، در آینده نه چندان دور هوش مصنوعی ممکن است از انسان پیشی بگیرد.

به طور کلی هوش مصنوعی (AI) به علمی اطلاق می‌شود که هدف آن شبیه‌سازی قابلیت‌های ذهنی انسان در ماشین‌ها و سیستم‌های کامپیوتری است. به عبارت دیگر، AI تلاش می‌کند تا به ماشین‌ها توانایی‌های شناختی مانند یادگیری، استدلال، و حل مسئله را القا کند. این فناوری با استفاده از الگوریتم‌ها و مدل‌های پیچیده، به ماشین‌ها اجازه می‌دهد تا از داده‌ها یاد بگیرند، الگوها را شناسایی کنند و تصمیمات هوشمندانه‌ای بگیرند که پیش‌تر تنها در توانایی انسان‌ها بود.

AI به دو دسته اصلی تقسیم می‌شود: هوش مصنوعی ضعیف (Narrow AI) که برای انجام وظایف خاص طراحی شده و هوش مصنوعی قوی (General AI) که به دنبال شبیه‌ سازی کامل ذهن انسان است.

چالش‌های استفاده از هوش مصنوعی در امنیت سایبری

استفاده از هوش مصنوعی در امنیت سایبری اگرچه امکانات زیادی برای مقابله با تهدیدات سایبری فراهم می‌کند، اما با چالش‌های متعددی نیز همراه است:

پیچیدگی الگوریتم‌ها: پیاده‌سازی و مدیریت سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی نیازمند تخصص بالاست.
وابستگی به داده‌های آموزشی: کیفیت و تنوع داده‌ها تأثیر مستقیمی بر دقت سیستم دارد.

استفاده توسط مهاجمان: همان ‌طور که سازمان‌ها از هوش مصنوعی بهره می‌برند، مهاجمان نیز از این فناوری برای ارتقای روش‌های حمله خود استفاده می‌کنند.

راهکارهای تقویت امنیت سایبری با هوش مصنوعی

هوش مصنوعی (AI) به‌عنوان ابزاری قدرتمند در امنیت سایبری، با ارائه راهکارهای نوین به سازمان‌ها کمک می‌کند تا از دارایی‌ها و اطلاعات حساس خود محافظت کنند. برخی از راهکارهای مؤثر برای تقویت امنیت سایبری با استفاده از هوش مصنوعی عبارت‌اند از:

ارتقای سیستم‌های مبتنی بر یادگیری ماشینی با داده‌های به‌ روز و متنوع.
ترکیب هوش مصنوعی با دیگر راهکارهای امنیتی مانند رمزنگاری و احراز هویت چند مرحله‌ای.
آموزش نیروی انسانی برای مدیریت سیستم‌های پیشرفته هوش مصنوعی.

به طور کل میتوان گفت هوش مصنوعی نه تنها توانسته سهم بزرگی از حملات سایبری را شناسایی و متوقف کند، بلکه به یک ابزار کلیدی در مبارزه با تهدیدات دیجیتالی تبدیل شده است؛ به گونه ای که آینده امنیت سایبری بدون استفاده از هوش مصنوعی قابل تصور نیست و توسعه این فناوری همچنان نقش مهمی در حفاظت از اطلاعات و داده‌ها ایفا خواهد کرد.

چرا هوش مصنوعی به 100 درصد از حملات سایبری دسترسی ندارد؟

رسیدن به صد درصد مقابله با حملات سایبری با وجود پیشرفت‌های عظیم در زمینه هوش مصنوعی، همچنان یک هدف ایده‌آل و دشوار است. در ادامه دلایلی که چرا این رقم به 92.5٪ محدود شده و به 100٪ نمی‌رسد، بررسی می‌شود:

نوآوری مستمر مهاجمان سایبری

مهاجمان سایبری دائماً در حال توسعه تکنیک‌های جدید و پیچیده خود هستند. این نوآوری‌ها باعث می‌شود برخی از حملات از دید الگوریتم هوش مصنوعی مخفی بمانند یا زمان بیشتری برای شناسایی نیاز باشد.

محدودیت در داده‌های آموزشی

هوش مصنوعی برای یادگیری نیاز به داده‌های باکیفیت دارد. اگر داده‌های مربوط به یک حمله خاص در سیستم وجود نداشته باشد یا ناقص باشد، شناسایی آن برای هوش مصنوعی دشوار خواهد بود.

حملات روز صفر (Zero day)

حملات روز صفر به آسیب‌پذیری‌هایی اشاره دارد که هنوز شناسایی نشده‌اند. این حملات به دلیل ناشناخته بودنشان، اغلب از دسترس هوش مصنوعی خارج می‌شوند تا زمانی که به ‌روزرسانی‌های لازم اعمال شوند.

خطای الگوریتم‌ها

حتی بهترین الگوریتم‌های هوش مصنوعی نیز ممکن است دچار خطا شوند یا الگوهای تهدید را به اشتباه تفسیر کنند.

عامل انسانی

بخش بزرگی از حملات سایبری به دلیل خطای انسانی موفق می‌شوند، مانند کلیک روی لینک‌های فیشینگ یا استفاده از رمز عبورهای ضعیف؛ از این رو از مقدار صد در صد کاهش می یابد، چرا که هوش مصنوعی نمی‌تواند تمام تصمیمات انسانی را کنترل کند.

محدودیت در منابع پردازشی

پردازش حجم عظیمی از داده‌ها برای شناسایی تهدیدات به منابع زیادی نیاز دارد. در برخی موارد، کمبود منابع پردازشی یا ضعف در معماری شبکه می‌تواند دقت سیستم را کاهش دهد و به این ترتیب امنیت شبکه به خطر بیافتد.

حملات ترکیبی

برخی حملات ترکیبی، شامل چندین مرحله و روش هستند که به‌ صورت همزمان اجرا می‌شوند و هوش مصنوعی در این شرایط نمیتواند پاسخی برای تهدید و یا حمله ارائه دهد و به این ترتیب امنیت شبکه به مشکل میخورد.

آیا رسیدن به 100٪ ممکن است؟

اگرچه رسیدن به صد درصد ممکن نیست، اما با ترکیب هوش مصنوعی با دیگر روش‌های امنیتی مانند رمزنگاری قوی، احراز هویت چند مرحله‌ای، آموزش کاربران و از همه مهم تر استفاده از تجهیزات امنیتی از جمله فایروال ها می‌توان به درصدهای بالاتری در جلوگیری از حملات سایبری دست یافت.

در نهایت، امنیت سایبری یک میدان نبرد دائمی است که در آن، سیستم‌های دفاعی باید همیشه یک قدم جلوتر از مهاجمان باشند.

روند حملات سایبری در سال 2024

بر اساس گزارش‌های منتشرشده در سه ماهه اول سال 2024، بیشتر تهدیدات سایبری شامل تکنیک‌های مهندسی اجتماعی بوده‌اند. در این گزارش آمده است که:

حدود 90 درصد از حملات بر روی دستگاه‌های تلفن همراه شامل کلاهبرداری و حملات فیشینگ بوده‌اند.
87 درصد از حملات روی دسکتاپ‌ها شامل تبلیغ‌افزار و دیگر تکنیک‌های مشابه گزارش شده است.

این آمار نشان می‌دهد که مجرمان سایبری بیش از نقاط ضعف فنی، بر آسیب‌پذیری‌های انسانی تمرکز کرده‌اند.

نقش هوش مصنوعی در تکامل حملات مهندسی اجتماعی

فناوری‌های مبتنی بر هوش مصنوعی به‌ طور قابل توجهی ابزارهای جدیدی برای مجرمان فراهم کرده است. استفاده از دیپ‌فیک‌ها و شبیه‌سازی‌های صوتی پیشرفته به آن‌ها این امکان را داده تا حملات پیچیده ‌تری اجرا کنند. این فناوری‌ها در موارد زیر مورد استفاده قرار می‌گیرند:

کانال‌های رسانه‌های اجتماعی

یکی از بردارهای اصلی برای انتشار این نوع حملات، پلتفرم یوتیوب است. مهاجمان با سوءاستفاده از تبلیغات خودکار و محتوای تولید شده توسط کاربران، اقدامات امنیتی را دور زده و انواع مختلفی از حملات را از جمله فیشینگ، بدافزار و کلاهبرداری‌های مالی اجرا می‌ کنند.

تماس‌های ویدیویی و صوتی

تماس‌های ویدیویی: فناوری دیپ‌ فیک به مهاجمان اجازه می‌دهد تا در جلسات ویدیویی خود را به‌جای افراد دیگر جا بزنند و اطلاعات حساس را از قربانیان دریافت کنند.
پیام‌های صوتی: تکنولوژی‌های پیشرفته قادرند تنها با چند ثانیه نمونه صدا، پیام‌هایی کاملاً مشابه با صدای واقعی تولید کنند.

حملات فیشینگ پیشرفته

فیشینگ همچنان یکی از محبوب‌ترین روش‌های حمله است، اما اکنون با کمک هوش مصنوعی بسیار پیچیده‌تر و مؤثرتر شده است. مهاجمان با استفاده از ابزارهایی مانند ChatGPT پیام‌هایی بسیار قانع ‌کننده تولید می‌کنند که احتمال فریب قربانیان را به‌ طور چشمگیری افزایش می‌دهد.

فیشینگ دیپ ‌فیک

این روش از تکنیک‌های مهندسی اجتماعی برای سوءاستفاده از اعتماد کاربران استفاده می‌کند. مهاجمان با ایجاد هویت‌های جعلی و باورپذیر، قربانیان را ترغیب به انجام اقدامات ناخواسته می‌کنند:

ایمیل‌ها و پیام‌ها: ایجاد حساب‌های جعلی در پلتفرم‌هایی مانند لینکدین برای مورد هدف قرار دادن کارمندان.
حملات تماس تصویری: استفاده از چهره‌های جعلی برای دریافت اطلاعات حساس.

تهدیدات خاص در یوتیوب

یوتیوب به عنوان یکی از اهداف اصلی مهاجمان سایبری شناسایی شده است. چند روش رایج در این پلتفرم عبارتند از:

اجرای کمپین‌های فیشینگ با پیشنهادات همکاری جعلی.
ارسال ویدئوهای حاوی لینک‌های مخرب با پوشش نرم‌افزارهای قانونی.
ربودن کانال‌ها و استفاده از آن‌ها برای کلاهبرداری‌های رمزنگاری.

بدافزار به عنوان سرویس (MaaS)

یکی از روندهای جدید در جرایم سایبری، مدل بدافزار به عنوان سرویس (MaaS) است. در این روش:

مجرمان، بدافزارها را به‌ صورت اجاره‌ای در اختیار دیگر مهاجمان قرار می‌دهند.
همکاری مبتنی بر کمیسیون بین هکرهای حرفه‌ای و مهاجمان تازه‌کار تسهیل می‌شود.

این مدل، ابزارهای پیشرفته را در اختیار طیف وسیع‌تری از مجرمان قرار داده و اجرای حملات را ساده‌تر کرده است.

اهمیت افزایش آگاهی امنیتی

هم‌زمان با تکامل مداوم تکنیک‌های مهندسی اجتماعی و سوءاستفاده از آسیب‌پذیری‌های انسانی، افزایش آگاهی و به‌روزرسانی مداوم پروتکل‌های امنیتی حیاتی‌تر از همیشه به نظر می‌رسد. همان‌طور که Jakub Kroustek، مدیر تحقیقات بدافزار، تأکید کرده است، احتمال هدف قرار گرفتن افراد توسط حملات سایبری در سال 2024 به بالاترین سطح خود رسیده است. مقابله با این تهدیدات نیازمند همکاری گسترده ‌تر و استفاده از تجهیزات امنیتی شبکه از جمله فایروال ها با لایسنس های آنلاین و همیشه آپدیت است.

هوش مصنوعی برای امنیت سایبری

هوش مصنوعی (AI) به عنوان یک ابزار قدرتمند در زمینه امنیت سایبری شناخته شده است که به طور قابل توجهی پیشگیری از تهدیدات سایبری را افزایش داده است. این فناوری با استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته و یادگیری ماشینی، قادر به تحلیل و پردازش مقادیر عظیم داده‌های امنیتی در زمان واقعی است، که این امر به شناسایی و پاسخ به تهدیدات به طور سریع‌ تر و دقیق‌تر کمک می‌کند.

با کمک هوش مصنوعی، سازمان‌ها می‌توانند به راحتی الگوهای پیچیده و نشانه‌های غیرعادی را شناسایی کند و از حملات سایبری جدید، از جمله حملات روز صفر (Zero-day Attacks)، پیشگیری کنند. این فناوری همچنین توانایی بهینه‌سازی فرآیندهای امنیتی را از طریق خودکارسازی وظایف تکراری مانند تجزیه و تحلیل لاگ‌ها و مدیریت هشدارها فراهم میکند.

با این حال، هرچند هوش مصنوعی در افزایش امنیت سایبری نقش بسزایی دارد، اما استفاده از آن نیز با خطراتی همراه است. مجرمان سایبری می‌توانند از این فناوری برای بهینه‌سازی حملات، ایجاد بدافزار خودکار و مهندسی اجتماعی استفاده کنند. بنابراین، ضروری است که در کنار بهره‌برداری از مزایای هوش مصنوعی، به نکات امنیتی و اخلاقی نیز توجه ویژه‌ای داشته باشیم تا از بروز مشکلات و تهدیدات احتمالی جلوگیری کنیم.

به طور کلی برای امنیت سایبری از هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل، مرتبط کردن داده‌های رویداد و تهدیدات سایبری در منابع متعدد استفاده می شود، و آن‌ها را به بینش‌های واضح و عملی تبدیل می‌کند که متخصصان امنیتی برای بررسی، پاسخ و گزارش بیشتر از آن استفاده می‌کنند. اگر یک حمله سایبری با معیارهای مشخصی مطابقت داشته باشد که توسط تیم امنیتی تعریف شده است، هوش مصنوعی می‌تواند پاسخ را خودکار کرده و دارایی‌های آسیب‌دیده را جدا کند. هوش مصنوعی مولد با تولید متن، تصاویر و سایر محتواها به زبان طبیعی اصلی بر اساس الگوهای موجود در داده‌های موجود، این کار را یک قدم جلوتر می‌برد.

اهمیت هوش مصنوعی در امنیت سایبری

استفاده از هوش مصنوعی در امنیت سایبری، به سازمان ها و شرکت ها این اجازه می دهد تا از داده ها و اطلاعات بزرگ برای تشخیص، تحلیل و پاسخ به تهدیدات سایبری، سریع تر و دقیق تر استفاده کنند؛ برای مثال:

کشف حملات جدید

این فناوری توانایی شناسایی الگو های پیچیده را در داده ها دارد؛ حتی اگر تهدیدات قبلا دیده نشده باشند. به بیان دیگر، هوش مصنوعی می تواند حملات روز صفر (Zero-day Attacks) را شناسایی کند. این کار اهمیت بسیار بالایی دارد زیرا هکر ها به طور مداوم در حال توسعه روش های جدید برای نفوذ به سیستم ها هستند.

بهینه سازی فرایند های ایمنی

هوش مصنوعی در بهینه سازی فرایند های امنیتی نقش بسزایی دارد. از طریق خودکار سازی، وظایفی مانند تجزیه و تحلیل لاگ ها و رویداد های امنیتی، کارشناسان امنیت می توانند روی تهدیدات پیچیده تر تمرکز کنند، در حالی که امور معمولی و روتین به دست هوش مصنوعی انجام می شود.

استفاده از هوش مصنوعی در امنیت سایبری امکان ایجاد یک دیوار دفاعی پویا و تطبیق پذیر را فراهم می کند. سیستم های مبتنی در هوش مصنوعی قادر هستند به طور مداوم از تهدیدات یاد بگیرند و استراتژی های دفاعی خود را برای مقابله با حملات جدید تطبیق دهند. این انعطاف پذیری اطمینان می دهد که سازمان قادر به مقابله با تکامل مداوم تهدیدات خواهند بود.

نحوه عملکرد هوش مصنوعی در امنیت سایبری

هوش مصنوعی برای امنیت سایبری با ارزیابی مقادیر انبوه داده در منابع متعدد برای شناسایی الگوهای فعالیت در یک سازمان، مانند زمان و مکان ورود افراد، حجم ترافیک و دستگاه‌ها و برنامه‌های ابری که کارمندان استفاده می‌کنند، کار می‌کند. وقتی متوجه شد که چه چیزی معمولی است، می تواند رفتار غیرعادی را که ممکن است نیاز به بررسی داشته باشد را شناسایی کند. برای حفظ حریم خصوصی، داده های یک سازمان برای خروجی هوش مصنوعی در سایر سازمان ها استفاده نمی شود. در عوض، هوش مصنوعی از اطلاعات تهدید جهانی که از چندین سازمان ترکیب شده است استفاده می کند.

هوش مصنوعی بر پایه سه جزء اساسی کار میکند که این سه جزء را مورد بررسی قرار می دهیم:

تشخیص نفوذ

یکی از مهم ترین جنبه های استفاده از هوش مصنوعی در امنیت سایبری تشخیص نفوذ است. سیستم های تشخیص نفوذ مبتنی بر هوش مصنوعی قادر به شناسایی الگو های غیر معمولی و فعالیت های مشکوک در شبکه ها و سیستم های اطلاعاتی هستند. این سیستم ها با یادگیری مداوم از داده های موجود و به روزرسانی پایگاه دانش خود به طور فزاینده ای دقیق تر و قابل اعتماد تر می شوند

تجزیه و تحلیل تهدیدات

هوش مصنوعی پس از تشخیص فعالیت های مشکوک، با تحلیل داده های جمع آوری شده از منابع مختلف، از جمله ترافیک شبکه، لاگ های سیستم و هشدار های امنیتی، نوع تهدید و ارزیابی سطح خطر آن آشنا می کند.

این تجزیه و تحلیل کمک می کند تا تیم های امنیتی درک بهتری از تاکتیک ها و تکنیک های مورد استفاده مهاجمان داشته باشند و بتوانند استراتژی دفاعی موثر تری را طراحی کنند.

پاسخ به تهدیدات

آخرین مرحله استفاده از هوش مصنوعی در امنیت شبکه پاسخ به تهدیدات است. پس از شناسایی و تجزیه و تحلیل تهدید لازم است که اقدامات لازم برای مقابله با تهدیدات انجام شود. سیستم های مبتنی بر هوش مصنوعی می توانند به طور خودکار تصمیم های سریع تری بگیرند تا از پیشروی تهدیدات جلوگیری کنند یا آسیب های ناشی از آنها را به حداقل برسانند.

این فرایند اقداماتی مانند قطع اتصالات شبکه ای مشکوک، به روز رسانی قوانین فایروال برای مسدود کردن ترافیک مخرب و ایزوله کردن سیستم های آلوده را شامل می شود.سیستم های پیشرفته ممکن است قادر به اجرای پروتکل های ترمیم خودکار باشند تا به سرعت سیستم های تحت تاثیر را به عالت عادی بازگردانند.

مزایای استفاده از هوش مصنوعی در امنیت سایبری

سازمان‌های امنیت سایبری به‌طور فزاینده‌ای به هوش مصنوعی در ارتباط با ابزارهای سنتی‌تری مانند محافظت از آنتی‌ویروس، پیشگیری از از دست دادن داده‌ها، تشخیص تقلب، مدیریت هویت و دسترسی، تشخیص نفوذ، مدیریت ریسک و سایر حوزه‌های امنیتی اصلی متکی هستند. به دلیل ماهیت هوش مصنوعی، که می تواند مجموعه های عظیمی از داده ها را تجزیه و تحلیل کند و الگوها را بیابد، هوش مصنوعی به طور منحصر به فردی برای کارهایی مانند:

شناسایی حملات واقعی با دقت بیشتری نسبت به انسان ها انجام می شود و اولویت بندی پاسخ ها بر اساس خطرات دنیای واقعی آنها انجام می شود
شناسایی و پرچم‌گذاری نوع ایمیل‌ها و پیام‌های مشکوک که اغلب در کمپین‌های فیشینگ استفاده می‌شوند.
شبیه سازی حملات مهندسی اجتماعی، که به تیم های امنیتی کمک می کند تا آسیب پذیری های احتمالی را قبل از سوء استفاده مجرمان سایبری شناسایی کنند.
تجزیه و تحلیل سریع حجم عظیمی از داده های مربوط به حادثه، به طوری که تیم های امنیتی بتوانند سریعاً برای مهار تهدید اقدام کنند.

علاوه بر این، هوش مصنوعی این پتانسیل را دارد که یک ابزار تغییر دهنده بازی در تست نفوذ باشد – به طور عمدی دفاع نرم افزارها و شبکه ها را برای شناسایی نقاط ضعف بررسی می کند. با توسعه ابزارهای هوش مصنوعی برای هدف قرار دادن فناوری خود، سازمان‌ها بهتر می‌توانند نقاط ضعف خود را قبل از اینکه هکرها سوءاستفاده کنند، شناسایی کنند.

داشتن این اطلاعات به سازمان های امنیت سایبری برتری قابل توجهی در جلوگیری از حملات آینده می دهد. توقف نقض قبل از وقوع نه تنها به محافظت از داده‌های افراد و شرکت‌ها کمک می‌کند، بلکه هزینه‌های فناوری اطلاعات را برای کسب‌وکارها کاهش می‌دهد.

خطرات هوش مصنوعی در امنیت سایبری چیست؟

مانند هر فناوری دیگری، هوش مصنوعی نیز می تواند برای اهداف خوب یا مخرب استفاده شود. عوامل تهدید می توانند از برخی از ابزارهای هوش مصنوعی استفاده کنند که برای کمک به بشریت برای ارتکاب کلاهبرداری، کلاهبرداری و سایر جرایم سایبری طراحی شده است. برخی از خطرات هوش مصنوعی در امنیت سایبری را می توان به موارد زیر اشاره کرد:

بهینه سازی حملات سایبری

کارشناسان می‌گویند که مهاجمان می‌توانند از هوش مصنوعی و مدل‌های زبان بزرگ برای مقیاس‌ربندی حملات در سطح نامعلومی از سرعت و پیچیدگی استفاده کنند. آنها ممکن است از هوش مصنوعی مولد برای یافتن راه‌های جدید برای تضعیف پیچیدگی ابر و استفاده از تنش‌های ژئوپلیتیکی برای حملات پیشرفته استفاده کنند. آنها همچنین می‌توانند تکنیک‌های حمله باج‌افزار و فیشینگ خود را با صیقل دادن آنها با هوش مصنوعی مولد بهینه کنند.

بدافزار خودکار

هوش مصنوعی مانند Chat GPT در خرد کردن دقیق اعداد عالی است. به گفته اودد نتزر، استاد مدرسه بازرگانی کلمبیا، Chat GPT می‌تواند «به خوبی کد بنویسد».

کارشناسان می گویند که در آینده نزدیک، ممکن است به توسعه دهندگان نرم افزار، برنامه نویسان کامپیوتر و کدنویسان کمک کند یا کارهای بیشتری را جابجا کنند.

در حالی که نرم افزارهایی مانند Chat GPT دارای برخی حفاظت ها برای جلوگیری از ایجاد کدهای مخرب توسط کاربران است، کارشناسان می توانند از تکنیک های هوشمندانه ای برای دور زدن آن و ایجاد بدافزار استفاده کنند. به عنوان مثال، یک محقق توانست یک حفره را پیدا کند و یک فایل اجرایی سرقت داده پیچیده تقریبا غیر قابل کشف ایجاد کند. فایل اجرایی دارای پیچیدگی بدافزاری بود که توسط یک عامل تهدید با حمایت دولتی ایجاد شده بود.

ایمنی فیزیکی

از آنجایی که سیستم های بیشتری مانند وسایل نقلیه خودران، تجهیزات ساخت و ساز و سیستم های پزشکی از هوش مصنوعی استفاده می کنند، خطرات هوش مصنوعی برای ایمنی فیزیکی می تواند افزایش یابد. به عنوان مثال، یک خودروی خودران واقعی مبتنی بر هوش مصنوعی که از نقض امنیت سایبری رنج می‌برد، می‌تواند امنیت فیزیکی مسافرانش را به خطر بیاندازد. به طور مشابه، مجموعه داده ابزارهای تعمیر و نگهداری در یک سایت ساخت و ساز می تواند توسط مهاجم دستکاری شود تا شرایط خطرناکی ایجاد کند.

هکر ها چگونه از هوش مصنوعی استفاده میکنند؟

متاسفانه، مجرمان سایبری بی امان و مدبر هستند. بیایید به چندین روش استفاده از هوش مصنوعی برای منافع هکرها نگاه کنیم:

طرح های مهندسی اجتماعی

این طرح‌ بر دستکاری روانی تکیه می‌کند تا افراد را فریب دهند تا اطلاعات حساس را فاش کنند یا اشتباهات امنیتی دیگری انجام دهند. این طیف گسترده ای از دسته بندی های فعالیت های جعلی را شامل می شود، از جمله کلاهبرداری های فیشینگ، ویشینگ و ایمیل های تجاری.

هوش مصنوعی به مجرمان سایبری اجازه می‌دهد تا بسیاری از فرآیندهای مورد استفاده در حملات مهندسی اجتماعی را خودکار کنند و همچنین پیام‌های شخصی‌تر، پیچیده‌تر و مؤثرتر را برای فریب قربانیان ناآگاه ایجاد کنند. این بدان معناست که مجرمان سایبری می توانند حجم بیشتری از حملات را در زمان کمتری ایجاد کنند و نرخ موفقیت بالاتری را تجربه کنند.

هک پسورد

مجرمان سایبری از هوش مصنوعی برای بهبود الگوریتم ها برای رمزگشایی رمزهای ، سوء استفاده می کنند. الگوریتم‌های پیشرفته حدس زدن رمز عبور سریع‌تر و دقیق‌تری را ارائه می‌کنند که به هکرها اجازه می‌دهد کارآمدتر و سودآورتر شوند. این ممکن است منجر به تاکید بیشتر بر هک رمز عبور توسط مجرمان سایبری شود.

دیپ فیک (Deep fakes)

این نوع فریب از توانایی هوش مصنوعی برای دستکاری آسان محتوای بصری یا صوتی و قانونی جلوه دادن آن استفاده می کند. این شامل استفاده از صدا و تصویر ساختگی برای جعل هویت شخص دیگری است. سپس می‌توان محتوای اصلاح‌شده را به‌طور گسترده در عرض چند ثانیه به صورت آنلاین توزیع کرد، از جمله در پلت‌فرم‌های رسانه‌های اجتماعی تأثیرگذار برای ایجاد استرس، ترس یا سردرگمی در بین کسانی که آن را مصرف می‌کنند.

مسمومیت داده ها

هکرها داده های آموزشی مورد استفاده توسط الگوریتم هوش مصنوعی را برای تاثیرگذاری بر تصمیماتی که در نهایت می گیرد، «مسموم» می کنند یا تغییر می دهند. به طور خلاصه، الگوریتم با اطلاعات فریبنده تغذیه می شود و ورودی بد منجر به خروجی بد می شود.

سخن پایانی

در پایان، هوش مصنوعی با توانایی‌های شگفت‌انگیز خود در تحلیل داده‌ها و یادگیری از تجربیات، به سرعت به یکی از ابزارهای کلیدی در زندگی مدرن تبدیل شده است. این فناوری نه تنها روش‌های جدیدی برای بهبود کیفیت زندگی و افزایش بهره‌وری ارائه می‌دهد، بلکه به ما امکان می‌دهد تا با پیچیدگی‌های دنیای دیجیتال به شیوه‌ای مؤثرتر و هوشمندانه‌تر برخورد کنیم. با این حال، همچنان نیازمند توجه و نظارت مستمر هستیم تا اطمینان حاصل کنیم که پیشرفت‌های AI به شیوه‌ای مسئولانه و ایمن به کار گرفته شوند. آینده‌ای که در آن هوش مصنوعی به بخش جدایی‌ناپذیر از زندگی ما تبدیل می‌شود، همچنان چالش‌ها و فرصت‌های فراوانی را به همراه خواهد داشت.