در عصر دیجیتال، امنیت شبکه تنها یک ضرورت نیست، بلکه یک کارکرد حیاتی است. با افزایش تعداد تهدیدات سایبری، کسب و کارها در اندازه های مختلف باید امنیت شبکه را در اولویت قرار دهند. یک رویکرد موثر، استفاده از سرویس های مدیریت آی تی است که می‌تواند راهکار‌های جامع امنیت سایبری را ارائه دهد.

اقدامات 13 گانه برای ایمن سازی شبکه

ایمن سازی واقعی زیرساخت شبکه، یکی از حیاتی ترین انتخاب های فراروی کسب و کار شما برای محافظت از خود در برابر تهدیدات است. تکنولوژی‌ها و ابزارهایی مانند قوانین فایروال، مدیریت پَچ ها و رویه‌های واکنش به حوادث به محافظت از داده‌ها و اپلیکیشن های حساس شما کمک می‌کنند. این فرآیند بسته به کسب و کار شما متفاوت خواهد بود، در این مطلب یک فرآیند 13 مرحله ای ارائه خواهد شد که از ارزیابی شبکه تا بهبود امنیت در طول زمان را در بر می گیرد و برای بسیاری از سازمان ها برای ایمن سازی شبکه به صورت مطمئن کمک میکند.

1. ارزیابی شبکه

قبل از اجرای هر روش یا رویه امنیت سایبری، ابتدا باید به وضعیت فعلی شبکه خود واقف باشید که شامل کنترل دسترسی های فعلی وضعیت فایروال و قوانین آن و رویه های مدیریت آسیب پذیری فعلی می شود.

بازرسی تمام کنترل های دسترسی

کنترل‌های دسترسی فعلی خود، از جمله نام‌های کاربری، پسوردها، رمزهای عبور و هر گونه احراز هویت چند عاملی که در حال حاضر تنظیم کرده‌اید را بطور کامل بررسی کنید. برای بررسی همه کنترل‌های دسترسی، هر اپلیکیشن یا سیستمی که به اطلاعات لاگین یا مجوز نیاز دارد را بازرسی و آن را مستند کنید، از جمله این موارد این است که آیا توسط یک مدیر پسورد محافظت می‌شوند یا خیر. همچنین به الزامات پسورد فعلی خود نیز دقت کنید؛ آیا این الزامات کارمندان را مجبور به تنظیم رمزهای عبور سخت می کنند؟

بررسی فایروال ها و قوانین موجود فایروال ها

فهرستی از فایروال های شبکه و قوانینی که در حال حاضر دارید را تهیه کنید. به پنل مدیریت فایروال خود مراجعه کنید، لیست قوانین را پیدا کنید و به دنبال قوانین غیر مفید یا ناسازگار بگردید. احتمالا قانونی وجود داشته باشد که با قانون دیگر در تضاد باشد؛ یا یک قانون قدیمی، پالسی های امنیتی جدید کسب و کار شما را زیر پا بگذارد.

همچنین زمان خوبی است تا ممیزی اولیه فایروال انجام شود تا راه‌هایی که فایروال به خوبی کار نمی‌کند نمایان شوند و یا قوانینی که دیگر مطابق با پالسی‌های سازمانی نیستند، مشخص شوند.

مستندسازی شیوه های مدیریت آسیب پذیری

قبل از اینکه زیرساخت امنیت سایبری شبکه خود را بازنگری کنید، تمامی ابزارها یا رویه های مدیریت آسیب پذیری موجود خود را مستند کنید. آیا موردی وجود دارد که درست کار نمی کند و کدام را می توانید تغییر دهید؟ همچنین باید مشخص شود که آیا تیم امنیتی شما قادر است که آسیب‌پذیری‌ها را به راحتی پیدا کرده و آن‌ها را اصلاح کند یا اینکه این آسیب‌پذیری‌ها یک فرآیند چالش برانگیز هستند.

جالب است بدانید شناسایی آسیب‌پذیری‌ها با ارزیابی شبکه مرتبط و همراه است، بنابراین انجام این دو مرحله احتمالا همزمان باشد. برای یافتن حفره‌های امنیتی شرکت، می‌توانید استراتژی‌هایی مانند اسکن آسیب‌پذیری و تست نفوذ را پیاده‌سازی کنید.

انجام اسکن آسیب پذیری

معماری شبکه خود را تست کنید تا مشخص شود در کجا مشکلی وجود دارد. تست‌های حجم ترافیک یا اسکن‌های آسیب‌پذیری می توانند تنظیمات نادرست، رمزگذاری های اعمال‌نشده یا نادرست، پسوردهای ضعیف و سایر مشکلات رایج را قبل از اینکه مورد سو استفاده هکرها قرار گیرند را شناسایی ‌کنند.

از اسکن‌های آسیب‌پذیری همچنین برای شناسایی مدیریت اشتباه کلید رمزگذاری نیز می توان استفاده کرد. اگرچه اسکن آسیب پذیری ها به صورت دستی امکان پذیر است ولی استفاده از نرم افزار توصیه می شود، چرا که کارآمدتر است.

بررسی تست نفوذ

اسکن‌های آسیب‌پذیری احتمالا نقاط ضعف رایج را شناسایی کنند، اما این تست‌های نفوذ اَکتیو هستند که تعیین می‌کنند که آیا آسیب‌پذیری‌ها یک خطر جدی هستند و یا اینکه می توان آنها را با کنترل‌های دیگر اصلاح کرد. تست های نفوذ همچنین می توانند تعیین کنند که آیا کنترل های موجود قادر هستند تا مهاجمان را به صورت کارآمد متوقف می کنند.

برای انجام تست نفوذ می‌توان از ابزارها استفاده کرد؛ اما در صورت بکارگیری متخصصان خارج از سازمان، حصول نتایج دقیق‌تر محتمل تر خواهد بود. توصیه می شود با سرپرست تیم امنیتی خود در مورد امکان استخدام یک پنتستر (pentester) مشورت کنید.

3. پیاده سازی کنترل های دسترسی

امنیت موفق شامل محدود سازی دسترسی به منابع شبکه اعم از سخت افزار و نرم افزار مدیریت می شود. بسته به اینکه یک کارمند در یک زمان‌ خاص به کدام یک از منابع نیاز خواهند داشت، می توانید کنترل‌های دسترسی مناسب برای هر منبع را اعمال کنید.

از جمله موارد محدود سازی دسترسی، می توان این موارد را نام برد: پسورد‌های غیر قابل حدس، ادغام‌های اکتیو دایرکتوری، احراز هویت چند-عاملی، استراتژی‌های دسترسی با کمترین امتیاز و دسترسی به پلتفرم‌های ابری.

ایجاد پسوردهای قوی

با افزایش الزامات قدرت رمز عبور، به پیچیدگی رمزهای عبور بیفزایید، یا تعویض رمز عبور بصورت دوره ای را برای اطلاعات لاگین همه کارمندان اعمال کنید. مدیر رمز عبور علاوه بر کمک به کاربران برای برآورده سازی نیازهای سخت‌گیرانه‌تر، می‌تواند کنترل متمرکز را نیز فعال کند. شرکت‌ها همچنین می توانند از تکنولوژی‌های SSO (single-sign-on) برای ساده‌سازی دسترسی به منابع ابری استفاده کنند.

استفاده از اکتیو دایرکتوری (AD) در صورت نیاز

‌نگرانی سازمان‌های کوچک ممکن است فقط منحصر به دسترسی به دستگاه ها باشد؛ به بیان دیگر، دغدغه آنها تنها اطلاعات لاگین (نام کاربری و رمز عبور) است. اما زمانیکه که سازمان بزرگتر می شود، کنترل رسمی و متمرکز با استفاده از اکتیو دایرکتوری یا ابزار مشابه LDAP، موجب صرفه جویی در زمان کسب و کار شما می شود و واکنش سریعتر به درخواست های تغییر را امکان پذیر می کند. پیاده سازی AD یا LDAP زمان بر است اما برای سازمان های بزرگ ارزشمند است.

LDAP مخفف Lightweight Directory Access Protocol است.

اجرای احراز هویت چند عاملی

سازمان‌های در حال رشد همزمان با افزایش اندازه و شهرت شرکت و همچنین افزایش آسیب‌های احتمالی ناشی از سرقت اطلاعات اکانت، با خطر نقض بیشتر مواجه می شوند. برای کاهش این خطر، بسیاری از شرکت ها برای ارائه امنیت بهتر از احراز هویت چند-عاملی بجای احراز هویت دو-عاملی استفاده می‌کنند.

استفاده از احراز هویت چند-عاملی زمانی بیشتر نمود پیدا می کند که اپلیکیشن ها یا توکن‌ها، جایگزین پیامک های آسیب‌پذیر ‌می شوند. راه‌کار‌های بیومتریک و بدون رمز عبور، راه‌کار‌های گران‌تری هستند؛ در عوض جعل شان نیز دشوار است.

استفاده از اصل دسترسی با حداقل امتیاز

پیاده‌سازی استراتژی دسترسی حداقلی به این معنی است که تیم‌های شبکه و امنیتی شما فقط در صورتی به کارمندان اجازه دسترسی به سیستم‌ها را می‌دهند که آنها برای انجام کار خود واقعا به آن نیاز داشته باشند.

در گذشته، کارمندان تنها در صورت نیاز امکان دسترسی داشتند. اما در آن شیوه درها به روی عوامل تهدید و تهدیدهای داخلی بالقوه، بیشتر باز می شود. باید اطمینان حاصل شود که فقط کارمندانی که به یک اپلیکیشن نیاز دارند، به آن دسترسی داشته باشند و همچنین بر اساس نقش خود، دسترسی مدیریتی یا فقط خواندنی دریافت کنند.

مدیریت دسترسی به منابع ابری

در حال حاضر حتی سازمان‌های کوچک‌ نیز از منابع ابری استفاده می‌کنند، اما بیشتر کنترل‌های شبکه داخلی به منابع میزبانی شده خارج از شبکه، نظیر Office 365، Google Docs، یا شبکه‌های شعبه جداگانه گسترش نمی‌یابد. CASB و اپلیکیشن های مرورگر ایمن می توانند راه کارهای تلفیقی را برای محافظت از کاربران در فضای ابری ارائه دهند.

4. راه اندازی فایروال

فرآیند اجرای فایروال بسته به اینکه شبکه شما قبلا فایروال داشته یا نه متفاوت است، با این وجود همچنان می توان از آن به عنوان چک لیستی برای مواردی که هنوز تکمیل نشده اند استفاده کرد. روند کلی که در زیر به آن اشاره می شود را باید برای نصب فایروال، ایجاد قوانین و مناطق و آزمایش و مدیریت فایروال در طول زمان دنبال کرد.

انتخاب نوع مناسب فایروال

اگر کسب و کار شما هنوز فایروال ندارد، باید یکی را انتخاب کنید که برای شبکه شما منطقی باشد. کسب‌وکارهای کوچک احتمالا یک دستگاه نسبتاً کوچک نیاز داشته باشند، اما شرکت‌های بزرگتر نیازمند یک فایروال نسل بعدی هستند. همچنین اگر کسب و کار شما در حال حاضر منابع یا پرسنلی برای پشتیبانی از فایروال داخلی ندارد، فایروال به عنوان یک سرویس را در نظر بگیرید.

فایروال را ایمن کنید

برای اینکه فایروال شما به خوبی کار کند، باید قوانین خاصی را تعریف کنید که مشخص کند فایروال کدام ترافیک را می پذیرد و کدام را بلاک می کند و این بسته به نیازهای کسب و کار شما متفاوت خواهد بود. محدودیت قوانین را بر اساس اپلیکیشن ها و داده‌هایی که در پشت فایروال قرار می گیرند، می‌توان کمتر یا بیشتر کرد. با اجرای قوانین هم برای ترافیک ورودی و هم خروجی، ترافیک ورودی به شبکه و داده های خروجی از آن محدود خواهند شد.

ایجاد zoneهای فایروال و آدرس های آی پی

اکنون باید فایروال را به zoneهای مورد نیاز تقسیم کرد و پورت های لازم را برای هر zone اختصاص داد. سپس منابع فایروال و سرورها را با آدرس آی پی مناسب خود (در صورتی که از قبل نداشته باشند)، تعیین کنید.

ایجاد لیست کنترل دسترسی

لیست کنترل دسترسی (ACL) تعیین می کند که کدام منابع یا کاربران مجاز به دسترسی به شبکه هستند. یک مدیر احتمالا لیستی را برای کل شبکه یا برای زیر شبکه های خاص مشخص کند. لیست کنترل دسترسی باید در راستای قوانین فایروال ایجاد شود تا هیچ کدام از موارد آن لیست با دیگری مغایرت نداشته باشد. در هنگام تدوین قوانین پذیرش یا رد پکِت ها، لیست کنترل دسترسی و قوانین فایروال بهتر است در کنار یکدیگر باشند.

تست تنظیمات

مطمئن شوید که تنظیمات شبکه کار می کنند. اگر ترافیک وب سایت خاصی را بلاک کردید، مطمئن شوید که فایروال اجازه عبور آن ترافیک را نمی دهد. قوانین (مخصوصاً قوانین لیست سیاه و لیست سفید) را تست کنید. برای انجام این کار، به شبکه متصل شوید و تلاش کنید تا یک وب سایت مسدود را لود کنید. اگر صفحه لود شد، لیست سیاه شما درست کار نمی کند.

مدیریت فایروال در طول زمان

فایروال ها باید مرتبا بررسی و کانفیگ شوند. شما همچنین به تیمی نیاز دارید که مسئول نگهداری منظم فایروال باشد؛ از جمله مسئولیت ها می توان به‌روزرسانی قوانین متناسب با تغییرات پالسی‌های تجاری اشاره کرد. وظایف خاص مدیریت فایروال را به اعضای تیم اختصاص دهید و یک برنامه زمانبندی برای ممیزی قوانین فایروال ایجاد کنید. با استفاده از مستندات واضح و ساده اطمینان حاصل کنید که همه اعضای تیم می دانند که چگونه باید از فایروال مراقبت کنند.

5. رمزگذاری انتقال داده ها

رمزگذاری می تواند دارایی ها را مستقیماً در کل زیرساخت آی تی محافظت کند. می توان از نقاط پایانی با استفاده از رمزگذاری کامل دیسک، از پایگاه‌های داده با استفاده از تنظیمات و از فایل‌های حیاتی با استفاده از رمزگذاری فایل یا پوشه محافظت کرد.

رمزگذاری نقاط پایانی

رمزگذاری کل هارد دیسک یا SSD نقطه پایانی از کل دستگاه محافظت می کند. همچنین، سیستم‌ های عامل‌ مانند ویندوز، گزینه‌هایی را برای تغییر تنظیمات و نیاز به اتصالات رمزگذاری شده برای دارایی‌های خاص یا سراسر شبکه ارائه می‌دهند. می‌توانید تنظیمات دیگر را تغییر دهید تا از انتقال یا ذخیره گذرواژه‌های متن ساده جلوگیری کنید و از ذخیره پسوردهای هش‌ شده سالتید (salted) اطمینان حاصل کنید.

رمزگذاری پایگاه های داده

می‌توانید پایگاه‌های داده را بر اساس کل اپلیکیشن یا ستون و یا از طریق موتور پایگاه داده رمزگذاری کنید. استقرار رمزگذاری های مختلف بر سرعت جستجوی داده ها در پایگاه داده تأثیر می گذارد؛ بنابراین قبل از رمزگذاری این موضوع را باید در نظر داشت.

رمزگذاری فایل ها یا پوشه ها

شما می توانید داده ها را در سطح فایل یا در سطح پوشه رمزگذاری کنید. رمزگذاری در سطح فایل معمولاً نیازمند زمان بیشتری است و به شما امکان می‌دهد تا یک فایل را رمزگذاری کنید و در صورت لزوم، فایل های دیگر را رمزگذاری نکنید. رمزگذاری در سطح پوشه از کل داده‌های یک پوشه محافظت می‌کند؛ این نوع رمزگذاری زمانی مفید است که شما نیاز دارید از تمام پوشه‌ها و داده های ذخیره شده ی داخل آن ها‌ محافظت کنید.

6. شبکه ها را به صورت منطقی تقسیم کنید

سازمان‌های در حال رشد نیازمند اعطا انواع مختلف دسترسی هستند، اما این به این معنی نیست که همه اجازه دسترسی به همه چیز در شبکه را داشته باشند. تقسیم‌بندی شبکه می‌تواند شبکه‌هایی را برای مهمانان، شبکه‌های قرنطینه‌شده را برای دستگاه‌های ناامن و حتی شبکه‌های مجزا را برای اینترنت اشیا، تکنولوژی عملیاتی و تکنولوژی های منسوخ شده آسیب‌پذیر ایجاد کند. از شبکه های محلی مجازی برای ایجاد زیر شبکه (subnet) ها استفاده کنید و استراتژی های اعتماد صفر ztna را پیاده سازی کنید تا کاربران دسترسی غیر ضروری نداشته باشند.

راه اندازی شبکه های محلی مجازی

شبکه‌های محلی مجازی (VLAN)، شبکه‌ها را بر روی یک قطعه سخت‌افزاری تقسیم می‌کنند و به تیم‌ها اجازه می‌دهند تا شبکه‌ها را به زیر شبکه‌های کوچک‌تر تقسیم کنند. این شبکه ها مفید هستند چرا که فرآیندهای مدیریت شبکه را تسهیل می کنند و از آنجایی که همه ترافیک مقصد یکسانی ندارد، امنیت بیشتری را فراهم می کنند. بسته به نیازهای امنیتی، می توان تعیین کرد که انواع مختلف ترافیک به زیر شبکه های خاص روانه شوند.

ایجاد زیر شبکه

تقسیم بندی شبکه بر اساس روشی که کسب و کار ترافیک را هدایت می کند، تعیین می شود. به عنوان مثال، اگر دو زیر شبکه در یک شبکه بزرگتر در کنار یکدیگر قرار داشته باشند و یکی از این زیر شبکه ها در حال پردازش ترافیک خارجی باشد و زیر شبکه کناری حاوی داده های حساسی باشد، پس باید بین آنها، فایروال قرار داده شود. همچنین با استفاده از ایجاد زیر شبکه ها، می‌توان به گروه‌بندی منابع تکنولوژی های مشابه در یک زیر شبکه خاص اقدام کرد تا مسیریابی منطقی‌تر انجام شود.

بررسی اعتماد صفر

استقرار چارچوب اعتماد صفر برای کل زیرساخت شبکه توصیه می شود. اعتماد صفر (Zero Trust Network Access)، زمانیکه با تقسیم‌بندی شبکه همراه شود، کاربران را ملزم خواهد کرد تا اثبات کنند که مجاز به دسترسی به منابع شبکه هستند. چارچوب اعتماد صفر از مفهوم «هرگز اعتماد نکنید و همیشه راستی آزمایی کنید» گرفته شده است. کاربران شبکه باید مجوز خود را برای استفاده از یک اپلیکیشن یا ورود به سیستم خاصی تأیید کنند و صرفا عبور از فایروال به معنی دسترسی به همه چیز نیست.

7. تنظیم سیستم های تشخیص و جلوگیری از نفوذ

سیستم تشخیص و جلوگیری از نفوذ (IDPS) یکی از عملکردهای اصلی امنیت شبکه است. شما باید بدانید که چه چیزی به شبکه شما وارد می شود، چه چیزی از آن خارج می شود و آیا آسیب‌پذیری مشهودی در سخت‌افزار و نرم‌افزار تشکیل‌دهنده شبکه وجود دارد یا خیر. تشخیص و جلوگیری از نفوذ می توانند تا حدودی جداگانه عمل کنند، اما در مجموعه های امنیتی، اغلب ادغام می شوند.

تنظیمات سیستم های تشخیص نفوذ

سیستم های تشخیص نفوذ (IDS) اساسا مسئول شناسایی آسیب پذیری ها و مهاجمان هستند. هنگامی که یک بدافزار در یک سیستم شناسایی می شود، کاربر ناشناس وارد نرم افزار می شود یا ترافیک اینترنتی بسیار زیادی روانه سرور می شود، این سیستم به مدیران شبکه هشدار می دهند. همچنین در شناسایی رفتارهای مخرب مفید هستند، اما معمولاً به تنهایی قادر به برطرف کردن مشکلات امنیتی نیستند.

تنظیمات سیستم های جلوگیری از نفوذ

سیستم‌های جلوگیری از نفوذ نه تنها آسیب‌پذیری‌ها و حملات را رصد می‌کنند، بلکه وظیفه رفع آن‌ها را نیز بر عهده دارند. از جمله وظایف این سیستم می توان اقدامات اصلاحی استاندارد، نظیر بلاک کردن ترافیک یا از بین بردن نرم افزارهای مخرب را دانست. تشخیص و جلوگیری از نفوذ زمانی که در کنار هم قرار می‌گیرند بیشترین تأثیر را دارند، بنابراین در یک پلتفرم می‌توان هم مشکلات را شناسایی کرد و هم آنها را برطرف کرد.

8. ایجاد سیاست های کشف دارایی دیجیتال

دستگاه های غیرمجاز می توانند ترافیک شبکه را از طریق حملاتی مانند اتصال کامپیوترهای غیرمجاز به شبکه یا استقرار ردیاب های پکِت برای رهگیری ترافیک شبکه، رهگیری کنند یا تغییر مسیر دهند. به همین ترتیب، آدرس های DNS جعلی می توانند کاربران را به وب سایت های خطرناک هدایت کنند. برای محافظت از شبکه، در صورت نیاز دارایی ها را بلاک یا قرنطینه کنید، همیشه دارایی های دیجیتال را اسکن کنید و هر ویژگی شبکه ای که مورد نیاز نیست را غیرفعال کنید.

بلاک یا قرنطینه کردن دستگاه‌ها

راهکار‌های کنترل دسترسی به شبکه (NAC)، نرم‌افزارهای قدیمی یا آسیب‌پذیر را در نقاط پایانی تست می‌کنند و دستگاه‌ها را برای اصلاح به قرنطینه هدایت می‌کنند. احتمالا دستگاه های غیرمجاز بلاک یا قرنطینه شوند. با افزودن فیلتر آدرس MAC یا لیست‌های سفید به فایروال‌ها و سرورها، می توان برخی از قابلیت‌های NAC را به دست آورد، اما از طرفی دیگر نگهداری لیست‌های سفید نیازمند صرف زمان زیادی است.

اسکن مداوم دارایی ها

ابزارهای مدیریت دارایی آی تی (ITAM) می توانند دستگاه های متصل به شبکه را اسکن کنند و هشدار ارسال کنند یا دستگاه های ثبت نشده را بلاک کنند. سازمان‌ها باید انواع دارایی‌هایی که می‌خواهند شناسایی کنند را تایید کنند. برخی از اپلیکیشن‌ها، زیرساخت‌های ابری، تجهیزات شبکه یا دستگاه‌های اینترنت اشیا ممکن است برای شناسایی آنها به ITAM پیچیده‌تر یا ابزارهای اضافی نیاز داشته باشند.

غیر فعال کردن ویژگی های غیر ضروری

هر پورت دسترسی استفاده نشده در فایروال، دسترسی از راه دور غیرضروری (بمانند حافظه ذخیره‌سازی، چاپگرها، روترها و غیره) و ویژگی‌های مشابه اغلب نادیده گرفته می‌شوند. هکرها به دنبال یافتن و بهره برداری از این فرصت ها خواهند بود، پس بهتر است در صورت عدم نیاز، آنها را غیرفعال کنید. به همین دلیل، سازمان‌ها نیز باید قابلیت‌های Universal Plug and Play را پس از تکمیل راه‌اندازی، غیرفعال کنند تا هکرها نتوانند راهی برای استفاده از ویژگی‌های اتوماسیون برای بارگذاری بدافزار پیدا کنند.

9. توسعه رویه های مدیریت پَچ (Patch)

ایمن سازی سخت افزار و نرم افزار شبکه مستلزم این است که تیم های امنیتی به طور مداوم محصولات خود را با جدیدترین نسخه به روز رسانی کنند. این فرآیند شامل پَچ کردن در اسرع وقت، ایجاد لیست وظایف پَچ کردن و نظارت دقیق بر بولتن های امنیتی فروشندگان شما است.

پَچ فوری

هرچه کسب و کار شما با سرعت بیشتری سخت‌افزار و نرم‌افزار را پچ کند، عوامل تهدید زمان کمتری برای سو استفاده از آسیب‌پذیری‌های آنها خواهند داشت. اگر کسب و کار شما زمان محدودی برای پچ کردن منابع دارد، فرآیندها و وظایف را به نحوی تنظیم کنید که پچ کردن اولویت بیشتری داشته باشد. اگر پلتفرم‌های امنیتی را با ویژگی‌های مدیریت پچ داخلی پیاده‌سازی کنید، یادآوری‌هایی (reminder) راجع به پچ ها برای شما ارسال خواهد شد تا به تیم شما در برطرف کردن سریع‌تر آسیب‌پذیری‌ها کمک ‌کند.

تعیین نقش های مدیریت پچ

برای همه منابع شبکه خود، یک زمان بندی پچ جهت به روز رسانی نسخه استاندارد ایجاد کنید. یک چنین برنامه ای شامل تعیین نقش برای اعضای تیم است تا همه بدانند چه کسی مسئول به روز رسانی هر دستگاه و نسخه نرم افزاری است.

رصد اخبار آسیب‌پذیری

بخشی از استراتژی مدیریت پچ قوی، شامل فعال بودن در مورد مسائل امنیتی است که با نظارت بر اطلاعات آسیب پذیری فروشندگان و اخبار جهانی این حوزه میسر است. هر هفته آسیب‌پذیری‌های جدیدی ظاهر می‌شوند که اغلب در تجهیزات شبکه و سیستم‌های عامل هستند. هرچه سریعتر از این موضوعات آگاه شوید، به همان اندازه سریعتر خواهید توانست آنها را پچ کنید و از سوء استفاده های روز صفر یا حملات مشابه اجتناب کنید.

10. ثبت لاگ و نظارت بر شبکه ها

احتمالا بلافاصله نتوانید مخرب بودن ترافیک شبکه را تشخیص دهید؛ اما با نظارت بر آن با استفاده از مدیریت رویداد و اطلاعات امنیتی (SIEM)، مرکز عملیات امنیت (SOC)، شناسایی و پاسخ مدیریت شده (MDR)، یا تیمهای مشابه ممکن است رفتار غیرعادی را تشخیص دهید. این تیم ها همچنین می توانند به هشدارها پاسخ دهند و به حملاتی که واکنش خودکار نمی تواند آن ها را شناسایی کند، رسیدگی کنند. اگر می خواهید رفتارهای عجیب را در شبکه خود بیشتر آنالیز کنید، سندباکس کردن نیز گزینه ی خوبی است.

تعیین منابع و تیم های نظارتی

صنعت امنیت سایبری دارای انبوهی از محصولات و سرویس ها است که شبکه‌ها را رصد می‌کنند؛ جهت کمک برای انتخاب نوع مناسب آن، به عملکرد هر کدام دقت کنید:

SIEM: بر روی جمع آوری داده و لاگ های سازمانی تمرکز می کند که اغلب به نظارت و مدیریت زیادی نیاز دارد.

SOC: عملیات امنیتی روزانه را از طریق تیمی متشکل از تحلیلگران و پرسنل امنیتی داخل یا خارج شرکت مدیریت می کند.

EDR: تهدیدهای امنیتی را به طور خاص در دستگاه های نقطه پایانی پیدا کرده و اصلاح می کند.

MDR: خدمات شناسایی و پاسخ مدیریت شده را ارائه می دهد تا کسب و کار شما بتواند از تکنولوژی و بینش تحلیلگران خارج از سازمان بهره مند شود.

پاسخ به هشدارها

پاسخگویی به هشدارهای امنیتی یا وظیفه شماست یا وظیفه مرکز عملیات و یا ارائه دهنده خدمات مدیریت شده است. صرف نظر از اینکه چه کسی این وظیفه را بر عهده دارد، باید دقیقاً مشخص شود که کدام عضو تیم مسئول کدام بخش از فرایند تریاژ هشدار است. این امر پاسخگویی را بهبود می بخشد و شانس اینکه تیم امنیتی شما به طور موثرتری با تهدیدات برخورد کند را افزایش می دهد.

استفاده از سندباکس

اگر بدافزاری را در شبکه خود کشف کردید و می خواهید در مورد الگوهای آن بیشتر بدانید، سندباکس کردن را در نظر بگیرید. این راهکار به تیم شما کمک می کند تا نحوه عملکرد برنامه های مخرب را در یک محیط امن و کنترل شده مشاهده کنند. سندباکس ها اغلب در مجموعه‌های امنیتی بزرگ‌تر، مانند راهکار‌های تشخیص و پاسخ مدیریت شده، عرضه می‌شوند؛ اما امکان خریداری جداگانه آنها نیز وجود دارد.

11. ایجاد یک برنامه واکنش به حادثه

فارغ از اینکه که تیم امنیتی شما به چه اندازه ای است، کسب‌وکار شما همیشه نیازمند یک برنامه واکنش به حادثه است تا بداند چگونه رویدادهای امنیتی را مدیریت کند. یک طرح واکنش به حادثه باید به‌طور واضح تمام مراحل را عنوان کند تا تیم شما بتواند تهدیدات را کاهش دهد. چند مورد از متداول‌ترین ویژگی‌های طرح واکنش به حادثه شامل سفارشی‌سازی، ساختار انعطاف‌پذیر و متدولوژی هشدار مناسب است.

ایجاد برنامه های قابل تنظیم برای موقعیت های مختلف

این احتمال وجود دارد که شما به چندین برنامه واکنش به حادثه نیاز داشته باشید و یک لیست واحد از مراحل برای همه موقعیت ها پاسخگو نباشد. ایجاد یک الگوی کلی و سپس چند طرح متفاوت و دقیق تر، اغلب یک استراتژی خوب برای سفارشی کردن یک طرح واکنش به حادثه برای انواع مختلف حوادث امنیتی است. پاسخ‌ها بسته به آسیب‌پذیری یا حمله متفاوت خواهد بود و به همین ترتیب برنامه های خاص برای هر کدام نیز تفاوت خواهند داشت.

منعطف بودن در زمان نیاز به تغییر در یک فرآیند

در حالی که برنامه های واکنش به حادثه نیاز به مراحل منظم دارند، اما در صورتی که فرآیندی در لحظه آخر نیاز به تغییر داشته باشد، باید امکان آن وجود داشته باشند. مثال عینی این قضیه می‌تواند لیست کردن چند عضو اضافی در یک تیم باشد تا در صورتی که اگر فرد مورد نظر برای انجام یک مرحله در دسترس نباشد، فرد جایگزین انجام آن مرحله را بر عهده گیرد؛ مثال دیگر ارائه گزینه‌های اصلاحی متفاوت برای یک تهدید امنیتی است، تا در صورتی که گزینه مورد نظر کار نکند، گزینه های دیگر جایگزین شوند.

ایجاد رویه‌های هشدار منطقی

تیم های امنیتی باید اطلاعات بسیاری را مرتب سازی کنند و از طرفی همه هشدارها صحیح نیستند. روش هایی را برای تریاژ هشدارها و تفکیک موارد مثبت کاذب از مسائلی که واقعاً نیاز به بررسی دارند، ایجاد کنید. اتوماسیون در اینجا مفید است؛ اگر تیم واکنش به حادثه نرم افزار دقیقی داشته باشد که به آنها بگوید کدام هشدارها دارای اولویت هستند، در نتیجه در میزان کار تیم صرفه جویی خواهد شد.

12. آموزش کارکنان در شیوه های امنیت سایبری

از آنجایی که انسان ها جایز الخطا هستند، کاربران همچنان یکی از رایج ترین منابع نقض امنیت هستند و از طرف دیگر، بیشتر کارمندان متخصص امنیتی نیستند. آموزش کارکنان و تست نفوذ دو تاکتیک اصلی است که کسب و کارها برای آپدیت نگه داشتن پرسنل خود در برابر تهدیدات استفاده می کنند؛ مکالمات روزمره در تیم ها نیز نقش کلیدی در محافظت از شرکت دارند.

آموزش اصول امنیتی به تیم ها

دوره‌های آموزشی امنیت سایبری برای شرکت‌ها ​​دستورالعمل‌های اساسی را ارائه می‌دهند که کارکنان را قادر می‌سازد تا در شیوه‌های امنیتی بهتر برای کل سازمان مشارکت کنند. آنها مسائلی مانند حملات فیشینگ، بدافزارها، شیوه‌های رمز عبور ناامن و سخت‌افزار در معرض خطر مانند درایوهای USB را برجسته می‌کنند. این دوره ها همچنین احتمال غافلگیری کارمندان در اثر یک حمله سایبری را کاهش می دهند.

انجام تست نفوذ

در یک سناریوی تست نفوذ، هکرهای داخلی یا خارجی تلاش می‌کنند تا به شبکه کسب‌وکار رخنه کنند تا آسیب‌پذیری‌های موجود در آن را پیدا کنند. اما برخی از استراتژی‌های پن تستینگ (pentesting) ممکن است شامل مهندسی اجتماعی نیز باشد که نشان می‌دهد در آن موارد کارکنان نیاز به آموزش دارند. مراقب باشید کارمندانی که مرتکب اشتباه می شوند را تحقیر نکنید و شفاف سازی در بحث ها را در سازمان خود تشویق کنید.

مکالمات منظم

مذاکرات دوره ای در مورد امنیت سایبری را کم اهمیت ندانید. هر چه کارمندان، به ویژه مدیران، بیشتر با هم تیمی های خود در مورد تهدیدات و آسیب پذیری ها صحبت کنند، به همان اندازه آمادگی بیشتری برای رسیدگی به آن مسائل خواهند داشت. بحث در مورد امنیت، همچنین کارکنان را از تصمیم گیری های نابخردانه منصرف می کند.

13. توسعه مستمر شبکه

هیچ امنیتی بی خطا نیست. آسیب‌پذیری‌ها، تنظیمات نادرست، اشتباهات و مهاجمان ماهر می‌توانند در شبکه رخنه کنند. حتی قوی ترین استک های امنیتی و منعطف ترین شبکه ها بدون نگهداری از هم خواهند پاشید. به‌روزرسانی نرم‌افزار و پسوردهای پیش‌فرض، غیرفعال سازی پروتکل‌های منسوخ و انجام ممیزی‌های منظم امنیتی شبکه به سازمان شما کمک خواهند کرد تا در جریان پیشرفت‌های شبکه باشید.

به روز رسانی خودکار سیستم ها

اغلب می‌توان روتر‌ها، فایروال‌ها و سایر تجهیزات شبکه محلی را طوری تنظیم کرد که به‌روزرسانی‌های جدید را به‌طور خودکار دانلود کنند تا دستگاه‌ها و فرم وِیرها آسیب‌پذیر نباشند. با این حال، باید توجه داشت که قطع برق در طول به روز رسانی و یا آپدیت های باگ دار ممکن است به خرابی تجهیزات منجر شود.

تغییر پسوردهای پیش فرض

روترها و سایر تجهیزات معمولاً با تنظیمات و نام‌های پیش‌فرضی که در دسترس عموم قرار می‌گیرند، تولید می شوند؛ در نتیجه این دستگاه ها دری کاملاً باز برای هکرها هستند. مدیران شبکه باید پسوردهای پیش فرض روتر را تغییر دهند تا از دسترسی غیرمجاز محافظت کنند.

عدم استفاده از پروتکل های منسوخ

تجهیزات آی تی با پس‌سازگاری (backwards compatibility) عرضه می شوند و این می تواند مشکل ساز باشد؛ زیرا شامل پشتیبانی از گزینه های منسوخ و خطرناک می شود. توصیه می شود پروتکل ها و پورت های ناامن مانند FTP یا SMBv1 در سراسر اکوسیستم غیرفعال شوند تا از سو استفاده های بعدی جلوگیری شود. از کنسول مدیریت شبکه می توان استفاده کرد تا پروتکل های قدیمی که دیگر نمی خواهید شبکه شما آن ها را مجاز بداند، غیرفعال شوند.

بازرسی شبکه

ممیزی های منظم را در کل شبکه خود انجام دهید تا در طول زمان به طور مداوم آسیب پذیری ها و نقاط ضعف را کشف کنید. ممیزی‌ها باید هم سخت‌افزار و هم نرم‌افزار را پوشش دهند تا اینکه سوئیچ‌ها، روترها، سیستم‌های عامل، کامپیتور‌ها و سرورهای شما همگی از نظر امنیت و عملکرد مورد آزمایش و بررسی قرار گیرند.

ایمن سازی شبکه به عنوان یک فرایند مداوم

شبکه‌ها نقش پلی را دارند که بین کاربران و کامپیتور‌هایشان در یک طرف و دارایی‌هایی که نیاز به دسترسی دارند در طرف دیگر قرار می گیرند. امنیت شبکه از پل محافظت می کند، اما برای اطمینان از ایمنی، هر انتهای پل نیز باید توسط امنیت کاربران، اپلیکیشن ها، داده ها و دارایی ها محافظت شود. هر جز از یک استراتژی امنیتی، سازمان را به عنوان یک کل در برابر شکست هر جز خاص تقویت و محافظت می کند.

تیم‌های امنیتی آی تی نه تنها باید از نیازهای فعلی و آتی خود آگاهی داشته باشند، بلکه باید این نیازها را به طور واضح با ذینفعان غیرفنی برای به دست آوردن بودجه و سایر پشتیبانی‌ها در میان بگذارند.

سخن پایانی

امروزه حوادث امنیت سایبری به طور فزاینده ای در تمامی صنایع در حال وقوع هستند. همه روزه صدها بدافزار، حملات و آسیب پذیری های جدید در معرض دید قرار می گیرند. در مطلب امروز سعی بر این شد که رویکردهای مختلف مرتبط با امنیت، چارچوب‌ها، ابزارها و تکنیک‌ها مورد بحث قرار گیرند تا مسیر اولویت‌بندی را برای مدیران و مسئولین تکنولوژی اطلاعات هموارتر کند. از جمله راهکارهای مطرح شده فایروال ها هستند که در مقالات متعددی در سایت ما بررسی شده اند.

سوالات متداول

سه اقدام اساسی امنیت شبکه چیست؟

پیشگیری، تشخیص، پاسخ و بازیابی.

4 مولفه امنیت شبکه چیست؟

فایروال، سیستم جلوگیری از نفوذ (IPS)، کنترل دسترسی به شبکه (NAC) و مدیریت رویداد و اطلاعات امنیتی (SIEM) چهار جز ضروری امنیت شبکه هستند.

امنیت شبکه چگونه به دست می آید؟

اقدامات کلیدی امنیت شبکه شامل احراز هویت کاربر، پلتفرم های تحویل اپلیکیشن، حفاظت DDoS، امنیت لایه انتقال، فایروال ها و کنترل دسترسی هستند. انواع مختلفی از تهدیدات مانند ویروس ها، تروجان ها، فیشینگ، حملات DoS و جعل آی پی را می توان با امنیت شبکه کاهش داد.

چگونه از امنیت شبکه خود مطمئن شویم؟

از فایروال های متعدد باید استفاده کرد. فایروال ها برای همه ی برنامه های امنیت اینترنتی بسیار مهم هستند و به عنوان یک مانع بین شبکه محافظت شده شما و کاربران و شبکه های غیرمجاز عمل می کنند. استفاده از فایروال در کنار سایر اقدامات امنیتی مانند نرم افزار آنتی ویروس و محافظت از سرقت هویت باید در نظر گرفته شود.

در دنیای دیجیتال، به دستگاه هایی که امکان اتصال به شبکه دارند، نقطه پایانی گفته می شود. آیا تا به حال به ذهنتان خطور کرده که با وجود این همه حملات و خرابکاری در حوزه شبکه چطور می توانیم از نقطه های پایانی مان محافظت کنیم تا اینکه مورد حمله قرار نگیرند؟

تعریف امنیت نقطه پایانی

امنیت نقطه پایانی (Endpoint) فرآیند محافظت از دستگاه‌هایی مانند ایستگاه‌های کاری، سرورها و سایر دستگاه‌ها (یی که می‌توانند مشتری امنیتی را بپذیرند) در برابر تهدیدات مخرب و حملات سایبری است. نرم‌افزار امنیتی نقطه پایانی به کسب‌وکارها این امکان را می‌دهد تا از دستگاه‌هایی که کارمندان برای مقاصد کاری استفاده می‌کنند یا سرورهایی که در شبکه یا در فضای ابری هستند، در برابر تهدیدات سایبری محافظت کنند.

چشم انداز کسب و کار مدرن شاهد حجم فزاینده ای از تهدیدات امنیت سایبری از سوی مجرمان سایبری پیشرفته است. هکرها هر 39 ثانیه یک حمله سایبری انجام می دهند و روزانه در مجموع 2244 حمله انجام می شود. نقاط پایانی با توجه به تعداد زیاد آنها، یکی از رایج ترین اهداف حملات سایبری هستند.

براساس یافته های شرکت Strategy Analytics، 22 میلیارد دستگاه متصل در سال 2018 وجود داشت و پیش‌بینی می‌شود تا سال 2025 این تعداد به 38.6 میلیارد دستگاه و تا سال 2030 به 50 میلیارد دستگاه افزایش یابد. گزارش تهدید منتشر شده توسط شرکت Verizon نشان می دهد که تا 30 درصد از نقض داده شامل نصب بدافزار در نقاط پایانی است.

هر نقطه پایانی که به شبکه شرکتی متصل می شود یک آسیب پذیری محسوب می شود که یک نقطه ورود بالقوه برای مجرمان سایبری فراهم می کند. بنابراین، هر دستگاهی که یک کارمند برای اتصال به هر سیستم یا منبع تجاری استفاده می کند، خطر تبدیل شدن به مسیر انتخابی برای هک کردن یک سازمان را دارد. بدافزارها می‌توانند این دستگاه‌ها را مورد سو استفاده قرار دهند که در نتیجه داده‌های حساس کسب‌وکار به بیرون درز می کنند یا دزدیده می شوند.

در مواجهه با این موضوع، برای کسب‌وکارها ضروری است که راهکارهایی را به کار گیرند که می‌توانند حملات سایبری را آنالیز، شناسایی، و سپس بلاک و مهار کنند. سازمان‌ها همچنین باید با یکدیگر همکاری کنند و از تکنولوژی هایی استفاده کنند که برای تیم‌های تکنولوژی اطلاعات و امنیت آنها دیدی در برابر تهدیدات پیشرفته فراهم آورد و آنها را قادر ‌سازد تا به سرعت خطرات امنیتی را برای اصلاح سریع مشکلات احتمالی شناسایی کنند.

چرا امنیت نقطه پایانی مهم است؟

هر دستگاهی که کارمندان برای اتصال به شبکه‌های شرکتی مورد استفاده قرار می دهند، نمایانگر خطر بالقوه‌ای است که مجرمان سایبری می‌توانند آن را برای سرقت داده‌های شرکت بکار ببرند. این دستگاه ها یا نقاط پایانی همواره در حال گسترش هستند و در نتیجه کار ایمن سازی آنها همیشه در حال دشوارتر شدن است. بنابراین برای کسب و کارها ضروری است که ابزارها و راهکارهایی را به کار گیرند که از خط مقدم امنیت سایبری آنها محافظت کند.

مزایای امنیت نقطه پایانی

تکنولوژی امنیتی نقطه پایانی نقشی حیاتی در حفاظت از سازمان ها در برابر چشم انداز تهدید دارد که به طور فزاینده ای در حال خطرناک شدن است. برخی از مزایای کلیدی رویکرد امنیتی نقطه پایانی از این قرار هستند:

1. حفاظت از تمامی نقطه های پایانی: از آنجایی که امروزه کارمندان نه تنها از طریق تعداد فزاینده‌ای از Endpointها، بلکه از طریق انواع مختلفی دستگاه‌ به هم متصل می‌شوند، پس برای سازمان‌ها حیاتی است که اطمینان حاصل کنند که این اتصالات به صورت ایمن انجام شوند. آنها همچنین باید اطمینان حاصل کنند که داده های آن دستگاه ها ایمن هستند و امکان از دست دادن یا سرقت آنها وجود ندارد.
2. ایمن سازی کار از راه دور: افزایش استفاده از دستگاه با روش‌های جدید انجام کار، مانند همراه داشتن دستگاه خود (BYOD) و پالیسی‌های کار از راه دور مرتبط است. این پالیسی ها کارمندان را قادر می سازد تا در هر کجا که هستند و با هر دستگاهی که کار می کنند، تا حد ممکن کارآمد باشند؛ با این حال، اطمینان از ایمن کار کردن کاربران دشوارتر می شود چرا که آسیب پذیری هایی را جهت سو استفاده برای هکرها ایجاد می کنند. محافظت از دستگاه با استفاده از یک پلت فرم امنیتی نقطه پایانی بسیار اهمیت دارد.
3. حفاظت پیشرفته از تهدیدات: هکرها روش‌های حمله پیچیده‌تری را به کار می‌گیرند که باعث می‌شود شیوه‌های جدیدی را برای دستیابی به شبکه‌های شرکتی، سرقت داده‌ و تاثیرگذاری به کارمندان برای افشا اطلاعات حساس پیدا کنند. محافظت از نقطه پایانی جهت ایمن سازی در شرکت های مدرن و همچنین جلوگیری از دسترسی مجرمان سایبری به شبکه های آنها ضروری است.
4. حفاظت از هویت: از آنجایی که کارمندان از طریق دستگاه‌های مختلف و از شبکه‌ها و مکان‌های مختلف به سیستم‌های شرکت متصل می‌شوند، در نتیجه فرآیندهای سنتی حفاظت از محیط کسب‌وکار دیگر قابل اجرا نیست. امنیت نقطه پایانی تضمین می‌کند که کسب‌وکار امنیت را روی دستگاه‌های کارمندان اعمال می‌کند و آنها را قادر می‌سازد تا بدون توجه به نحوه و مکان اتصال آنها به داده‌ها و منابع شرکت، ایمن کار کنند.

امنیت نقطه پایانی چگونه کار می کند؟

هدف اصلی هر راهکار امنیتی نقطه پایانی، محافظت از داده ها و گردش کار مرتبط با همه دستگاه هایی است که به شبکه شرکت متصل می شوند. این کار را با بررسی فایل‌ها هنگام ورود به شبکه و مقایسه آن‌ها با پایگاه داده اطلاعات تهدید که همواره در حال افزایش است و در فضای ابری ذخیره می‌شود، انجام می‌دهد.

راهکار امنیتی نقطه پایانی یک کنسول مدیریت متمرکز را در اختیار ادمین های سیستم قرار می دهد که روی یک شبکه یا سرور نصب شده است و آنها را قادر می سازد تا امنیت همه دستگاه های متصل به آنها را کنترل کنند. سپس نرم افزار کلاینت در هر نقطه پایانی، یا از راه دور یا بطور مستقیم، نصب می شود. با راه‌اندازی نقطه پایانی، نرم‌افزار هر زمان که لازم باشد، به‌روزرسانی‌ها را به آن اضافه می‌کند، لاگین ها را تأیید هویت کرده و سیاست های سازمان را مدیریت می‌کند.

علاوه بر این، راهکار امنیتی نقطه پایانی، نقطه پایانی را از طریق کنترل اپلیکیشن ایمن می کند. این کار کاربر را از دانلود یا دسترسی به اپلیکیشن هایی که توسط سازمان ناامن یا غیرمجاز شمرده می شوند، باز می دارد. همچنین از رمزگذاری برای جلوگیری از از دست رفتن داده ها استفاده می کند.

راهکار امنیتی نقطه پایانی، کسب و کارها را قادر می سازد تا به سرعت بدافزار و سایر تهدیدات امنیتی رایج را شناسایی کند. همچنین می‌تواند نظارت، شناسایی و پاسخ نقطه پایانی را فراهم کند که به کسب‌وکار امکان می‌دهد تا تهدیدهای پیشرفته‌تری مانند بدافزار بدون فایل، حملات چند شکلی و حملات روز صفر را شناسایی کند. این رویکرد پیشرفته‌تر است و دید بهتر با گستره ی متنوع تری از گزینه‌های پاسخ را در مواجهه با یک تهدید امنیتی فراهم می‌کند.

نقطه پایانی چیست؟

نقطه پایانی را می توان هر دستگاهی که یک کارمند را قادر می سازد تا به یک شبکه شرکتی متصل شود، در نظر گرفت. با رشد BYOD و سایر سیستم‌های متصل مانند اینترنت اشیا (IoT)، شاهد افزایش تصاعدی تعداد دستگاه‌هایی هستیم که به طور بالقوه می‌توانند به شبکه متصل شوند.

رایج‌ترین نمونه های دستگاه‌هایی که می‌توان آن ها را نقطه پایانی در نظر گرفت عبارتند از:

• دستگاه های ATM
• دستگاه های هوشمند مبتنی-بر-اینترنت اشیا
• ماشین آلات صنعتی
• لپ تاپ ها
• دستگاه های حوزه پزشکی
• موبایل ها
• پرینترها
• سرورها
• تبلت ها
• و لوازم پوشیدنی از قبیل ساعت های مچی هوشمند

در حال حاضر نقطه پایانی چیزی فراتر از لپ‌تاپ‌ و موبایل هایی است که کارمندان برای انجام کارشان از آن‌ها استفاده می‌کنند و شامل هر ماشین یا دستگاه متصلی می شود که توانایی اتصال به یک شبکه شرکتی را دارد. نقاط پایانی، نقاط مغتنمی برای هکرها جهت ورودی به شبکه ها و سیستم های شرکتی هستند.

بنابراین برای سازمان‌ها حیاتی است که هر دستگاهی را که به شبکه آنها متصل است یا امکان اتصال دارد را بررسی کنند و از محافظت از آن ها اطمینان حاصل کنند. علاوه بر این، با تکامل نقطه های پایانی و افزایش پیچیدگی، راهکار‌های امنیتی که از آنها در برابر سو استفاده محافظت می‌کنند نیز بهبود می‌یابند.

تفاوت بین امنیت نقطه پایانی و فایروال چیست؟

فایروال یک راهکار امنیتی شبکه است که به ترافیک ورودی و خروجی نظارت می کند و تصمیم می گیرد که آیا دسترسی مجاز است یا باید بلاک شود. امنیت نقطه پایانی از داده‌ در خود دستگاه محافظت می‌کند و به کسب‌وکار این امکان را می‌دهد تا همواره به فعالیت ها و وضعیت دستگاه‌های همه کارمندان نظارت کند.

به طور سنتی، فایروال ها برای کسب و کارهایی ایده آل بودند که همه کارمندان آنها در یک ساختمان کار می کردند و در بستر یک شبکه فعالیت می کردند. اما با گسترش دورکاری یا کار از خانه، فایروال دیگر کافی نیست چرا که ترافیک تنها از طریق یک شبکه مرکزی عبور نمی کند و در نتیجه دستگاه ها آسیب پذیر می شوند.

شرکت ها نیز نیاز به محافظت از شبکه ها یا نقطه های پایانی دارند. امنیت شبکه به کسب‌وکارها این امکان را می‌دهد تا با قفل کردن پورت‌های باز، محدود کردن ترافیک و استفاده از خدمات تشخیص و جلوگیری از نفوذ، تهدیدات امنیتی بالقوه در سطح شبکه را متوقف کنند. امنیت نقطه پایانی به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا دستگاه‌هایی که به شبکه متصل می‌شوند را ایمن نگه دارند. با اضافه کردن نقطه های پایانی به محیط شبکه، سازمان ها می توانند از خطرات جلوگیری کرده و فعالیت های مشکوک را بدون توجه به مکان فعالیت کارمندان، شناسایی کنند.

انتخاب راهکار امنیتی مناسب به موقعیت و الزامات امنیتی هر سازمان بستگی دارد. عوامل مهمی که باید در این تصمیم گیری دخیل هستند:

تعداد پرسنل: کسب‌وکارهای کوچک ممکن است محصولی را بیابند که نیازمند مدیریت دستگاه‌ها به صورتی جداگانه است و به خوبی نیز کار می‌کند. اما با بزرگتر شدن آنها، مدیریت همه دستگاه به این روش برای تیم های آی تی و امنیتی دشوارتر می شود. بنابراین، آنها با استقرار یک راهکار امنیتی که کنترل نقطه های پایانی را متمرکز می کند، کارایی زیادی به دست خواهند آورد.

مکان پرسنل: شرکت هایی که کارمندان آنها از یک مکان مرکزی کار می کنند، احتمالا با مدیریت دسترسی نقطه پایانی مشکلی نداشته باشند. اما آن دسته از شرکت ها که نیروی کار متنوعی دارند، مثلا کارمندانی که از خانه، یا در دفاتر راه دور و یا بصورت سیار کار می کنند، به یک راهکار امنیتی نقطه پایانی نیاز دارند که نقاط پایانی را بدون توجه به مکان یا زمان اتصال کارمندان به شبکه ها و منابع، ایمن کنند.

مالکیت دستگاه: افزایش تعداد BYOD مالکیت دستگاه ها را تحت تاثیر قرار داده است. کارمندان به صورت فزاینده ای از دستگاه های خود برای لاگین به شبکه های شرکت استفاده می کنند و این کار را باید به صورت ایمن انجام دهند. یک راهکار امنیتی نقطه پایانی به کسب‌وکارها این امکان را می‌دهد که هر بار که به شبکه‌ وارد می‌شوند، کارکنان را ایمن کنند و همواره به دسترسی نظارت داشته باشند.

حساسیت داده: شرکت هایی که دارایی های معنوی با ارزش یا داده های حساس را مدیریت می کنند، متوجه می شوند که نرم افزار آنتی ویروس برای محافظت از داده های آنها کافی نیست، چرا که از آن ها فقط در برابر ویروس ها محافظت می کند. برای محافظت از خود در برابر حوادثی که منجر به از دست دادن داده می شود و در نتیجه خطرات مالی و اعتباری بزرگی را به همراه دارد، سازمان ها نیاز به استقرار راهکارهای امنیتی نقطه پایانی دارند. انجام این کار به آنها کمک می کند تا از مهم ترین داده های خود محافظت کنند، الزامات انطباق را برآورده کنند و ممیزی ها را پشت سر بگذارند.

تفاوت محافظت نقطه پایانی با آنتی ویروس

نرم‌افزار آنتی‌ویروس به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا بدافزارها را شناسایی و حذف کنند و همچنین از آلوده کردن دستگاه‌ها جلوگیری کنند. راهکارهای آنتی ویروس مستقیماً بر روی دستگاه های نقطه پایانی مانند لپ تاپ ها، کامپیوترهای شخصی، سرورهای شبکه و دستگاه های موبایل نصب می شوند. این راهکارها بدافزار را با اسکن فایل ها و دایرکتوری ها برای کشف الگوهایی که با تعاریف و سیگنیچر یک ویروس مطابقت دارند، شناسایی می کنند؛ آنها همچنین فقط می توانند تهدیدات شناخته شده را تشخیص دهند و برای شناسایی آخرین گونه های بدافزار باید به روز شوند.

پیشگیری از تهدیدات امنیتی نقطه پایانی اساساً با رویکرد نرم افزار آنتی ویروس متفاوت است. راهکارهای امنیتی نقطه پایانی به جای محافظت از یک دستگاه به صورت جداگانه، از کل شبکه تجاری، از جمله تمام نقاط پایانی متصل به آن محافظت می کند.

چندین تفاوت مهم بین محافظت نقطه پایانی و نرم افزار آنتی ویروس از این قرارند:

1. پوشش دستگاه: برنامه های آنتی ویروس سنتی برای محافظت از فقط یک دستگاه طراحی شده اند، مانند برنامه های آنتی ویروسی که روی لپ تاپ ها قرار می گیرند تا آنها را ایمن نگه دارند؛ در حالیکه راهکار‌های امنیتی Endpoint به دنبال محافظت از همه دستگاه‌های متصل در کل شبکه سازمانی هستند.
2. محافظت در برابر تهدیدات: راهکارهای آنتی ویروس از کسب و کارها در برابر بدافزارهایی که در پایگاه داده تهدیدات شناخته شده کسب و کار گنجانده شده است محافظت می کند. اما تهدیدهای پیچیده معمولاً با سیگنیچرهای قدیمی قابل شناسایی نیستند که باعث می شود کسب‌وکارها در مقابل این تهدیدات آسیب‌پذیر باشند. راهکارهای امنیتی نقطه پایانی دیدگاه جامع‌تری دارند که علاوه بر خطرات شناخته شده، از کسب‌وکارها در برابر تهدیدهایی مانند از دست دادن داده، بدافزارهای بدون فایل و بدون سیگنیچر و حملات فیشینگ محافظت می‌کند.
3. حفاظت مستمر: راهکارهای آنتی ویروس از فرآیند تشخیص مبتنی-بر-سیگنیچر برای کشف و محافظت از شرکت در برابر خطرات احتمالی استفاده می کنند. این بدان معناست که اگر یک کاربر، برنامه آنتی ویروس خود را به روز نکرده باشد، احتمالا همچنان در معرض خطر باشد. در مقابل، راهکارهای امنیتی نقطه پایانی به ابر متصل می‌شوند و به‌طور خودکار به‌روزرسانی می‌شوند؛ در نتیجه تضمین می‌کنند که آخرین نسخه همیشه در دسترس کاربران قرار دارد.
4. حفاظت داخلی پیشرفته: برنامه های آنتی ویروس سنتی می توانند بدافزارها را بلاک کنند، اما نمی توانند مانع از این شوند که یک کارمند، اطلاعات حساس را در یک درایو USB قرار داده و از سازمان به سرقت برد. راهکارهای نقطه پایانی، از طریق تکنولوژی هایی مانند رمزگذاری داده‌ و کنترل‌های دسترسی به داده، محافظت بیشتری در برابر تهدیدهایی مانند از دست دادن و نشت داده‌ ارائه می‌کنند. و این موضوع تضمین خواهد کرد که کارمندان غیرمجاز نتوانند اطلاعاتی فراتر از دسترسی خود را به دست آورده و آن‌ها را بدزدند یا بفروشند. امنیت نقطه پایانی همچنین از تکنولوژی‌های پیشرفته‌ای مانند آنالیز رفتاری استفاده می‌کند که شرکت ها را قادر می‌سازد تا تهدیدات مبتنی بر رفتار مشکوک از منابع خارج و داخل شرکت را شناسایی کنند.
5. کنترل ادمین: راهکارهای آنتی ویروس متکی بر این است که کاربران به صورت دستی نرم افزار را به روز می کنند تا آن را در راستای خطرات بدافزار جدید نگه دارند. اما راهکارهای نقطه پایانی، امنیت به هم پیوسته ای را ارائه می دهند که مسئولیت سرپرستی را به تیم آی تی یا امنیت منتقل می کند. این موضوع، خطای انسانی را که دستگاه های کاربران نهایی را در معرض خطر قرار می دهد را از بین می برد.
6. کنترل گسترده سازمانی: راهکارهای آنتی ویروس سنتی معمولاً فقط در صورت شناسایی یک تهدید به کاربر اطلاع می دهند. سپس خطر باید شخصاً توسط یک متخصص امنیتی مورد آنالیز و بررسی قرار گیرد. اما راهکارهای امنیتی نقطه پایانی یک پورتال متمرکز ارائه می‌کنند که به ادمین‌ها امکان می‌دهد تا بر فعالیت‌ها نظارت کنند، نرم‌افزار را نصب، تنظیم، پچ و به‌روزرسانی کنند، هرگونه ترافیک مشکوک را بررسی کرده و مشکلات را از راه دور حل کنند. همچنین ادمین ها را قادر می سازد تا این اقدامات را برای چندین نقطه پایانی به طور همزمان انجام دهند، تا هم، حل مشکل برای کارمندان سرعت یابد و هم تیم های فناوری اطلاعات و امنیت در زمان صرفه جویی زیادی کنند.
7. یکپارچه سازی: یک راهکار آنتی ویروس به عنوان یک برنامه مستقل عمل می کند که عملکرد خاصی را انجام می دهد. اما رویکرد امنیتی نقطه پایانی مزیت مهم یکپارچه‌سازی را ارائه می‌دهد، که به موجب آن راهکارهای مختلفی در مجموعه گنجانده می شوند که می‌توان آن ها به راحتی برای حفاظت از امنیت جامع‌تر ادغام کرد.

سخن پایانی

در مطلب امروز با ارائه تعریفی کوتاه از نقطه پایانی، اهمیت امنیت آن مورد بحث قرار گرفت؛ در ادامه از موارد حفاظت از تمامی نقطه های پایانی، ایمن سازی کار از راه دور، حفاظت پیشرفته از تهدیدات و حفاظت از هویت به عنوان مزایای امنیت نقطه پایانی یاد شد. بخش دوم مقاله به بررسی تفاوت های بین امنیت نقطه پایانی و فایروال (تعداد پرسنل، مکان پرسنل، مالکیت دستگاه، حساسیت داده) و همچنین تفاوت محافظت نقطه پایانی با آنتی ویروس (پوشش دستگاه، محافظت در برابر تهدیدات، حفاظت مستمر، حفاظت داخلی پیشرفته، کنترل ادمین، کنترل گسترده سازمانی، یکپارچه سازی) اختصاص یافت. برای داشتن اطلاعات بیشتر و پاسخ به سوالات خود در این رابطه می توانید در قسمت نظرات با ما در تعامل باشید.

سوالات متداول

استراتژی امنیت نقطه پایانی چیست؟

استراتژی امنیتی نقطه پایانی طرحی است که برای ایمن نگه داشتن همه دستگاه ها در برابر حملات سایبری ساخته شده است. نقطه پایانی به هر وسیله محاسباتی که به شبکه متصل می شود، اطلاق می شود و می تواند شامل مواردی از جمله کامپیوترهای رومیزی، لپ تاپ ها، گوشی های هوشمند، چاپگرها و دوربین ها باشد.

مدیریت و امنیت نقطه پایانی چیست؟

مدیریت نقطه پایانی عبارت است از احراز هویت و نظارت بر دسترسی دستگاه‌های نقطه پایانی به شبکه و اعمال پالیسی‌های امنیتی که از هرگونه تهدید خارجی یا داخل شرکتی ناشی از آن دسترسی، جلوگیری می‌کند.

آیا فایروال امنیت نقطه پایانی است؟

نرم افزار امنیتی نقطه پایانی شامل راهکارهایی مانند برنامه های آنتی ویروس، فایروال ها، سیستم های تشخیص نفوذ و جلوگیری از نفوذ، ابزارهای جلوگیری از از دست دادن داده (DLP) و ابزارهای تشخیص و پاسخ نقطه پایانی (EDR) است.

آیا VPN یک امنیت نقطه پایانی است؟

VPNها (شبکه های خصوصی مجازی)، شبکه های خصوصی هستند که از ترکیبی از تونل شبکه و کنترل نرم افزار وی پی ان امنیت نقطه پایانی به جای خطوط اتصال اختصاصی ایجاد می شوند.

فایروال های پروکسی، از انواع فایروال های موجود در بازار هستند که قابلیت های ویژه ای جهت تامین امنیت شبکه ها دارند؛ فایروال پروکسی امکان فیلترینگ همه ی ترافیک های شبکه و آنالیز بسیار دقیق آن ها را دارد که همین مورد، این دستگاه را به یک انتخاب ایده آل برای محافظت از داده ها و سرورهای باارزش و حساس تبدیل کرده است.

فایروال پروکسی چیست؟

فایروال پروکسی که به آن فایروال اپلیکیشن نیز می گویند، یک سیستم امنیتی است که با تکنولوژی فیلترینگ درخواست ها و پیام ها، امنیت شبکه را برقرار می سازد؛ این فیلترینگ، در لایه اپلیکیشن و لایه هفتم مدل OSI اتفاق می افتد که به عنوان یک واسط بین کلاینت و سرور عمل می کند.

همچنین فایروال پروکسی، اطلاعات وارد و خارج شده از شبکه را مورد بررسی قرار می دهد که با این کار، امنیت شبکه تامین می شود؛ این سرور، درخواست های ارسالی از کاربران را فیلتر، ثبت و کنترل می کند و بدین ترتیب، شبکه را از تهدیداتی مانند مهاجمان و ویروس ها دور نگه می دارند. فایروال پروکسی، مانع ارتباط مستقیم با اینترنت یا شبکه خارجی می شود؛ چرا که آدرس آی پی منحصر به فرد خود را دارد که می توان از آن برای مخفی کردن اطلاعات کاربری و یا اتصال به سرویس های بلاک شده استفاده کرد.

فایروال پروکسی چگونه کار می کند؟

فایروال پروکسی سیستمی است که به عنوان یک واسطه بین شبکه داخلی و اینترنت قرار می گیرد و اگر کامپیوترها و سیستم های داخل شبکه قصد برقراری ارتباط با اینترنت داشته باشند، ترافیک ابتدا از فایروال پروکسی رد شده و سپس با اینترنت ارتباط برقرار می کند؛ پس از آن، پروکسی داده ها را از داخل شبکه به اینترنت ارسال کرده و داده های دریافتی از اینترنت را به شبکه ارسال می کند؛ به این ترتیب، فایروال پروکسی از شبکه در برابر تهدیدات سایبری و نفوذ مهاجمان محافظت می کند.

مقایسه فایروال قدیمی و فایروال پروکسی

1. فایروال های قدیمی، فقط قادر هستند که وضعیت ترافیک ورودی و خروجی را بررسی کنند ولی فایروال پروکسی، با اقداماتی همچون محدود کردن انتقال و دریافت پَکِت ها بین سیستم ها، امنیت بیشتری فراهم می کند.
2. فایروال پروکسی قادر است که یک نوع اتصال پروکسی با شبکه مقصد برقرار کند و سپس از طریق آن، پَکِت ها را رد و بدل کند که این امکان در فایروال های قدیمی وجود ندارد.
3. فایروال پروکسی عمدتا در لایه اپلیکیشن عمل می کند در حالی که فایروال قدیمی در لایه انتقال و شبکه فعالیت می کند.
4. فایروال های پروکسی نسبت به فایروال های قدیمی گران تر هستند و اغلب، فقط جهت حفاظت از دیتاسنتر و سرورهای باارزش مورد استفاده قرار می گیرند.

مقایسه فایروال معمولی و فایروال پروکسی

فایروال پروکسی، مانند یک دروازه بین کاربران داخلی شبکه و اینترنت قرار می گیرد که با نظارت و بلاک کردن ترافیک های مشکوک از اینترنت، امنیت بسیار بالایی را برای شبکه فراهم میکند؛ در مقابل، فایروال قدیمی یا معمولی، مانند یک دروازه بین دو شبکه قرار می گیرد و ترافیک های ناخواسته را بلاک کرده و از شبکه های داخلی در برابر دسترسی و حملات غیر مجاز سایبری محافظت می کند.

فیلتر کردن در سطح اپلیکیشن

همانطور که گفته شد، فایروال های پروکسی، عمل فیلترینگ را در سطح اپلیکیشن اعمال می کنند و نسبت به فایروال های معمولی که دارای تکنولوژی فیلترینگ پَکِت هستند، سطح بیشتری از محافظت را ارائه می دهند؛ همچنین فایروال پروکسی، آدرس آی پی منحصر به فرد خود را دارد که در ارتباط با شبکه خارجی، هرگز بسته ها را به صورت مستقیم ارسال و دریافت نمی کند.

فایروال های پروکسی از شبکه در برابر تهدیدات سایبری محافظت می کنند و معمولا به عنوان اولین لایه دفاعی وب یا زیرساخت ایمن اپلیکیشن هستند و تضمین می کنند که سرویس ها و اپلیکیشن های وب، به صورت ایمن و بدون ایجاد اختلال در عملکرد شبکه عمل کنند.

نحوه استفاده از فایروال پروکسی

فایروال های پروکسی حفاظت بسیار قدرتمندی را در مقابل دسترسی های غیرمجاز برای سیستم های مهم و حیاتی ارائه می دهند که می توان آن ها را به سادگی در یک دستگاه سخت افزاری از جمله فایروال یا روتر مستقر کرد. 

کاربرد فایروال پروکسی

فایروال پروکسی برای اهداف مختلفی به کار گرفته می شود ولی با این حال، اصلی ترین هدف استفاده از آن، برقراری امنیت شبکه است؛ در ادامه به برخی دیگر از کاربردهای فایروال پروکسی نیز اشاره می کنیم.

• اطمینان حاصل کردن از دسترسی کاربران مجاز به منابع یک شبکه کامپیوتری و جلوگیری از دسترسی های غیرمجاز
• فیلترینگ پیام‌ ها و پَکِت های ناخواسته و مخرب در یک شبکه اینترنتی
• محافظت در برابر نفوذ های غیرمجاز و جاسوسی از شبکه

همچنین جالب است بدانید که از فایروال های پروکسی جهت محدود سازی دسترسی کاربران به سایت های حساس نیز استفاده می شود؛ برای مثال، می توان با استفاده از یک فایروال پروکسی، از دسترسی کاربران به فیسبوک یا توییتر در تایم کاری جلوگیری کرد.

مزایای فایروال پروکسی

استفاده از فایروال های پروکسی مزیت های بسیار زیادی برای شبکه ها و مخصوصا شبکه های سازمانی دارد که در این بخش، به برخی از آن ها خواهیم پرداخت.

امنیت

فایروال پروکسی از ایمن ترین فایروال های موجود در بازار محسوب می شود چرا که قابلیت های ایمن سازی بسیاری داشته و از ارتباط مستقیم سیستم ها با سایر شبکه ها جلوگیری می کند؛ چرا که فایروال پروکسی به دلیل داشتن آدرس آی پی منحصر به فرد خود، مانع از دریافت مستقیم پَکِت ها از اینترنت (شبکه فرستنده) می شود.

ورود به سیستم

فایروال های پروکسی علاوه بر بررسی آدرس شبکه و شماره پورت، کل پَکِت های شبکه را نیز آنالیز می کنند؛ این قابلیت، امکان گزارش گیری وسیعی را برای مدیران فراهم می کند که منبعی ارزشمند برای مواقع مواجهه با حوادث امنیتی است.

ارزیابی تهدید

فایروال پروکسی، یک راهکار آسان برای برنامه نویسان به شمار می آید که به وسیله آن می توانند سطوح تهدید پروتکل های اپلیکیشن را به راحتی ارزیابی کرده و به تشخیص خطا و بررسی اعتبار بپردازند.

کنترل

یکی از مزیت های مهم فایروال پروکسی این است که قادر است نسبت به فایروال های دیگر، کنترل بیشتری را برای سازمان ها ارائه دهد چرا که به گونه ای تنظیم می شود که سطوح امنیتی بالایی را برای کاربران و شبکه ها فراهم می کند.

معایب فایروال پروکسی

با وجود مزایای زیادی که فایروال پروکسی برای شبکه ها دارد، باید بدانید که معایبی نیز در این فایروال ها مشاهده می شود که لازم به ذکر هستند.

استفاده دشوار

یکی از اصلی ترین مشکلات فایروال پروکسی این است که استفاده از آن ها تا میزان قابل توجهی دشوار است و بیشتر کاربران هنگامی که می بینند نمی توانند اپلیکیشن های مورد استفاده شان را به اینترنت متصل کنند، این سرویس را به کلی غیرفعال می کنند.

عملکرد کند

کارکرد فایروال های پروکسی ممکن است عملکرد شبکه و ارتباطات اینترنتی را کند کرده و به دلیل اینکه به عنوان یک میانجی بین اینترنت و سیستم عمل می کند؛ برای هر پَکِت خروجی و ورودی، یک سِشِن (Session) جداگانه ایجاد می کند.

جمع بندی

در پایان، باید بدانید که انتخاب فایروال مناسب برای هر سازمانی، بستگی به اهداف و نیازهای آن سازمان دارد و باید در هنگام تصمیم گیری و انتخاب فایروال، تمامی جنبه های سازمانی در نظر گرفته شود؛ برای مثال فایروال پروکسی می تواند انتخاب بسیار مناسبی برای کسب و کارهایی باشد که نیاز به تامین امنیت بالایی دارند و منابع شبکه آن ها دارای اطلاعات حساس است.

شما می توانید جهت دریافت مشاوره رایگان در رابطه با خرید فایروال و انتخاب مناسب ترین تجهیزات برای سازمان خود، با کارشناسان شرکت داریا تماس بگیرید.

سوالات متداول

فایروال پروکسی چیست؟

فایروال پروکسی یک سیستم امنیتی است که با فیلتر کردن پیام ها در لایه اپلیکیشن، از منابع شبکه محافظت می کند؛ همچنین فایروال پروکسی، فایروال اپلیکیشن (Application Firewall) و فایروال گِیت وِی (Gateway Firewall) نیز نامیده می شود که یک سرور پروکسی است، ولی باید توجه داشته باشید که همه سرورهای پروکسی، فایروال پروکسی نیستند.

فیلتر پروکسی چیست؟

فیلتر پروکسی از سرور یا کامپیوتری استفاده می کند که به عنوان یک دروازه (Gateway) بین سیستم کاربر و اینترنت عمل می کند و تمام ترافیک ردوبدل شده بین کامپیوتر کاربر و اینترنت را از طریق سرور فیلتر کرده و بر اساس قوانین از پیش تعریف شده، مجاز یا بلاک تعریف می کند.

چگونه فایروال پروکسی را غیر فعال کنیم؟

در ویندوز:

برای باز کردن منوی تنظیمات، کلید Windows + I را فشار دهید.

روی “Network & Internet” کلیک کنید.

“Proxy” را از نوار کناری سمت چپ انتخاب کنید.

در بخش «Manual proxy setup»، کلید جابجایی «Use a proxy server» را خاموش کنید.

امروزه فایروال ‌ها به عنوان یکی از عناصر اصلی در امنیت شبکه شناخته می‌ شوند و نقش مهمی در حفاظت از داده‌ها و زیرساخت‌های اطلاعاتی دارند. فایروال های فورتی‌ نت، با قابلیت‌ های پیشرفته خود علی الخصوص در محیط‌ های سازمانی و شرکتی که نیاز به امنیت بالا دارند، مورد توجه قرار گرفته است. اما بلاک شدن آی ‌پی این فایروال یکی از مشکلات جدی است که در ایران و کشورهایی که توسط آمریکا تحریم شده اند، رخ می دهد.

برای رفع این مشکل اساسی نیاز است که با پشتیبانی شرکت داریا تماس بگیرید تا در کوتاه ترین زمان ممکن در صدد رفع مشکل شما برآیند و یا می توانید در ادامه این مطلب با ما همراه باشید تا دلایل بلاک شدن آی پی را بررسی کنیم و راهکارهای جلوگیری از این مشکل را برایتان شرح دهیم.

دلایل بلاک شدن آی پی فایروال های فورتی نت

بلاک شدن آی ‌پی فایروال فورتی ‌نت می‌ تواند به دلایل متعددی مرتبط باشد که هر یک از آن‌ها تأثیرات خاصی بر روی عملکرد شبکه و امنیت اطلاعات دارد.

تحریم های بین ‌المللی

یکی از مهم‌ ترین دلایل بلاک شدن آی ‌پی فایروال فورتی‌ نت، تحریم‌ های اقتصادی و سیاسی است که بر اساس قوانین بین ‌المللی به ویژه در مورد محصولات و فناوری‌ های آمریکایی وضع شده است. از این رو می توان گفت به دلیل این تحریم‌ها، دسترسی به خدمات و محصولات فورتی ‌نت در برخی کشورها محدود شده و به ‌طور خودکار آی ‌پی‌ها بلاک می‌شوند. این موضوع به‌ ویژه در محیط ‌های دولتی و شرکتی می‌تواند مشکلات جدی به وجود آورد.

تنظیمات نادرست فایروال

بسیاری از مشکلات بلاک شدن آی ‌پی ‌ها ناشی از تنظیمات نادرست فایروال‌ها است. اگر فایروال به ‌طور صحیح پیکربندی نشده باشد یا قوانین دسترسی به‌ روز نباشند، ممکن است ترافیک به اشتباه مسدود شود. برای مثال، قوانین مربوط به آدرس ‌های آی ‌پی یا پروتکل ‌های خاص می ‌توانند به‌ طور ناخواسته ترافیک مجاز را بلاک کنند.

حملات سایبری و امنیتی

فایروال‌ها معمولاً برای شناسایی و مقابله با حملات سایبری طراحی شده‌اند. اگر یک آی ‌پی مشکوک یا آسیب ‌پذیر تشخیص داده شود، سیستم می‌تواند به‌ طور خودکار آن را بلاک کند. رفتارهای مشکوک مانند تعداد زیاد درخواست‌های هم ‌زمان یا الگوهای ترافیکی غیرمعمول ممکن است باعث بلاک شدن آی ‌پی شوند. این مسأله می ‌تواند به ‌ویژه در محیط‌ های حساس با ترافیک بالا، مانند مراکز داده و شرکت ‌های بزرگ، مشکل ‌ساز باشد.

مشکلات شبکه

گاهی اوقات، بلاک شدن آی ‌پی به مشکلات فنی و شبکه مربوط می ‌شود. این مشکلات می ‌توانند شامل نوسانات شبکه، بسته‌ های گمشده، یا خطاهای سخت‌افزاری باشند. در چنین شرایطی، سیستم تشخیص نفوذ (IDS) ممکن است به ‌طور نادرست رفتار شبکه را شناسایی کند و آی‌ پی را مسدود کند.

با توجه به این عوامل، برای جلوگیری از بلاک شدن آی ‌پی فایروال فورتی ‌نت، لازم است که تنظیمات فایروال به دقت بررسی و مدیریت شود و اقدامات امنیتی به ‌طور مداوم به ‌روز نگه داشته شوند.

راهکارهای جلوگیری از بلاک شدن آی پی فایروال فورتی نت در ایران

برای جلوگیری از بلاک شدن آی ‌پی فایروال فورتی‌ نت در ایران، یکی از راهکارهای مؤثر، تونل زدن (Tunneling) است. این روش به شما این امکان را می‌دهد که ترافیک خود را از طریق یک سرور واسط عبور دهید و بدین ترتیب آی ‌پی واقعی خود را پنهان کنید.

روش های تونل زدن

• استفاده از VPN

با استفاده از یک  VPN، ترافیک شما به صورت رمزگذاری شده از یک سرور خارج از کشور عبور می ‌کند که می ‌تواند از بلاک شدن آی ‌پی فایروال جلوگیری کند.

• SSH Tunneling

با استفاده از پروتکل SSH می‌توانید تونل‌های امنی ایجاد کنید که به شما اجازه می ‌دهد ترافیک خود را از طریق یک سرور دیگر هدایت کنید.

• OpenVPN

این پروتکل می تواند به شما کمک کند تا تونل‌های امن و با ثباتی برای ترافیک خود ایجاد کنید و از بلاک شدن جلوگیری کنید.

• استفاده از SOCKS Proxy

این نوع پروکسی نیز می‌تواند به عنوان یک تونل عمل کند و ترافیک شما را از طریق سرورهای دیگر هدایت کند.

با این روش‌ها می ‌توانید از بلاک شدن آی ‌پی فایروال فورتی ‌نت در ایران جلوگیری کنید و امنیت شبکه خود را افزایش دهید. همچنین بهتر است بدانید برای جلوگیری از بلاک شدن آی پی فایروال های فورتی نت می توانید از راهکارهای دیگری استفاده کنید که از جمله این راهکارها می توان به موارد زیر اشاره کرد:

1. تنظیمات فایروال : اطمینان حاصل کنید که تنظیمات فایروال به درستی پیکربندی شده‌اند. قوانین دسترسی و لیست‌های مجاز را بررسی و به ‌روزرسانی کنید. توجه داشته باشید این موارد باید توسط یک متخصص صورت بگیرد تا تمامی در رابطه با تنظیمات رعایت شده باشد.
2. نظارت بر ترافیک: از ابزارهای نظارتی استفاده کنید تا ترافیک ورودی و خروجی را زیر نظر داشته باشید و رفتارهای مشکوک را شناسایی کنید.
3. به‌روزرسانی نرم‌افزار: همیشه فایروال و نرم‌افزارهای مرتبط را به‌ روز نگه ‌دارید تا از نقص‌های امنیتی جلوگیری شود.
4. تنظیمات امنیتی پیشرفته : از قابلیت‌های امنیتی پیشرفته مانند IDS/IPS و فیلترهای محتوا استفاده کنید تا ترافیک غیرمجاز شناسایی و مسدود شود.
5. مستندات و گزارشات:  مستندات و گزارش‌های مربوط به ترافیک و فعالیت‌های مشکوک را بررسی کنید تا نقاط ضعف را شناسایی و برطرف کنید.
6. تست نفوذ : انجام تست‌های نفوذ دوره ای به شما کمک می‌ کند تا آسیب ‌پذیری ‌های موجود را شناسایی و اصلاح کنید.

با پیاده سازی این راهکارها، می‌توانید به کاهش احتمال بلاک شدن آی ‌پی فایروال فورتی ‌نت در ایران کمک کنید. توجه داشته باشید نیاز است تمامی این راهکارها توسط افراد متخصص انجام شوند. برای اینکه از بلاک نشدن فایروال فورتی نت اطمینان حاصل کنید؛ بهتر است از مشاوره رایگان کارشناسان آذران ایمن داریا کمک بگیرید.

تاثیر لایسنس فایروال در بلاک شدن آی پی فایروال فورتی نت

تاثیر لایسنس فایروال در بلاک شدن آی ‌پی فایروال فورتی ‌نت موضوعی مهم و حیاتی در مدیریت امنیت شبکه‌ها است. لایسنس‌ها به‌عنوان مجوزهای قانونی برای استفاده از نرم ‌افزار و قابلیت‌های مختلف فایروال عمل می ‌کنند و می‌توانند نقش مهمی در عملکرد و امنیت سیستم داشته باشند.

 محدودیت‌های قابلیت‌ها

لایسنس‌های مختلف فایروال فورتی‌ نت ویژگی‌ها و قابلیت‌های متفاوتی را ارائه می‌دهند. اگر لایسنس شما محدود باشد، ممکن است برخی از ویژگی‌های امنیتی پیشرفته، مانند سیستم‌های تشخیص نفوذ (IDS) یا فیلترهای وب، در دسترس نباشند. این کمبود می ‌تواند باعث شود که فایروال نتواند به‌درستی حملات سایبری را شناسایی کند و ممکن است منجر به بلاک شدن آی ‌پی ‌ها شود.

به ‌روزرسانی ‌ها و پشتیبانی

لایسنس‌های معتبر معمولاً شامل به‌ روزرسانی‌های نرم‌افزاری و پشتیبانی فنی هستند. عدم به‌ روزرسانی منظم نرم ‌افزار می ‌تواند به بروز آسیب ‌پذیری‌ها و نقاط ضعف امنیتی منجر شود. در نتیجه، ممکن است آی ‌پی‌ های معتبر به‌خاطر رفتارهای مشکوک یا خطاهای سیستم به‌ طور ناخواسته بلاک شوند.

شناسایی و مدیریت تهدیدات

فایروال‌ های دارای لایسنس‌های پیشرفته می‌توانند تهدیدات را به ‌طور موثرتری شناسایی و مدیریت کنند. این ویژگی‌ها شامل قواعد امنیتی به‌ روز، لیست‌های سیاه و سفید، و تجزیه و تحلیل ترافیک می‌ شود. در صورتی که لایسنس نادرست یا قدیمی باشد، این قابلیت‌ها محدود می شوند و احتمال بلاک شدن آی‌ پی‌ افزایش پیدا می کند.

انطباق با قوانین و مقررات

برخی از لایسنس‌ها ممکن است شامل الزامات خاصی برای انطباق با قوانین و مقررات امنیتی باشند. عدم رعایت این الزامات می‌تواند منجر به بلاک شدن آی ‌پی‌ها از سوی نهادهای نظارتی یا ارائه‌ دهندگان خدمات اینترنتی شود.

جمع بندی

در نهایت، انتخاب و مدیریت صحیح لایسنس فایروال فورتی ‌نت نه‌ تنها بر عملکرد و امنیت شبکه تأثیرگذار است، بلکه می‌تواند به‌ طور مستقیم بر احتمال بلاک شدن آی‌ پی‌ها نیز موثر باشد. به‌ این‌ ترتیب، سازمان‌ ها باید به دقت به مدیریت لایسنس‌ های خود بپردازند و در صورت اتمام انقضای آن هر چه سریع تر به تمدید آن بپردازند. دقت داشته باشید که هکرهای در کمین منتظر اتمام انقضای لایسنس فایروال شما هستند تا با حملات سایبری از جمله حمله فیشینگ به اطلاعات شما دسترسی پیدا کنند.

هکر ها، با هدف های مختلفی از جمله رمزگذاری داده ها و باج گیری، رخنه اطلاعات، ایجاد اختلال در عملکرد شبکه و… دست به حملات سایبری می زنند. مجموعه فورتی گارد (FortiGuard)، یک راهکار یکپارچه است که شامل فیچیر های امنیتی گسترده ادغام شده فورتی نت می شود و امکان تامین هوشمندانه امنیت را فراهم می سازد.

فورتی گارد (FortiGuard)

فورتی گارد (FortiGuard)، یک سرویس پیشرفته ارائه شده توسط کمپانی فورتی نت است که مثل سایر سرویس های فورتی نت، با هدف تامین امنیت سایبری سازمان ها طراحی شده است. با استفاده از سرویس های فورتی گارد، امکان پیشگیری از بدافزار ها، حملات سایبری، رخنه اطلاعات، رمزگذاری داده و سایر تهدیدات سایبری، فراهم می شود تا امنیت شبکه های سازمانی برقرار شود.

به طور خلاصه باید بدانید فورتی‌گارد  مجموعه‌ای از سرویس‌های امنیتی است که توسط شرکت Fortinet ارائه می‌شود. این سرویس‌ها به‌طور خاص برای محافظت از شبکه‌ها و داده‌های سازمان‌ها در برابر تهدیدات سایبری طراحی شده‌اند. سرویس‌های فورتی‌گارد به‌صورت یکپارچه با فایروال‌های فورتی‌گیت (FortiGate) کار می‌کنند و شامل طیف گسترده‌ای از ویژگی‌های امنیتی پیشرفته هستند.

سرویس‌های اصلی فورتی‌گارد عبارتند از:

1. فیلتر محتوای وب (Web Filtering): مسدود کردن وب‌سایت‌های مخرب و غیرمجاز.
2. آنتی‌ویروس (Antivirus): شناسایی و جلوگیری از بدافزارها و ویروس‌ها.
3. پیشگیری از نفوذ (IPS – Intrusion Prevention System): تشخیص و جلوگیری از حملات به شبکه.
4. کنترل برنامه‌ها (Application Control): مدیریت دسترسی به نرم‌افزارها و برنامه‌های مختلف.
5. ضد هرزنامه (Anti-Spam): مسدود کردن ایمیل‌های ناخواسته و هرزنامه‌ها.
6. به‌روزرسانی بلادرنگ (Real-Time Updates): به‌روزرسانی لحظه‌ای برای مقابله با تهدیدات جدید.
7. کنترل دستگاه‌ها (Device Control): مدیریت و محدود کردن دسترسی به دستگاه‌های متصل به شبکه.

بهتر است بدانید، فورتی‌گارد به سازمان‌ها کمک می‌کند تا با کاهش ریسک‌ها و شناسایی تهدیدات جدید، امنیت شبکه خود را به سطح جدیدی ارتقا دهند و از اطلاعات محرمانه خود در برابر تهدیدات محافظت کنند.

عملکرد فورتی گارد چگونه است؟

سیستم امنیتی فورتی گارد، از شبکه های سازمانی در برابر بروزترین و جدیدترین تهدیدات سایبری در سطح محتوا (content-level) مانند ویروس ها و جاسوس افزارها، محافظت می کند تا یک امنیت تضمینی را ارائه دهد. همچنین فورتی گارد برای انجام این کار، از موتور های پیشرفته ای برای تشخیص تهدیدات استفاده می کند تا از نفوذ بدافزار ها و … جلوگیری کند.

عملکرد فورتی‌گارد به‌صورت مداوم با جمع‌ آوری اطلاعات از شبکه‌های مختلف به‌روزرسانی می‌شود و به صورت خودکار امضاهای جدید امنیتی را ایجاد می‌کند. این امضاها به فورتی‌گیت و دیگر محصولات فورتی‌نت منتقل می‌شوند تا تهدیدات مانند ویروس‌ها، بدافزارها و حملات شبکه‌ای شناسایی و مسدود شوند. فورتی‌گارد به این ترتیب یک سیستم امنیتی پویا و خودکار ایجاد می‌کند که به‌طور مستمر می تواند تهدیدات جدید را شناسایی کرده و امنیت شبکه را در برابر حملات پیچیده به‌روزرسانی می‌کند.

آزمایشگاه فورتی گارد چیست؟

صد ها متخصص تحقیقاتی در آزمایشگاه های فورتی گارد مشغول به کار هستند که به طور میانگین، هر کدام بیش از 16 سال تجربه در تحقیقات و پاسخ به تهدیدات دارند؛ آن ها حفاظت پیشرفته و امنیت سایبری بالایی را برای مشتریان فورتی نت فراهم کنند و این کار را با کشف تهدیدات نوظهور و توسعه اقدامات موثر برای محافظت از سازمان ها انجام می دهند.

فورتی گارد به دلیل داشتن بیش از 650 اکتشاف روز صفر شناخته شده است و این، رکوردی است که با هیچ شرکت امنیت دیگری قابل مقایسه نیست. ترکیبی جامع از تحقیقات داخلی، اطلاعات و داده ها، یادگیری ماشینی و تکنولوژی های هوش مصنوعی باعث شده است که راهکار‌های امنیتی فورتی نت، در تست‌های امنیت سازمان هایی مانند آزمایشگاه‌های NSS، بولتن ویروس، آزمایشگاه‌های ICSA، AV Comparatives و… امتیاز بالایی کسب کنند.

مزایای فورتی گارد

استفاده از سرویس های فورتی گارد مزایای بسیاری برای شبکه ها دارد که در ادامه به اصلی ترین آن ها می پردازیم.

• پیشگیری از حملات سایبری موفقیت آمیز
• تنوع آنتی ویروس های FortiGuard مانند NGFW و sandboxing
• کاهش خطر نفوذ به اطلاعات و یا ایجاد اختلال در داده ها
• جلوگیری از ورود پیچیده ترین بدافزار ها به شبکه
• دریافت آنی امضای تهدیدات جدید سایبری که توسط FortiGuard Labs ارائه می شوند
• صرفه جویی در هزینه های مدیریتی و عملیاتی، زمان و منابع
• توانایی شناسایی هزاران نسخه از بدافزار های فعلی و آینده با یک single signature

جمع بندی

در پایان، بهتر است بدانید که تهدیدات جدید سایبری، در هر لحظه از هر روز ایجاد و پدیدار می شوند که سازمان ها، باید همیشه آماده دفاع از شبکه خود در برابر این حوادث نوظهور باشند؛ داشتن دانش گسترده ای از تهدیدات سایبری و قابلیت واکنش سریع در سطح های مختلف، پایه و اساس ایجاد یک امنیت شبکه موثر است. سرویس های فورتی گارد، یکی از بهترین راهکارهای تامین، حفظ و تقویت امنیت شبکه سازمانی به حساب می آید که اهمیت بالای آن به دلیل داشتن تحقیقات و هوش تهدید آزمایشگاه های فورتی گارد برای محافظت از شبکه سازمانی است.

سوالات متداول

سرویس فورتی گارد چیست؟

سرویس های امنیتی فورتی گارد به محافظت از شبکه در برابر حملات مبتنی بر فایل می پردازند؛ برای مثال می توان به سرویس های آنتی ویروس فورتی گارد اشاره کرد که از تهدیداتی همچون بدافزارها و از دست دادن داده (DLP) پیشگیری می کنند.

کاربرد فورتی گارد چیست؟

فورتی گارد برای شناسایی و بلاک کردن هر ترافیکی که آسیب پذیری های شبکه را مورد هدف قرار می دهد استفاده می شود؛ شناسایی و پاسخ به حمله، از طریق سرویس تشخیص امضای IPS FortiGuard و یک کنترل کننده خودکار اتفاق می افتد که در نهایت، از طریق FortiAnalyzer حوادث پیش آمده گزارش می شوند.

آیا میتوان فورتی گارد را حذف یا غیر فعال کرد؟

اگر سازمان شما از سرویس های فورتی گارد استفاده می کند، نمی توانید بدون کنترل های سطح اداری (administrative level controls) آن را حذف یا غیرفعال کنید؛ باید از شبکه یا دستگاه دیگری استفاده کنید.

فورتی گارد چه چیزهایی را بلاک می کند؟

سرویس فیلترینگ URL فورتی گارد، حفاظتی جامع از تهدیدات را ارائه می دهد تا از بدافزار ها، سرقت اطلاعات کاربری، حملات فیشینگ، حملات سایبری و… جلوگیری شود.

چرا باید از فورتی گارد استفاده کنیم؟

شما می توانید از سرویس های فورتی گارد برای محافظت از سازمان خود استفاده کنید چرا که این سرویس ها، به دلیل جلوگیری از تهدیدات سایبری، از بهترین روش های تامین امنیت شبکه به حساب می آیند.

بهترین VPN رایگان برای فورتی گارد چیست؟

Touch VPN، یک سرویس وی پی ان رایگان است که امکان استفاده نامحدودی را در اختیار کاربران قرار می دهد و هیچگونه محدودیت سرعتی یا حجمی ندارد؛ همچنین فقط با یک کلیک ساده فعال می شود.

حتما برای شما هم اتفاق افتاده است که گاه قصد داشته اید تا فقط چند دقیقه ای پست های اپلیکیشنی مثل اینستاگرام را چک کنید ولی یهو وقتی به خودتان آمدید متوجه شده اید که چندین ساعت است که گرم بازدید از ریلزهایی هستید که دقیقا بر مبنای خط فکری شماست؛ انقدر مجذوب پست ها شده اید که گذر زمان را فراموش کرده اید. آیا تا به حال به دلیل اصلی این موضوع فکر کرده اید؟ آیا فقط یه اتفاق تصادفی است یا کاسه ای زیر نیم کاسه است؟ باید بگویم که اتفاق عجیبی در کار نیست و همه اینها طبق برنامه ریزی پیش می رود. پایه و اساس همه این موضوعات و نوآوری ها هوش مصنوعی است. در ادامه این مطلب با ما همراه باشید تا به صورت کلی و جامع به بررسی این موضوع بپردازیم.

هوش مصنوعی چیست؟

هوش مصنوعی (Artificial intelligence) به اختصار AI شاخه ای از تکنولوژی است که کامپیوترها و ماشین‌ها را قادر می‌سازد تا یادگیری، درک، حل مسئله، تصمیم‌گیری، خلاقیت و استقلال انسان را شبیه‌سازی کنند. اپلیکیشن ها و دستگاه های مجهز به هوش مصنوعی می توانند اشیا را دیده و شناسایی کنند، زبان انسان ها را بفهمند و به آن پاسخ دهند، اطلاعات و تجربیات جدید بیاموزند، توصیه های دقیقی را به کاربران و کارشناسان ارائه دهند، به طور مستقل عمل کنند و نیاز به هوش یا مداخله انسانی نداشته باشند (از نمونه های کلاسیک هوش مصنوعی می توان خودروهای خودران را نام برد.)

در سال 2024، بیشتر محققان و متخصصان هوش مصنوعی بر پیشرفت‌های هوش مصنوعی مولد (generative AI) متمرکز شده‌اند، فناوری‌ای که می‌تواند متن، تصاویر، ویدیو و سایر محتواهای اورجینال تولید کند. برای درک کامل هوش مصنوعی مولد، ابتدا باید تکنولوژی هایی را که ابزارهای هوش مصنوعی مولد بر اساس آن ساخته شده اند را بررسی کرد: یادگیری ماشین و یادگیری عمیق.

یادگیری ماشین

یادگیری ماشین (Machine Learning) زیر مجموعه ای از هوش مصنوعی است که دقیقاً در زیر آن قرار می گیرد، و شامل ایجاد مدل‌هایی با استفاده از آموزش الگوریتمی برای پیش‌بینی یا تصمیم‌گیری بر اساس داده‌ها است؛ طیف وسیعی از تکنیک‌ها را در بر می گیرد و کامپیوترها را قادر می‌سازد بدون اینکه برای انجام کار خاصی برنامه‌ریزی شده باشند، از داده‌ها بیاموزند و استنتاج کنند.

یکی از محبوب ترین انواع الگوریتم های یادگیری ماشین، شبکه عصبی (یا شبکه عصبی مصنوعی) است و از ساختار و عملکرد مغز انسان الگو برداری شده اند. ساده ترین شکل یادگیری ماشین، یادگیری تحت نظارت نامیده می شود که شامل استفاده از مجموعه داده های برچسب گذاری شده برای آموزش الگوریتم هایی جهت طبقه بندی داده ها و یا پیش بینی دقیق نتایج است.

یادگیری عمیق

یادگیری عمیق (Deep Learning) زیرمجموعه ای از یادگیری ماشین است که از شبکه های عصبی چند لایه به نام شبکه های عصبی عمیق استفاده می کند که قدرت تصمیم گیری پیچیده مغز انسان را با دقت بیشتری شبیه سازی می کند.

شبکه‌های عصبی عمیق شامل یک لایه ورودی، یک لایه خروجی و حداقل سه یا گاه تا صدها لایه پنهان هستند؛ شبکه‌های عصبی مورد استفاده در مدل‌های کلاسیک یادگیری ماشین معمولاً فقط یک یا دو لایه پنهان دارند. از آنجایی که یادگیری عمیق نیازی به مداخله انسانی ندارد، یادگیری ماشین را در مقیاس فوق العاده ای امکان پذیر می کند. یادگیری عمیق شامل یادگیری بدون نظارت، یادگیری نیمه نظارتی، یادگیری خود نظارتی، یادگیری تقویتی و یادگیری انتقالی است.

هوش مصنوعی مولد

هوش مصنوعی مولد (Generative AI) به مدل‌های یادگیری عمیقی اشاره دارد که توانایی تولید محتوای اورجینال پیچیده (مانند متون طولانی، تصاویر با کیفیت بالا، ویدیو ها یا صداهای واقعی و غیره) را دارند.

مدل های مولد سال ها در آمار برای آنالیز داده های عددی مورد استفاده قرار گرفته اند. اما در طول دهه گذشته، برای آنالیز و تولید انواع داده های پیچیده تر تکامل یافتند. این تکامل با ظهور سه نوع مدل یادگیری عمیق پیچیده همزمان شد: رمز گذارهای خودکار متغیر، مدل های گسترشی، ترانسفورماتورها (مدل‌های ترانسفورماتور).

هوش مصنوعی مولد چگونه کار می کند؟

به طور کلی، هوش مصنوعی مولد در سه مرحله عمل می کند:

1. آموزش، برای ایجاد یک مدل پایه.
2. تنظیم، برای تطبیق مدل با یک اپلیکیشن خاص.
3. تولید، ارزیابی و تنظیم بیشتر، برای بهبود دقت.

مزایای هوش مصنوعی

هوش مصنوعی مزایای متعددی را در صنایع و اپلیکیشن های مختلف ارائه می دهد. برخی از رایج ترین مزایای از این قرار هستند:

• اتوماسیون کارهای تکراری؛ خودکار سازی کارهای معمول، تکراری و اغلب خسته‌کننده ی دنیای دیجیتال مانند جمع‌آوری داده‌ها و کارهای فیزیکی نظیر تولید.
• خودکار سازی کارها موجب می شود که وقت نیروی متخصص صرف اموری با ارزش بالاتر و خلاقانه تر شود.
• یافتن بینش بیشتر و سریعتر از داده ها.
• بهبودی تصمیم گیری. امکان‌پذیری پیش‌بینی‌های سریع‌تر، دقیق‌تر و تصمیم‌گیری‌های قابل اعتماد و مبتنی بر داده.
• خطاهای انسانی کمتر. کاهش خطاهای انسانی از طریق راهنمایی افراد، شناسایی خطاهای احتمالی قبل از وقوع و خودکارسازی کامل فرآیندها بدون دخالت انسان؛ برای مثال در حوزه مراقبت‌های بهداشتی می توان جراحی رباتیک که با هوش مصنوعی هدایت می ‌شود را نام برد.
• از آنجاییکه الگوریتم های یادگیری ماشین در معرض داده های فراوانی قرار می گیرند، می توانند به طور مداوم دقت خود را بهبود بخشند، خطاها را بیشتر کاهش دهند و از تجربه یاد بگیرند.
• دسترسی تمام وقت. فعالیت و دسترسی در تمام ساعات شبانه روز و ثبات عملکردی؛ ابزارهایی نظیر ربات‌های چت هوش مصنوعی یا دستیاران مجازی.
• کاهش خطرات فیزیکی. خودکار سازی امور خطرناک بمانند کنترل حیوانات، جابجایی مواد منفجره، انجام وظایف در اعماق اقیانوس ها، ارتفاعات بالا یا در فضای های روباز.

موارد استفاده از هوش مصنوعی

کاربردهای هوش مصنوعی در دنیای واقعی بسیار زیاد هستند. چند نمونه از موارد استفاده در صنایع مختلف را در ذیل بررسی می کنیم:

تجربه مشتری، خدمات و پشتیبانی

شرکت ها می توانند چت ربات های مبتنی-بر-هوش مصنوعی و دستیاران مجازی را برای رسیدگی به سوالات مشتریان، تیکت های پشتیبانی و موارد دیگر پیاده سازی کنند. این ابزارها از پردازش زبان طبیعی (NLP) و قابلیت‌های هوش مصنوعی مولد برای درک و پاسخ به سوالات مشتری در مورد وضعیت سفارش، جزئیات محصول و سیاست‌های بازگشت کالا استفاده می‌کنند.

ربات‌های چت و دستیارهای مجازی پشتیبانی دائمی ارائه می‌کنند، پاسخ‌های سریع‌تری به سؤالات متداول ارائه می‌کنند، زمان نیروی انسانی برای تمرکز در انجام کارهای سطح بالاتر را خالی می کنند و به مشتریان خدمات سریع‌تر و ثابت‌تری ارائه می‌دهند.

کشف تقلب

الگوریتم‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق می‌توانند الگوهای تراکنش‌ها را آنالیز کنند و ناهنجاری‌ها را تعیین کنند؛ از جمله این موارد می توان هزینه‌ها یا مکان‌های ورود به سیستم غیرمعمول که نشان‌دهنده تراکنش‌های جعلی هستند را نام برد. این امر به سازمان‌ها امکان می‌دهد به کلاهبرداری های احتمالی سریع‌تر واکنش دهند و با محدودسازی تأثیر آن، آرامش بیشتری برای خود و مشتریان فراهم آورند.

بازاریابی شخصی

خرده‌فروشان، بانک‌ها و سایر شرکت‌هایی که با مشتری ها در ارتباط هستند، می‌توانند از هوش مصنوعی برای ایجاد تجربیات شخصی سازی شده مشتریان و کمپین‌های بازاریابی استفاده کنند که این امر نیز خشنودی مشتریان را بدنبال خواهد داشت، فروش را بهبود خواهد ‌بخشید و از ریزش آن جلوگیری خواهد کرد.

الگوریتم‌های یادگیری عمیق بر اساس داده‌های قبلی (تاریخچه) و رفتارهای خرید مشتری، می‌توانند محصولات و خدماتی را که مشتریان احتمالاً طالب آنها هستند را توصیه کنند و حتی نسخه‌های شخصی‌سازی شده و پیشنهادهای ویژه برای مشتریان خاص را بصورت آنی ایجاد کنند.

منابع انسانی و استخدام

پلتفرم‌های استخدام مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند با بررسی رزومه، تطبیق توانایی های کارجویان با شرح وظایف شغلی و حتی انجام مصاحبه‌های اولیه با استفاده از آنالیز ویدئویی، استخدام را ساده‌تر کنند. این ابزارها می توانند به طور چشمگیری کوهی از کاغذبازی های اداری مرتبط با شمار زیاد کارجویان را کاهش دهند.

همچنین با کاهش زمان پاسخگویی و استخدام می‌توانند تجربه کارجویان را بهبود بخشند (چه آن‌ دسته که استخدام می شوند و چه آن دسته که درخواستشان رد می شود).

توسعه و نوسازی اپلیکیشن

ابزارهای تولید کد هوش مصنوعی مولد و ابزارهای اتوماسیون می‌توانند وظایف کدگذاری تکراری مرتبط با توسعه اپلیکیشن ها را ساده‌سازی بکنند و مهاجرت و نوسازی (تغییر قالب‌بندی و تبدیل مجدد) اپلیکیشن های قدیمی در مقیاس های مناسب را سرعت بخشند. این ابزارها می توانند کارها را سرعت بخشند، به اطمینان از ثبات کد کمک کنند و خطاها را کاهش دهند.

تعمیر و نگهداری پیشگیرانه

مدل‌های یادگیری ماشینی می‌توانند داده‌های حسگرها، دستگاه‌های اینترنت اشیا (IoT) و فناوری عملیاتی (OT) را آنالیز کنند تا با استفاده از آن، زمان نیاز به تعمیر و نگهداری و خرابی تجهیزات را قبل از وقوع پیش‌بینی کنند. تعمیر و نگهداری پیشگیرانه مبتنی بر هوش مصنوعی به جلوگیری از خرابی کمک می‌کند و به شما امکان می‌دهد تا با جلوتر بودن از مشکلات، قبل از اینکه آنها زنجیره تامین را تحت تاثیر قرار دهند، به آنها رسیدگی کنید.

چالش ها و خطرات هوش مصنوعی

سازمان ها در تلاش هستند تا از آخرین فناوری های هوش مصنوعی استفاده کنند و از مزایای فراوان آن بهره مند شوند. اقتباس و بکارگیری سریع تکنولوژی های هوش مصنوعی ضروری است؛ از طرفی دیگر پذیرش و حفظ جریان های کاری هوش مصنوعی با چالش ها و خطراتی نیز همراه است.

خطرات داده

سیستم‌های هوش مصنوعی به مجموعه‌های داده‌ای متکی هستند که ممکن است در برابر مسمومیت داده‌ها، دستکاری داده‌ها، سوگیری داده‌ها یا حملات سایبری که می‌تواند منجر به نقض داده‌ها شود، آسیب‌پذیر باشد. سازمان‌ها می‌توانند این خطرات را با برخی تمهیدات کاهش دهند؛ برخی از این تمهیدات از این قرار هستند: محافظت از یکپارچگی داده‌ها و اجرای امنیت و در دسترس بودن در کل چرخه عمر هوش مصنوعی، از توسعه گرفته تا آموزش و استقرار و پس از استقرار.

خطرات مدل

عوامل تهدید می توانند مدل های هوش مصنوعی را با سرقت، مهندسی معکوس یا دستکاری غیرمجاز هدف قرار دهند. مهاجمان ممکن است یکپارچگی یک مدل را با دستکاری در اجزای اصلی آن که رفتار، دقت و عملکرد یک مدل را تعیین می کنند (از قبیل معماری، وزن یا پارامترهای آن) به خطر بیاندازند.

ریسک های عملیاتی

مانند همه تکنولوژی‌ها، مدل‌ها در معرض خطرات عملیاتی مانند رانش مدل (model drift)، سوگیری و خرابی در ساختار حاکمیت هستند. در صورت عدم رسیدگی، این خطرات می توانند منجر به خرابی سیستم و همچنین آسیب پذیری های امنیت سایبری شوند؛ این آسیب پذیری ها می توانند توسط عوامل تهدید مورد استفاده قرار گیرند.

هوش مصنوعی ضعیف در مقایسه با هوش مصنوعی قوی

به منظور زمینه سازی استفاده از هوش مصنوعی در سطوح مختلف پیشرفت، محققان انواع مختلفی از هوش مصنوعی را تعریف کرده اند که به سطح پیچیدگی آن اشاره دارد:

هوش مصنوعی ضعیف: هوش مصنوعی ضعیف یا باریک شامل سیستم های هوش مصنوعی می شود که برای انجام یک کار خاص یا مجموعه ای از وظایف طراحی شده اند. از مثال‌های این نوع هوش می توان اپلیکیشن ‌های دستیار صوتی هوشمند مانند الکسای آمازون، سیری اپل، ربات های چت رسانه‌های اجتماعی یا وسایل نقلیه خودران تسلا را بیان کرد.

هوش مصنوعی قوی: هوش مصنوعی قوی یا هوش عمومی مصنوعی (AGI)، به توانایی درک، یادگیری و به کارگیری دانش در طیف گسترده ای از وظایف در سطحی برابر یا فراتر از هوش انسانی اشاره دارد. این سطح از هوش مصنوعی در حال حاضر در حد تئوری است و هیچ سیستم هوش مصنوعی شناخته شده ای به این سطح از پیشرفت نرسیده است. محققان استدلال می کنند که حتی اگر AGI امکان پذیر باشد، نیازمند افزایش اساسی قدرت محاسباتی است. علیرغم پیشرفت‌های اخیر در توسعه هوش مصنوعی، سیستم‌های علمی تخیلی هوش مصنوعی خودآگاه همچنان در این حوزه باقی خواهند ماند.

تاریخچه هوش مصنوعی

ایده ماشینی که قادر به تفکر است ریشه در یونان باستان دارد. از زمان ظهور محاسبات الکترونیکی، موارد زیر رخدادها و نقاط عطف مهم در تکامل هوش مصنوعی هستند:

1950

مقاله ماشین‌ها و هوش محاسباتی توسط آلن تورینگ منتشر شد؛ معروفیت تورینگ به شکستن کد ENIGMA آلمان در طول جنگ جهانی دوم است و از وی اغلب به عنوان پدر علوم کامپیوتری نیز یاد می شود. در این مقاله علاوه بر ارائه آزمون تورینگ این سوال نیز مطرح شد که آیا ماشین ها قادر به تفکر هستند؟

1956

جان مک کارتی در اولین کنفرانس هوش مصنوعی در کالج دارتموث، اصطلاح هوش مصنوعی را ابداع کرد و زبان Lisp توسط وی اختراع شد؛ در اواخر همان سال، آلن نیول، جی سی شاو و هربرت سایمون، اولین برنامه کامپیوتری هوش مصنوعی بنام Logic Theorist را ارائه کردند.

1967

فرانک روزنبلات Mark 1 Perceptron را به عنوان اولین کامپیوتر مبتنی بر یک شبکه عصبی که از طریق آزمون و خطا یاد می گرفت را ساخت. یک سال بعد، کتاب پرسپترون‌ها توسط ماروین مینسکی و سیمور پیپرت منتشر شد.

1980

شبکه های عصبی که از یک الگوریتم پس انتشار برای آموزش خود استفاده می کنند، به طور گسترده در اپلیکیشن های هوش مصنوعی مورد استفاده قرار گرفتند.

1995

استوارت راسل و پیتر نورویگ کتاب هوش مصنوعی: رویکردی مدرن را منتشر کردند که در آن، به چهار هدف یا تعریف بالقوه هوش مصنوعی پرداخته شده است.

1997

دیپ بلو در یک مسابقه شطرنج، قهرمان شطرنج جهان، گری کاسپاروف را شکست داد.

2004

جان مک کارتی با انتشار مقاله ای با عنوان هوش مصنوعی چیست؟ تعریفی از هوش مصنوعی ارائه کرد که اغلب به آن استناد می شود.

2011

Watson تولید شرکت IBM، کن جنینگز و برد راتر را در بازی Jeopardy شکست داد. همزمان، علم داده به عنوان یک رشته محبوب ظهور می کند.

2015

ابر کامپیوتر مینوا از یک شبکه عصبی عمیق خاص به نام شبکه عصبی کانولوشنال برای شناسایی و دسته‌بندی تصاویر با دقت بالاتری نسبت به انسان معمولی استفاده کرد.

2022

افزایش مدل‌های زبانی بزرگ (large language models) به اختصار LLM‌، مانند ChatGPT از شرکت OpenAI تغییر عظیمی در عملکرد هوش مصنوعی و پتانسیل آن برای افزایش ارزش سازمانی ایجاد کرد. با این شیوه‌های جدید هوش مصنوعی مولد، بر اساس مقادیر زیادی داده می‌توان مدل‌های یادگیری عمیق را از قبل آموزش داد.

2024

آخرین روندهای هوش مصنوعی به تداوم رنسانس هوش مصنوعی اشاره دارد. مدل‌های چندوجهی می‌توانند انواع مختلفی از داده‌ها را به عنوان ورودی دریافت کنند و تجربیات غنی‌تر و قوی‌تری ارائه ‌کنند. این مدل‌ها قابلیت‌های تشخیص تصویر computer vision و تشخیص گفتار NLP را با هم ترکیب می‌کنند.

سخن پایانی

در مطلب امروز هوش مصنوعی (artificial Intelligence) یا به اختصار AI بررسی شد و عنوان شد که هوش مصنوعی شاخه ای از تکنولوژی است که کامپیوترها و ماشین‌ها را قادر می‌سازد تا یادگیری، درک، حل مسئله، تصمیم‌گیری، خلاقیت و استقلال انسان را شبیه‌سازی کنند. در گام بعد زیر مجموعه های این تکنولوژی یعنی یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و هوش مصنوعی مولد مورد کنکاش قرار گرفت.

موارد استفاده و مزایا و چالش های فراروی هوش مصنوعی موضوعات دیگری بودند که در این مطلب به آنها اشاره شد و در نهایت با مرور تاریخچه این بخش از علوم کامپیوتری مقاله را به پایان رساندیم.

سوالات متداول

هوش مصنوعی به زبان ساده چیست؟

هوش مصنوعی (AI) به سیستم‌های کامپیوتری اطلاق می‌شود که قادر به انجام وظایف پیچیده‌ای هستند که سابقا فقط توسط انسان قابل انجام بودند؛ استدلال، تصمیم‌گیری یا حل مشکلات نمونه هایی از این وظایف هستند.

هوش مصنوعی خوب است یا بد؟

ذاتاً نه می توان گفت که هوش مصنوعی خوب است و نه می توان آن را کلا بد دانست؛ ابزاری است که بسته به نحوه توسعه و کاربری، می توان آن را برای اهداف مفید و مضر استفاده کرد. برای تعامل با هوش مصنوعی باید بسیار محتاط و مسئولیت پذیر بود تا اطمینان حاصل شود که استفاده از آن به شیوه ای اخلاقی و شفاف انجام می شود.

امروزه از هوش مصنوعی چگونه استفاده می شود؟

از هوش مصنوعی به طور گسترده ای استفاده می شود، به عنوان مثال بر اساس جستجوها و خریدهای قبلی یا سایر رفتارهای آنلاین آنها می توان توصیه های شخصی به افراد ارائه کرد. هوش مصنوعی در تجارت نیز بسیار مهم است؛ بهینه سازی محصولات، برنامه ریزی موجودی، تدارکات و بسیاری موارد دیگر از جمله کارکردهای هوش مصنوعی هستند.

آیا هوش مصنوعی قادر خواهد بود جهان را تحت کنترل خود درآورد؟

اگر به داستان های علمی تخیلی اعتقاد دارید، پس معنای کلمه تخیلی را نمی دانید. پاسخ کوتاه به این ترس منفی است؛ هوش مصنوعی جهان را تسخیر نخواهد کرد، حداقل نه به شیوه ای که در فیلم ها به تصویر کشیده می شود.

یادگیری ماشین چیست؟

یادگیری ماشین (Machine learning) شاخه‌ای از هوش مصنوعی است که تمرکز آن به ساختن سیستم‌های کامپیوتری است که از داده‌ها یاد می‌گیرند. گستردگی تکنیک های یادگیری ماشین، اپلیکیشن های نرم افزاری را قادر می سازد تا عملکرد خود را در طول زمان بهبود بخشند.

الگوریتم های یادگیری ماشین برای یافتن روابط و الگوها در داده ها، آموزش داده شده اند. این الگوریتم ها می توانند با استفاده از داده های قبلی به عنوان ورودی اقدام به اموری نظیر پیش بینی، طبقه بندی اطلاعات، خوشه بندی داده ها، کاهش ابعاد و حتی تولید محتوای جدید کنند. ChatGPT محصول شرکت OpenAI و Claude and GitHub Copilot محصول شرکت Anthropic نمونه‌هایی از یادگیری ماشین هستند که گاه از آن به عنوان هوش مصنوعی مولد نیز یاد می‌شود.

یادگیری ماشین در بسیاری از صنایع به صورت گسترده ای قابل اجرا است. به عنوان مثال، تجارت الکترونیک، رسانه های اجتماعی و سازمان های خبری از موتورهای توصیه استفاده می کنند تا بر اساس رفتار گذشته مشتری، برای او محتوای جدید پیشنهاد دهند.

 در اتومبیل های خودران، الگوریتم های یادگیری ماشین و بینایی کامپیوتری (computer vision) نقش مهمی درمسیر یابی ایمن ایفا می کنند. در بخش پزشکی، یادگیری ماشین می تواند در تشخیص و پیشنهاد برنامه های درمانی کمک کند. سایر موارد رایج استفاده از یادگیری ماشین عبارت هستند از تشخیص کلاهبرداری، فیلترینگ اِسپم، شناسایی تهدید بدافزار، تعمیر و نگهداری پیشگیرانه و اتوماسیون فرآیندهای تجاری است.

یادگیری ماشین ابزاری قدرتمند برای حل مشکلات، بهبود عملیات کسب و کار و خودکار سازی وظایف است، ولی در عین حال پیچیده و نیازمند منابع فراوانی است و همچنین به تخصص عمیق و داده ها و زیرساخت های قابل توجهی نیاز دارد. برای انتخاب الگوریتم مناسب، باید درک قوی از ریاضیات و آمار را بکار بست. طراحی الگوریتم های یادگیری ماشین اغلب به مقادیر زیادی داده با کیفیت بالا نیاز دارد تا نتایج دقیقی تولید شود.

 نتایج به نوبه خود، به ویژه آن دسته که از الگوریتم های پیچیده ای مانند شبکه های عمیق عصبی حاصل شده اند، می توانند دشوار باشد. از طرفی اجرا و تنظیم دقیق مدل‌های یادگیری ماشین می‌تواند هزینه های زیادی را ایجاد کنند.

در حال حاضر بیشتر سازمان‌ها در حال استفاده از یادگیری ماشین چه به‌طور مستقیم و چه از طریق محصولات تولید شده با یادگیری ماشین هستند. بر اساس گزارش شرکت Rackspace Technology که در سال 2024 منتشر شد، انتظار می‌رود هزینه‌های هوش مصنوعی در سال جاری در مقایسه با سال 2023 بیش از دو برابر شود.

 86 درصد از شرکت‌های بررسی شده اعلام کرده‌اند که بکارگیری هوش مصنوعی برایشان سودمند بوده است. گزارش ها حاکی از این هستند که شرکت ها از این تکنولوژی برای افزایش تجربه مشتری (53%)، نوآوری در طراحی محصول (49%)، پشتیبانی از منابع انسانی (47%)، و چندین استفاده دیگر بهره برده اند.

اهمیت یادگیری ماشین

از زمان پیدایش آن در اواسط قرن بیستم، یادگیری ماشین نقش فزاینده مهمی در جامعه بشری ایفا کرده است. آموزش ماشین‌ها برای یادگیری از داده‌ها و بهبود در طول زمان، سازمان‌ها را قادر ساخته تا با خودکار سازی وظایف روتین، زمان فراغتی برای انسان‌ها فراهم کنند تا کارهای خلاقانه‌تر و استراتژیک‌تری را انجام دهند.

یادگیری ماشین کاربردهای عملی گسترده و متنوعی دارد. در امور مالی، الگوریتم‌های یادگیری ماشین به بانک‌ها کمک می‌کنند تا با آنالیز آنی حجم عظیمی از داده‌ها، که از نظر سرعت و دقت غیر قابل مقایسه با انسان‌هاست، تراکنش‌های جعلی را شناسایی کنند.

در حوزه درمان، یادگیری ماشین به پزشکان در تشخیص بیماری‌ها بر اساس تصاویر پزشکی کمک می‌کند و برنامه‌های درمانی را به همراه مدل‌های پیش‌بینی‌کننده نتایج بیماری اطلاع‌رسانی می‌کند. در حوزه خرده فروشی، بسیاری از شرکت ها از یادگیری ماشین استفاده می کنند تا تجربیات خرید افراد را تجسم کنند، اقلام مورد نیاز را توسط یادگیری ماشین پیش بینی کنند و زنجیره تامین را بهبود ببخشند.

یادگیری ماشین همچنین کارهای دستی که فراتر از توانایی انسان است را انجام می دهد؛ برای مثال، پردازش مقادیر عظیمی از داده هایی که روزانه توسط دستگاه های دیجیتال تولید می شود. توانایی استخراج الگوها و ایجاد بینش از مجموعه داده های گسترده، به یک تمایز رقابتی در زمینه هایی مانند بانکداری و اکتشافات علمی بدل شده است. بسیاری از شرکت‌های پیشرو امروزی، از جمله متا، گوگل و اوبر، با ادغام یادگیری ماشین در عملیات خود تصمیم‌گیری ها را آگاه تر کرده اند و کارایی را بهبود بخشیده اند.

درک حجم روزافزون داده های تولید شده در جوامع مدرن، یادگیری ماشین را به یک ضرورت تبدیل است. از داده‌های فراوانی که انسان ها ایجاد می‌کنند نیز می‌توان برای آموزش بیشتر، تنظیم دقیق مدل‌های یادگیری ماشین و تسریع در پیشرفت‌های مرتبط با یادگیری ماشین استفاده کرد. این حلقه یادگیری مداوم، پیشرفته‌ترین سیستم‌های هوش مصنوعی امروزی را با تاثیرات عمیق پشتیبانی می کند.

چشم‌انداز ماشین‌هایی که حجم وسیعی از داده‌ها را پردازش می‌کنند، درک انسان از هوش خود و نقشش در تفسیر و عمل بر اساس اطلاعات پیچیده را به چالش کشیده است و ملاحظات اخلاقی مهمی را در مورد تصمیمات اتخاذ شده توسط مدل های پیشرفته یادگیری ماشین برانگیخته است.

 شفافیت و توضیح پذیری در آموزش یادگیری ماشین و تصمیم سازی در این باره، همچنین تأثیرات این مدل ها در اشتغال و ساختارهای اجتماعی، زمینه هایی برای نظارت و بحث مداوم در این حوزه هستند.

انواع مختلف یادگیری ماشین

طبقه‌بندی یادگیری ماشین کلاسیک اغلب بر اساس نحوه یادگیری الگوریتم در پیش‌بینی دقیق‌تر بود. چهار نوع اصلی یادگیری ماشین عبارتند از:

• یادگیری تحت نظارت
• یادگیری بدون نظارت
• یادگیری نیمه نظارتی
• یادگیری تقویتی

انتخاب نوع الگوریتم به ماهیت داده بستگی دارد. بسیاری از الگوریتم ها و تکنیک ها به یک نوع یادگیری ماشین محدود نمی شوند؛ بسته به موضوع و مجموعه داده‌ها، می‌توانند با انواع مختلفی از یادگیری ماشین تطبیق داده شوند.

به عنوان مثال، الگوریتم‌های یادگیری عمیق (deep learning) مانند شبکه‌های عصبی پیچشی (کانولوشنال) و تکراری (براساس مشکل خاص و در دسترس بودن داده)، در وظایف یادگیری تحت نظارت، بدون نظارت و تقویتی مورد استفاده قرار می گیرند.

مقایسه یادگیری ماشین و شبکه های عصبی یادگیری عمیق

یادگیری عمیق زیرشاخه ای از یادگیری ماشین است که بر مدل هایی با سطوح چندگانه شبکه های عصبی، معروف به شبکه های عصبی عمیق تمرکز دارد. این مدل ها می توانند به طور اتوماتیک ویژگی های سلسله مراتبی را از داده ها یاد گرفته و استخراج کنند تا آنها را برای اموری نظیر تشخیص تصویر و گفتار استفاده کنند.

یادگیری تحت نظارت چگونه کار می کند؟

یادگیری تحت نظارت الگوریتم‌هایی با برچسب داده‌های آموزشی تامین می‌کند و همچنین وظیفه تعریف اینکه کدام متغیرها برای همبستگی باید توسط الگوریتم ارزیابی شوند، نیز بر عهده این نوع یادگیری است. هم ورودی و هم خروجی الگوریتم معین است. در ابتدا، اکثر الگوریتم‌های یادگیری ماشین از یادگیری تحت نظارت استفاده می‌کردند، اما رفته رفته رویکردهای بدون نظارت محبوبیت یافتند.

الگوریتم های یادگیری تحت نظارت برای وظایف متعددی از جمله موارد زیر استفاده می شود:

• طبقه بندی باینری: این الگوریتم داده ها را به دو دسته تقسیم می کند.
• طبقه بندی چندگانه: در این الگوریتم انتخاب از بین بیش از دو دسته است.
• یادگیری ماشین مدلسازی گروهی: الگوریتم مدلسازی گروهی پیش‌بینی‌های چند مدل یادگیری ماشین را برای ایجاد یک پیش‌بینی دقیق‌تر ترکیب می‌کند.
• مدلسازی رگرسیون: این الگوریتم مقادیر پیوسته را بر اساس روابط درون داده ها پیش بینی می کند.

الگوریتم رگرسیون دارای پنج نوع متفاوت است و استفاده ایده آل آنها متفاوت است. برای مثال، رگرسیون خطی در پیش‌بینی خروجی‌های پیوسته برتری دارد، در حالی که برتری رگرسیون سری در پیش‌بینی مقادیر آینده است. انواع الگوریتم های رگرسیون: خطی، لجستیکی، چند جمله ای، سری زمانی، بردار پشتیبانی.

یادگیری بدون نظارت چگونه کار می کند؟

یادگیری بدون نظارت نیازمند داده های برچسب دار نیست؛ در عوض، این الگوریتم‌ها داده‌های بدون برچسب را برای شناسایی الگوها و گروه‌بندی نقاط داده به زیرمجموعه‌ها، آنالیز می‌کنند. انواع یادگیری عمیق (deep learning)، از جمله شبکه های عصبی از این نوع الگوریتم هستند.

یادگیری بدون نظارت برای امور مختلف مورد استفاده است، از جمله:

• تقسیم مجموعه داده ها به گروه ها بر اساس شباهت با استفاده از الگوریتم های خوشه بندی.
• شناسایی نقاط داده غیرعادی در یک مجموعه از داده با استفاده از الگوریتم های تشخیص ناهنجاری.
• کشف مجموعه ای از آیتم ها در یک مجموعه داده که اغلب با هم اتفاق می افتد با استفاده از استخراج قواعد وابستگی.
• کاهش تعداد متغیرها در یک مجموعه داده با استفاده از تکنیک های کاهش ابعاد.

یادگیری نیمه نظارتی چگونه کار می کند؟

یادگیری نیمه نظارتی تنها با مقدار کمی از داده های آموزشی برچسب گذاری شده، الگوریتمی ارائه می کند. با استفاده از این داده‌ها، الگوریتم ابعاد مجموعه داده‌ها را می‌آموزد، سپس می‌تواند آن‌ها را روی داده‌های جدید و بدون برچسب اعمال کند.

 با این حال، توجه داشته باشید که ارائه داده‌های آموزشی بسیار کم می‌تواند منجر به بیش برازش (overfitting) شود؛ در مدل بیش برازش به‌جای یادگیری واقعی الگوهای اساسی، داده‌های آموزشی فقط حفظ می شوند.

اگرچه عملکرد الگوریتم‌ها معمولاً وقتی روی مجموعه داده‌های برچسب‌دار آموزش می‌دهند بهتر است، با این حال برچسب‌گذاری زمان‌بر و پرهزینه است. یادگیری نیمه نظارتی، عناصر یادگیری تحت نظارت و یادگیری بدون نظارت را ترکیب می کند و تعادلی بین عملکرد برتر اولی و کارایی دومی ایجاد می کند.

از یادگیری نیمه نظارتی در زمینه های زیر می توان استفاده کرد:

• ترجمه ماشینی. الگوریتم ها می توانند ترجمه یک زبان را بر اساس کمتر از یک لغتنامه کامل یاد بگیرند.
• کشف کلاهبرداری. الگوریتم ها می توانند شناسایی موارد تقلب را تنها با استفاده از چند مثال مثبت یاد بگیرند.
• برچسب گذاری داده ها. الگوریتم هایی که با استفاده از مجموعه کوچکی از داده ها آموزش داده شده اند، می توانند اعمال خودکار برچسب های داده به مجموعه های بزرگتر را یاد بگیرند.

یادگیری تقویتی چگونه کار می کند؟

یادگیری تقویتی یعنی با یک هدف مشخص یک الگوریتم برنامه ریزی شود و مجموعه ای از قوانین برای دستیابی به آن هدف تدوین شوند. این الگوریتم با انجام اقداماتی که آن را به هدف خود نزدیک می کند، به دنبال دریافت پاداش های مثبت است و از مجازات شدن بخاطر انجام اقداماتی که آن را از هدفش دورتر می کند، اجتناب می کند.

یادگیری تقویتی اغلب برای کارهایی از جمله موارد زیر استفاده می شود:

• کمک به ربات ها در یادگیری انجام وظایف در دنیای فیزیکی
• آموزش بازی های ویدیویی به ربات ها
• کمک به شرکت ها برای برنامه ریزی تخصیص منابع

نحوه انتخاب و ساخت مدل یادگیری ماشین مناسب

توسعه مدل یادگیری ماشین مناسب برای حل یک مشکل نیازمند استقامت، آزمایش و خلاقیت است. اگرچه این فرآیند می تواند پیچیده باشد، ولی می توان آن را بصورت یک برنامه هفت مرحله ای برای ساخت یک مدل یادگیری ماشین خلاصه کرد.

1. درک مشکل کسب و کار و تعریف معیارهای موفقیت: اطلاعات گروه از مشکل شرکت و اهداف پروژه باید تبدیل به یک تعریف مناسب از مشکل یادگیری ماشین شود؛ همچنین مواردی زیر باید در نظر گرفته شوند: اینکه چرا پروژه به یادگیری ماشین نیازمند است، بهترین نوع الگوریتم برای مشکل چیست، الزامات شفافیت و کاهش تعصب چه مواردی هستند و در نهایت ورودی ها و خروجی های مورد انتظار چه هستند.
2. درک و شناسایی نیازهای داده: باید تعیین شود چه داده هایی برای ساخت مدل لازم است و آمادگی آن برای جذب مدل ارزیابی شود. باید در نظر گرفت که چه مقدار داده مورد نیاز است، چگونه داده به مجموعه های آزمایشی و آموزشی تقسیم خواهد شد و آیا می توان از یک مدل یادگیری ماشین از پیش آموزش دیده استفاده کرد.
3. جمع آوری و آماده سازی داده برای آموزش مدل: داده ها باید پاک شده و برچسب گذاری شوند، این کار یادگیری ماشین شامل جایگزینی داده های نادرست یا از دست رفته، کاهش نویز و رفع ابهام می شود. این مرحله همچنین بسته به مجموعه داده ها می تواند شامل تقویت و افزایش داده ها و ناشناس سازی داده های شخصی نیز باشد. در نهایت، داده ها باید به مجموعه های آموزشی، آزمایشی و اعتبار سنجی تقسیم شوند.
4. تعیین ویژگی های مدل و آموزش آن: باید با انتخاب الگوریتم ها و تکنیک های مناسب، از جمله تنظیم فرا پارامترها، شروع کرد. در مرحله بعد، به مدل آموزش داده و اعتبارسنجی شود و سپس در صورت نیاز با تنظیم فرا پارامترها و وزن ها بهینه سازی انجام گیرد.

 بسته به مشکل شرکت، الگوریتم‌ها ممکن است شامل قابلیت‌های درک زبان طبیعی، مانند شبکه‌های عصبی تکراری یا انتقال دهنده های وظایف پردازش زبان طبیعی (NLP) و یا الگوریتم‌های تقویتی برای بهینه‌سازی مدل‌های درخت تصمیم گیری باشند.

5. ارزیابی عملکرد مدل و ایجاد معیارها. باید محاسبات ماتریس در هم ریختگی انجام شود، معیارهای KPI و یادگیری ماشین کسب و کار تعیین شود، کیفیت مدل اندازه گیری شود و معین شود که آیا مدل با اهداف شرکت مطابقت دارد یا خیر.
6. استقرار مدل و نظارت بر عملکرد آن در تولید. این بخش از فرآیند، که به عنوان عملیاتی سازی مدل شناخته می شود، معمولاً به طور مشترک توسط دانشمندان داده و مهندسان یادگیری ماشین انجام می شود. در این بخش عملکرد مدل باید به طور مداوم اندازه گیری شود، معیارهایی برای تکرار مدل های آینده ایجاد شود و در نهایت برای بهبود عملکرد کلی، این موارد تکرار شوند. محیط های استقرار می تواند فضای ابری، لبه یا در محل باشد.
7. اصلاح و تنظیم مداوم مدل در تولید. حتی پس از تولید مدل یادگیری ماشین و نظارت مستمر، کار هنوز ادامه دارد. تغییرات در نیازهای کسب و کار، قابلیت‌های تکنولوژی و داده‌های دنیای واقعی می‌توانند خواسته‌ها و الزامات جدیدی را ایجاد کند.

اپلیکیشن های یادگیری ماشین برای شرکت ها

یادگیری ماشین به یک نرم افزار ضروری برای کسب و کارها تبدیل شده است. در زیر چند نمونه از نحوه استفاده اپلیکیشن های تجاری مختلف از یادگیری ماشین آورده شده است:

• هوش تجاری: هوش تجاری( Business intelligence) یا BI و نرم‌افزار تحلیلی پیش‌بینی‌کننده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، از جمله رگرسیون خطی و رگرسیون لجستیک استفاده می کنند تا نقاط داده، الگوها و ناهنجاری‌های مهم را در مجموعه‌های داده بزرگ شناسایی ‌کنند. این بینش به کسب و کارها کمک می کند تا تصمیمات مبتنی-بر-داده اتخاذ کنند، روندها را پیش بینی کرده و عملکرد را بهینه سازی کنند.

 پیشرفت در هوش مصنوعی مولد (generative AI) همچنین امکان ایجاد گزارش های دقیق و داشبوردهایی را فراهم آورده است که داده های پیچیده را در قالب هایی که به راحتی قابل درک هستند خلاصه می کند.

• مدیریت ارتباط با مشتری: کاربردهای کلیدی یادگیری ماشین در CRM (مدیریت ارتباط با مشتری) شامل آنالیز داده‌های مشتری برای تقسیم‌بندی مشتریان، پیش‌بینی رفتارهایی مانند انحراف، ارائه توصیه‌های شخصی، تنظیم قیمت، بهینه‌سازی کمپین‌های ایمیل، ارائه پشتیبانی از چت‌بات و کشف تقلب می شود.

هوش مصنوعی مولد همچنین می‌تواند محتوای بازاریابی هوشمند ایجاد کند، پاسخ‌ دهی را در خدمات مشتری خودکار کند و بینشی بر اساس بازخورد مشتری ایجاد کند.

• امنیت و انطباق: ماشین‌های بردار پشتیبان می‌توانند با یافتن بهترین خط یا مرز برای تقسیم داده‌ها به گروه‌های مختلف، انحرافات در رفتار نسبت به یک خط مبنای معمولی را تشخیص دهند؛ تشخیص انحراف برای شناسایی تهدیدات سایبری بالقوه حیاتی است. شبکه‌های متخاصم مولد می‌توانند نمونه‌های بدافزار متخاصم ایجاد کنند تا در آموزش مدل‌های یادگیری ماشین به تیم‌های امنیتی کمک ‌کنند.
• سیستم های اطلاعات منابع انسانی: مدل‌های یادگیری ماشین استخدام را با فیلتر کردن اپلیکیشن ها و شناسایی بهترین نامزدها برای یک موقعیت ساده می‌کنند. آنها همچنین می توانند گردش کار کارکنان را پیش بینی کنند، مسیرهای توسعه حرفه ای را پیشنهاد کنند و زمان بندی مصاحبه را خودکار کنند. هوش مصنوعی مولد می تواند در ایجاد شرح وظایف شغلی و تولید مواد آموزشی شخصی کمک کند.
• مدیریت زنجیره تامین: یادگیری ماشین می تواند سطوح موجودی را بهینه کند، لجستیک را ساده کند، انتخاب تامین کننده را بهبود بخشد و به صورت فعالانه ای به اختلالات زنجیره تامین رسیدگی کند. آنالیز پیش‌بینی‌کننده می‌تواند تقاضا را با دقت بیشتری پیش‌بینی کند و شبیه‌ساز‌های مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند سناریوهای مختلفی را برای بهبود انعطاف‌پذیری مدل‌سازی کنند.
• پردازش زبان طبیعی: اپلیکیشن های (Natural language processing یا پردازش زبان طبیعی) NLP شامل آنالیز احساسات، ترجمه زبان و خلاصه سازی متن و غیره می شود. پیشرفت های هوش مصنوعی مولد، مانند GPT-4 محصول شرکت OpenAIیادگیری ماشین و Gemini محصول شرکت Google، این قابلیت ها را به طور قابل توجهی افزایش داده است.

 مدل‌های NLP مولد می‌توانند متونی شبیه متون انسانی تولید کنند، دستیارهای مجازی را بهبود بخشند و اپلیکیشن ‌های پیچیده‌تر مبتنی بر زبان، از جمله ایجاد محتوا و خلاصه‌سازی اسناد را فعال کنند.

نمونه های یادگیری ماشین در صنعت

اقتباس سازمانی تکنیک های یادگیری ماشین در سراسر صنایع، در حال متحول سازی فرآیندهای کسب و کار هستند. چند نمونه را بررسی می کنیم:

• خدمات مالی: شرکت Capital One ازیادگیری ماشین برای تقویت تشخیص کلاهبرداری، ارائه تجربیات شخصی مشتری و بهبود برنامه ریزی تجاری استفاده می کند. این شرکت از متدولوژی یادگیری ماشین Ops برای استقرار اپلیکیشن های یادگیری ماشین در مقیاس مورد نیاز بهره می برد.
• داروسازی: سازندگان دارو از یادگیری ماشین برای کشف دارو، آزمایشات بالینی و تولید دارو استفاده می کنند. به عنوان مثال، شرکت داروسازی اِلی لیلی مدل‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را برای یافتن بهترین سایت‌ها برای آزمایش‌های بالینی و افزایش تنوع شرکت‌کنندگان ایجاد کرده است. به گفته این شرکت، مدل‌ها توانسته اند جدول زمانی‌ آزمایش‌های بالینی را به شدت کاهش دهند.
• بیمه: برنامه معروف شرکت بیمه ای پراگرسیو بنام Snapshot از الگوریتم های یادگیری ماشین برای آنالیز داده های رانندگی استفاده می کند و نرخ های بیمه پایین تری را به رانندگان ایمن ارائه می دهد. دیگر کاربرد مفید یادگیری ماشین در صنعت بیمه شامل رسیدگی به خسارت است.
• خرده فروشی: شرکت والمارت از ابزار هوش مصنوعی مولد My Assistant برای کمک به حدود 50000 کارمند پردیس خود در تولید محتوا، خلاصه کردن اسناد بزرگ و همچنین درخواست بازخورد کارکنان استفاده می کند.

مزایا و معایب یادگیری ماشین چیست؟

اگر یادگیری ماشین به طور مؤثری به کار گرفته شود، ارائه کننده مزیتی رقابتی برای مشاغل خواهد بود؛ چراکه روندها را شناسایی می کند و نتایج را با دقت بالاتری نسبت به آمارهای متعارف یا هوش انسانی پیش بینی می کند. یادگیری ماشین به چندین روش می تواند برای مشاغل مفید باشد:

• آنالیز داده های قبلی برای حفظ مشتریان
• راه اندازی سیستم های توصیه کننده برای افزایش درآمد
• بهبود برنامه ریزی و پیش بینی
• ارزیابی الگوهای کشف کلاهبرداری
• افزایش کارایی و کاهش هزینه ها

اما یادگیری ماشین برخی چالش های تجاری را نیز به همراه دارد. مهمترین مسئله احتمالا قیمت بالای یادگیری ماشین باشد. یادگیری ماشین نیازمند نرم‌افزارها، سخت‌افزارها و زیرساخت‌های مدیریتی داده پرهزینه ای است و پروژه‌های یادگیری ماشین معمولاً توسط دانشمندان و مهندسانی پیش برده می شوند که حقوق های بالایی دریافت می کنند.

موضوع مهم دیگر جهت گیری های یادگیری ماشین است. الگوریتم های آموزش داده شده بر روی مجموعه داده هایی که جمعیت های خاصی را نادیده می گیرند یا حاوی خطاهایی هستند، می توانند به طراحی مدل های نادرست منجر شوند.

مدل ها گاه با شکست مواجه می شوند و گاها در بدترین حالت، نتایج تبعیض آمیزی تولید می کنند. اگر فرآیندهای اصلی سازمانی بر اساس مدل‌های مغرضانه مستقر شوند، این موضوع منجر به آسیب قانونی و اعتباری برای کسب‌وکارها خواهد شد.

اهمیت یادگیری ماشین قابل تفسیر توسط انسان

توضیح عملکرد داخلی یک مدل خاص یادگیری ماشین می تواند چالش برانگیز باشد، به خصوص زمانی که مدل پیچیده باشد. با تکامل یادگیری ماشین، اهمیت مدل‌های شفاف و قابل توضیح به ویژه در صنایعی مانند بانکداری و صنعت بیمه نیز افزایش می‌یابد.

به دلیل پیشرفت های سریع و اقتباس تکنیک‌های پیچیده یادگیری ماشین مانند هوش مصنوعی مولد، توسعه مدل‌های یادگیری ماشین با نتایج قابل درک و توضیح برای انسان به یک اولویت تبدیل شده است. محققان آزمایشگاه‌های هوش مصنوعی مانند آنتروپیک با استفاده از تکنیک‌های تفسیرپذیری و توضیح‌ پذیری، به پیشرفت هایی در زمینه درک نحوه عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی مولد دست یافته اند.

هوش مصنوعی قابل تفسیر و هوش مصنوعی قابل توضیح

تمرکز تفسیرپذیری به درک عمیق عملکردهای درونی یک مدل یادگیری ماشین است، در حالی که توضیح پذیری شامل توصیف تصمیم گیری مدل به روشی قابل درک است. معمولاً سر و کار دانشمندان حوزه داده و سایر متخصصان یادگیری ماشین با تکنیک‌های یادگیری ماشین تفسیر پذیر است، در حالیکه از توضیح‌ پذیری اغلب برای درک مدل‌های یادگیری ماشین برای کمک به افراد غیرمتخصص استفاده می شود. برای مثال یک مدل به اصطلاح جعبه سیاه حتی اگر قابل تفسیر نباشد، احتمالا قابل توضیح خواهد بود.

 محققان می‌توانند ورودی‌های مختلف را آزمایش کنند و تغییرات در خروجی‌ها را با استفاده از روش‌هایی مانند SHAP (مخفف توضیحات افزودنی Shapley) مشاهده کنند تا بدانند تاثیر کدام عوامل بر خروجی بیشتر است. به این ترتیب، محققان می‌توانند به تصویر واضحی از نحوه تصمیم‌گیری مدل (توضیح پذیری) برسند، حتی اگر مکانیک شبکه عصبی پیچیده داخل (تفسیر پذیری) را به طور کامل درک نکنند.

هدف تکنیک‌های یادگیری ماشین قابل تفسیر شفاف سازی فرآیند تصمیم‌گیری مدل است. حال چند نمونه بیان می شود:

1. درخت های تصمیم گیری که نمایشی بصری از مسیرهای تصمیم گیری را ارائه می دهند.
2. رگرسیون خطی که پیش‌بینی‌های مبتنی بر مجموع وزنی ویژگی‌های ورودی را توضیح می‌دهد.
3. شبکه های Bayesian که وابستگی بین متغیرها را به روشی ساختار یافته و قابل تفسیر نشان می دهند.

از تکنیک‌های هوش مصنوعی قابل توضیح (XAI) زمانی استفاده می‌شوند که قصد داشته باشیم خروجی مدل‌های پیچیده‌تر یادگیری ماشین را برای ناظران انسانی قابل درک‌تر کنیم. مثال‌ها این مورد عبارت اند از:

1. LIME که رفتار مدل را به صورت محلی با مدل‌های ساده‌تر برای توضیح پیش‌بینی‌های فردی شبیه سازی می‌کند.
2. مقادیر SHAP، که وظیفه اختصاص امتیاز های اهمیت به ویژگی ها را دارد تا روشن کند که چگونه در تصمیم‌گیری مدل نقش دارند.

الزامات شفافیت می تواند در انتخاب یک مدل یادگیری ماشین دخیل باشد

در برخی از صنایع، دانشمندان داده باید از مدل‌های ساده یادگیری ماشین استفاده کنند، چرا که برای کسب‌وکارها توضیح نحوه تصمیم گیری اهمیت دارد. نیاز به شفافیت اغلب منجر به برقراری نوعی تعادل بین سادگی و دقت می شود. اگرچه مدل‌های پیچیده می‌توانند پیش‌بینی‌های بسیار دقیقی تولید کنند، ولی توضیح خروجی‌های آن‌ها برای یک فرد عادی (یا حتی یک متخصص) می‌تواند دشوار باشد.

مدل‌های ساده‌تر و قابل تفسیرتر اغلب در صنایعی که دارای مقررات سفت و سختی هستند ترجیح داده می‌شوند؛ چرا که در این صنایع تصمیم‌ها باید قابل توجیه و حسابرسی باشند. پیشرفت‌ها در تفسیر پذیری و تکنیک‌های هوش مصنوعی قابل توضیح (XAI)، استقرار مدل‌های پیچیده را با حفظ شفافیت لازم برای انطباق و اعتماد، به طور فزاینده‌ای امکان‌پذیر می‌سازد.

تیم‌های یادگیری ماشین، نقش‌ها و گردش کار

آغاز ساخت یک تیم یادگیری ماشین با تعریف اهداف و محدوده پروژه است. سوالات اساسی مطرح در این باره: تیم یادگیری ماشین چه مشکلات تجاری را باید حل کند؟ اهداف تیم چیست؟ برای ارزیابی عملکرد چه معیارهایی استفاده خواهد شد؟

پاسخ به این سوالات بخش اساسی در برنامه ریزی برای یک پروژه یادگیری ماشین است و به سازمان کمک خواهد کرد تا تمرکز پروژه (به عنوان مثال، تحقیق، توسعه محصول، آنالیز داده) و انواع تخصص های یادگیری ماشین مورد نیاز (به عنوان مثال، بینایی کامپیوتر، NLP، مدل سازی پیش بینی) را درک کند.

در مرحله بعد، بر اساس این ملاحظات و محدودیت های بودجه، سازمان ها باید تصمیم بگیرند که چه نقش های شغلی برای تیم یادگیری ماشین مورد نیاز است. بودجه پروژه نه تنها باید شامل هزینه های استاندارد منابع انسانی (مانند حقوق، مزایا و جذب نیروی کار جدید) باشد، بلکه ابزارهای یادگیری ماشین، زیرساخت ها و آموزش را نیز باید در بر بگیرد.

 در حالی که ترکیب خاص یک تیم یادگیری ماشین متفاوت خواهد بود، اکثر تیم‌های یادگیری ماشین سازمانی ترکیبی از متخصصان فنی و تجاری را شامل خواهد شد و هر کدام در حوزه‌ای از تخصص به پروژه کمک خواهند کرد.

دانشمندان حوزه داده بر استخراج بینش از داده‌ها تمرکز می‌کنند، در حالی که مهندسان یادگیری ماشین مدل‌های یادگیری ماشین را تهیه و مستقر می کنند، اما این دو نقش در مهارت‌ها، پیش‌زمینه و مسئولیت‌های شغلی همپوشانی هایی را دارند. هر دو گروه با پایتون شامل کتابخانه ها نظیر پانداها آشنا هستند، دارای دانش آماری، یادگیری ماشین و علوم کامپیوتری هستند و مهارتهای ارتباطی و همکاری را کسب کرده اند.

نقش های تیم یادگیری ماشین

یک تیم یادگیری ماشین معمولاً شامل برخی از نقش‌های غیر یادگیری ماشین نیز است؛ مانند متخصصان دامنه که به تفسیر داده‌ها و اطمینان از ارتباط آنها با حوزه پروژه کمک می‌کنند؛ مدیران پروژه که بر چرخه عمر پروژه یادگیری ماشین نظارت دارند؛ مدیران محصول که مسئول برنامه‌ریزی توسعه اپلیکیشن ها و نرم‌افزارهای یادگیری ماشین هستند و مهندسان نرم افزاری که این اپلیکیشن ها را می سازند.

علاوه بر این موارد، چندین نقش دیگر نیز برای یک تیم یادگیری ماشین ضروری هستند:

• دانشمندان حوزه داده: دانشمندان این حوزه آزمایش‌هایی را طراحی می‌کنند و مدل‌هایی را برای پیش‌بینی نتایج و شناسایی الگوها ایجاد می کنند. آنها مجموعه داده‌ها را جمع‌آوری و آنالیز می‌کنند، داده‌ها را مرتب و پیش پردازش می‌کنند، معماری‌های مدل را طراحی کرده و نتایج مدل را تفسیر می‌کنند و نهایتا رهبران کسب‌وکار و ذینفعان را در جریان امور قرار می دهند.

دانشمندان داده نیازمند تخصص در آمار، برنامه نویسی کامپیوتر و یادگیری ماشین هستند؛ از جمله زبان های محبوب یادگیری ماشین Python و یادگیری ماشین R و چارچوب هایی مانند یادگیری ماشین PyTorch و TensorFlowهستند.

• مهندس داده: مهندسان داده مسئول زیرساخت های پشتیبانی از پروژه های یادگیری ماشین هستند تا اطمینان حاصل شود که داده ها به روشی قابل دسترس جمع آوری، پردازش و ذخیره می شوند. آنها خطوط لوله داده را طراحی، ساخت و نگهداری می کنند.

 سیستم های پردازش داده در مقیاس بزرگ مدیریت می کنند و فرایندهای یکپارچه سازی داده را ایجاد و بهینه می سازند. آنها نیازمند تخصص در مدیریت پایگاه داده، انبارداری داده ها، برنامه نویسی زبان هایی مانند SQL یادگیری ماشین و Scala و تکنولوژی های داده های کلان مانند Hadoop یادگیری ماشین و Apache Spark هستند.

• مهندس یادگیری ماشین: مهندسان یادگیری ماشین که به عنوان مهندسان یادگیری ماشین Ops نیز شناخته می شوند، با استفاده از خطوط لوله یادگیری ماشین که توسط مهندسان داده نگهداری می شوند، مدل های توسعه یافته توسط دانشمندان داده را به محیط های تولید انتقال می دهند.

آنها الگوریتم ها را برای اجرا بهینه می کنند؛ مدل های یادگیری ماشین را مستقر و نظارت می کنند؛ زیرساخت یادگیری ماشین را حفظ و مقیاس می کنند و چرخه عمر یادگیری ماشین را از طریق شیوه هایی مانند CI/CD و نسخه سازی داده ها خودکار می کنند. علاوه بر دانش یادگیری ماشین و هوش مصنوعی، مهندسان این حوزه معمولاً نیازمند تخصص در مهندسی نرم افزار، معماری داده و محاسبات ابری هستند.

مراحل ایجاد گردش کار یادگیری ماشین

زمانیکه که تیم یادگیری ماشین تشکیل شد، اجرا آرام و بی نقص اهمیت پیدا می کند. باید اطمینان حاصل شود که اعضای تیم به راحتی بتوانند دانش و منابع را به اشتراک بگذارند تا گردش کار مستمر باشد و بهترین شیوه ها اتخاذ شوند. به عنوان مثال، ابزارهای همکاری، کنترل نسخه و مدیریت پروژه، مانند Git و Jira باید پیاده سازی شوند.

مستندسازی شفاف و کامل برای اشکال زدایی، انتقال دانش و قابلیت نگهداری از اهمیت بالایی برخوردار است. در پروژه‌های یادگیری ماشین، این بخش شامل مستندسازی مجموعه‌های داده، اجرای مدل و کد با توضیحات مفصل منابع داده، مراحل پیش‌پردازش، معماری‌های مدل، فرا پارامترها و نتایج آزمایش می شود.

یک روش متداول برای مدیریت پروژه‌های یادگیری ماشین، یادگیری ماشین Ops (عملیات یادگیری ماشین/ machine learning operations) است. یادگیری ماشین Ops مجموعه‌ای از شیوه‌ها برای استقرار، نظارت و نگهداری مدل‌های یادگیری ماشین در تولید است.

از DevOps الهام گرفته شده است، اما تفاوت های ظریفی را که یادگیری ماشین را از مهندسی نرم افزار متمایز می کند را توضیح می دهد. همانطور که DevOps همکاری بین توسعه دهندگان نرم افزار و عملیات IT را بهبود میبخشد، یادگیری ماشین Ops نیز دانشمندان داده و مهندسان یادگیری ماشین را با تیم های توسعه و عملیات مرتبط می سازد.

سازمان‌ها با اقتباس یادگیری ماشین Os ثبات، تکرارپذیری و همکاری در گردش‌های کاری یادگیری ماشین را بهبود می بخشند. این شامل ردیابی آزمایش‌ها، مدیریت نسخه‌های مدل و نگهداری گزارش‌های دقیق داده‌ها و تغییرات مدل است. نگهداری سوابق نسخه‌های مدل، منابع داده و تنظیمات پارامتر تضمین می‌کند که تیم‌های پروژه یادگیری ماشین به راحتی بتوانند تغییرات را ردیابی کنند و متوجه نحوه تأثیر متغیرهای مختلف بر عملکرد مدل شوند.

به طور مشابه، گردش کار استاندارد و اتوماسیون وظایف تکراری، زمان و انرژی مورد نیاز برای انتقال مدل‌ها از توسعه به تولید را کاهش می‌دهد و این شامل خودکارسازی آموزش، آزمایش و استقرار مدل می شود. پس از استقرار، با نظارت مستمر و ثبت گزارش اطمینان حاصل خواهد شد که مدل ها همیشه با آخرین داده ها به روز میشوند و به صورت بهینه ای عمل خواهند کرد. انتظار می رود ارزش بازار جهانی هوش مصنوعی تا سال 2030 به حدود 2 تریلیون دلار برسد و نیاز به متخصصان ماهر هوش مصنوعی در حال افزایش باشد.

ابزارها و پلتفرم های یادگیری ماشین

توسعه یادگیری ماشین به طیف وسیعی از پلتفرم ها، چارچوب های نرم افزاری، کتابخانه های کد و زبان های برنامه نویسی متکی است. در این قسمت از مقاله یک مروری کلی از دسته های مختلف خواهیم داشت و برخی از ابزارهای برتر هر دسته را بررسی خواهیم کرد.

پلتفرم ها

پلتفرم های یادگیری ماشین محیط های یکپارچه ای هستند که ابزارها و زیرساخت هایی را برای پشتیبانی از چرخه عمر مدل یادگیری ماشین فراهم می کنند. عملکردهای کلیدی شامل این موارد هستند: مدیریت داده، توسعه مدل، آموزش، اعتبار سنجی و استقرار و همچنین نظارت و مدیریت پس از استقرار.

بسیاری از پلتفرم‌ها همچنین دارای ویژگی‌هایی برای بهبود همکاری، انطباق و امنیت، و اجزای یادگیری ماشین خودکار (Auto یادگیری ماشین) هستند که وظایفی نظیر انتخاب مدل و پارامترسازی را خودکار می‌کنند.

هر کدام از 3 ارائه‌دهنده اصلی ابر (Google Vertex AI، Amazon SageMaker و Microsoft Azure ML) یک پلتفرم یادگیری ماشین ارائه می‌دهند که برای ادغام با اکوسیستم ابری خود طراحی شده اند. این محیط های یکپارچه، ابزارهایی را برای توسعه مدل، آموزش و استقرار، قابلیت های یادگیری ماشین خودکار و یادگیری ماشین Ops و پشتیبانی از چارچوب های محبوب مانند TensorFlow و PyTorch ارائه می دهند.

اغلب انتخاب به پلتفرمی ختم می شود که با محیط IT موجود یک سازمان ادغام شود. علاوه بر پیشنهادات ارائه دهندگان ابر، چندین جایگزین شخص ثالث و متن باز نیز وجود دارد. موارد زیر برخی دیگر از پلتفرم های محبوب یادگیری ماشین هستند: IBM Watson Studio، Databricks، Snowflake، DataRobot.

چارچوب ها و کتابخانه ها

چارچوب‌ها و کتابخانه‌های یادگیری ماشین بلوک‌های ساختمانی را برای توسعه مدل فراهم می‌کنند: مجموعه‌ای از کارکردها و الگوریتم‌هایی که مهندسان یادگیری ماشین می‌توانند از آن ها برای طراحی، آموزش و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین سریع‌ تر و کارآمدتر استفاده کنند.

در دنیای واقعی، اصطلاحات چارچوب و کتابخانه اغلب به جای یکدیگر استفاده می شوند. اما به بیان دقیق تر، یک چارچوب عبارت است از یک محیط جامع با ابزارها و منابع سطح بالا برای ساخت و مدیریت اپلیکیشن های یادگیری ماشین؛ در حالی که یک کتابخانه مجموعه ای از کدهای قابل استفاده مجدد برای وظایف خاص یادگیری ماشین است. از رایج ترین چارچوب ها و کتابخانه های یادگیری ماشین می توان این موارد را نام برد: TensorFlow، PyTorch، Keras، Scikit-learn، OpenCV و NLTK.

زبان های برنامه نویسی

تقریباً همه زبان های برنامه نویسی را می توان برای یادگیری ماشین استفاده کرد. اما در عمل، اکثر برنامه نویسان زبانی را برای پروژه یادگیری ماشین انتخاب می کنند که ملاحظاتی نظیر در دسترس بودن کتابخانه های کد متمرکز برای یادگیری ماشین، پشتیبانی و تطبیق پذیری را دارا باشند.

بیشتر اوقات پایتون، پرکاربردترین زبان در یادگیری ماشین است؛ این زبان ساده و خوانا است در نتیجه برای تازه کاران کدنویسی یا توسعه دهندگان آشنا با دیگر زبان های کدنویسی مناسب خواهد بود. پایتون همچنین دارای طیف گسترده ای از علوم داده و کتابخانه ها و چارچوب های یادگیری ماشین، از جمله TensorFlow، PyTorch، Keras، scikit-learn، پانداها و NumPy است. سایر زبان های مورد استفاده در یادگیری ماشین این موارد هستند: R، Julia، C++، Scala و Java.

آینده یادگیری ماشین

با تحقیقات گسترده ای که از جانب شرکت‌ها، دانشگاه‌ها و دولت‌ها در سراسر جهان انجام می شود، یادگیری ماشین به سرعت در حال تکامل است. پیشرفت‌های حوزه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین مکرر در حال وقوع است، و در نتیجه می توان گفت که شیوه‌های پذیرفته‌شده تقریباً به محض ایجاد منسوخ می شوند. یکی از قطعیت‌ها در مورد آینده یادگیری ماشین، ادامه یافتن نقش اصلی آن در قرن بیست و یکم است که نحوه انجام امور و زندگی ما را تحت تاثیر قرار خواهد داد.

چندین روند در حال ظهور، آینده یادگیری ماشین را شکل می دهند: NLP، بینش کامپیوتری (Computer vision)، تکنولوژی سازمانی (Enterprise technology)، یادگیری ماشین قابل تفسیر و هوش مصنوعی قابل توضیح (Interpretable ML و XAI).

در این میان، شرکت‌ها با چالش‌هایی مواجه هستند که توسط تکنولوژی های پیشرفته و به سرعت در حال تکامل قبلی ارائه شده بود. این چالش‌ها شامل اصلاح زیرساخت‌های قدیمی برای تطبیق با سیستم‌های یادگیری ماشین، کاهش تعصبات و پیامدهای مخرب دیگر، و بهینه‌سازی استفاده از یادگیری ماشین برای تولید سود و در عین حال به حداقل رساندن هزینه‌ها است.

همچنین ملاحظات اخلاقی، حفظ حریم خصوصی داده ها و انطباق با مقررات مسائلی حیاتی هستند که سازمان ها باید با ادغام تکنولوژی های پیشرفته هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در عملیات خود به آنها رسیدگی کنند.

سخن آخر

در این مقاله ابتدا تعریفی جامع از یادگیری ماشین (Machine Learning) ارائه شد؛ شاخه‌ای از هوش مصنوعی که تمرکز آن به ساختن سیستم‌های کامپیوتری است که از داده‌ها یاد می‌گیرند. در ادامه با بررسی مزایا و معایب آن، به معرفی انواع یادگیری ماشین با نمونه های مربوطه میپردازیم و در نهایت نقش انکار ناشدنی یادگیری ماشین در دنیای تکنولوژی آینده بحث شد.

سوالات متداول

یادگیری ماشین (Machine Learning) چیست؟

یادگیری ماشین (Machine Learning) شاخه‌ای از هوش مصنوعی (AI) و علوم کامپیوتر است که بر استفاده از داده‌ها و الگوریتم‌ها تمرکز می‌کند تا هوش مصنوعی را قادر ‌سازد تا روش یادگیری انسان‌ را تقلید کند و به تدریج دقت آن را بهبود بخشد.

4 اصل یادگیری ماشین چیست؟

اصول یادگیری ماشین از این قرار هستند: یادگیری تحت نظارت، یادگیری بدون نظارت، یادگیری نیمه نظارتی، یادگیری تقویتی.

تفاوت بین هوش مصنوعی و یادگیری ماشین چیست؟

هوش مصنوعی ایده ماشینی است که بتواند هوش انسان را تقلید کند، در حالی که هدف یادگیری ماشین آموختن نحوه انجام یک کار خاص به ماشین و ارائه نتایج دقیق با شناسایی الگوها است.

آیا ChatGPT هوش مصنوعی است یا یادگیری ماشین؟

ChatGPT شکلی از هوش مصنوعی مولد (generative AI) است؛ ابزاری که به کاربران اجازه می دهد تا با وارد کردن یک پیام، تصویر، متن یا ویدیویی شبیه به انسان دریافت کند که در اصل توسط هوش مصنوعی تولید شده است. ChatGPT مشابه سرویس‌های چت خودکار موجود در وب‌سایت‌های خدمات مشتری است، زیرا افراد می‌توانند سؤالات خود را از آن بپرسند و یا برای پاسخ‌های ChatGPT توضیح بخواهند.

در دنیای امروز که امنیت شبکه‌ها و داده‌ها اهمیت فزاینده‌ای پیدا کرده، انتخاب سیستم عامل مناسب برای مدیریت امنیت و عملکرد شبکه‌ها به یک نیاز اساسی تبدیل شده است. فورتی نت (Fortinet)، یکی از شرکت‌های پیشرو در حوزه امنیت سایبری، سیستم عامل FortiOS را به عنوان بخش کلیدی فبریک امنیتی خود توسعه داده است. FortiOS نه تنها به عنوان سیستم عامل اصلی سخت‌افزارهای فورتی نت مورد استفاده قرار می‌گیرد، بلکه با ارائه قابلیت‌های پیشرفته‌ای مانند همگرایی امنیت و شبکه، هوش مصنوعی، و کنترل جامع بر تمامی اجزا، به یکی از جامع‌ترین پلتفرم‌های امنیتی در صنعت تبدیل شده است. در این مطلب، به بررسی جزئیات این سیستم عامل و ویژگی‌های آخرین نسخه آن، FortiOS 7.6، می‌پردازیم تا شما را با امکانات و مزایای این پلتفرم آشنا کنیم.

FortiOS چیست؟

FortiOS یا سیستم عامل فورتی نت (Fortinet’s operating system) پایه و اساس فَبریک (Fabric) امنیتی فورتی نت است. فبریک بر روی یک چارچوب مدیریتی و امنیتی مشترک ساخته شده است و بالاترین عملکرد و گسترده ترین پلت فرم امنیت سایبری صنعت است. FortiOS همگرایی امنیت و شبکه را برای رفع شکاف های امنیتی و ساده سازی مدیریت امکان پذیر می کند. با سیستم عامل فورتی نت، خواهید توانست به تجربه کاربری ثابت، پالِسی های امنیتی مشترک، و دید و کنترل در سراسر محیط‌ها، از جمله زیرساخت‌های داخلی، ابری، هیبریدی و همگرایی IT/OT/IoT دست پیدا کنید.

ویژگی های FortiOS 7.6

FortiOS 7.6 آخرین به روز رسانی سیستم عامل فورتی نت است که قابلیت ها و خدمات جدیدی را در فَبریک امنیتی فورتی نت به عنوان بالغ ترین و جامع ترین پلتفرم امنیت سایبری موجود در بازار امروز ارائه می کند. آخرین پیشرفت‌ها در FOS 7.6 قابلیت‌های جدید یا به روز‌ شده‌ای را در زمینه های زیر ارائه می‌کنند:

شبکه ایمن

مؤلفه شبکه ایمن در فَبریک امنیتی فورتی نت ترکیبی از شبکه های حیاتی، اتصال و عملکردهای امنیتی از جمله تکنولوژی عملیاتی، اینترنت اشیا و امنیت لبه است. از جمله پیشرفت های FOS 7.6 در این زمینه می توان از این موارد نام برد:

• هوش مصنوعی فورتی (FortiAI) برای مدیریت، تهیه، اسناد و پشتیبانی
• سرویس فورتی گیت مدیریت شده
• جلوگیری از از دست دادن داده
• کنترل دسترسی به شبکه فورتی لینک
• کنترل کننده وای فای 7
• سرویس های جدید فورتی گارد

SASE یکپارچه

از آنجایی که سازمان‌ها منابع ابری بیشتری را بکار می گیرند و از نیروی کار ترکیبی پشتیبانی می کنند، در نتیجه اهمیت راهکارهای های امنیتی ابری افزایش می یابد. ایمن سازی کاربران راه دور به همراه ارتباطات قابل اعتماد، برای سازمان هایی که استراتژی نیروی کار ترکیبی را برگزیده اند بسیار مهم است. پیشرفت های FortiOS 7.6 در این زمینه می توان به اِیجِنت یکپارچه (فورتی کلاینت) و SASE (SSE + SD-WAN) اشاره کرد. جالب است بدانید، از ادغام SSE و SD-WAN نتایج زیر حاصل می شود:

• SASE/ZTNA مدیریت شده
• محافظت از داده
• پشتیبانی از سوئیچ/اکسس پوینت/ 5G
• SD-WAN
• جداسازی مرورگر راه دور
• DEM سرتاسری
• پشتیبانی شخص ثالث SSE (IPSec)
• پالسی یکپارچه
• مرکز عملیات امنیتی بر پایه ی هوش مصنوعی

شناسایی، پیشگیری و اصلاح تهدیدات و حملات همچنان چالشی حیاتی برای بسیاری از تیم های مرکز عملیات امنیتی است. به همین دلیل است قابلیت‌های هوش مصنوعی پیشرفته‌ از جمله هوش مصنوعی مولد، برای محیط‌های مرکز عملیات امنیتی ایجاد شده تا شناسایی تهدید را تقویت می‌کند. از پیشرفت های FortiOS 7.6 در این زمینه موارد ذیل هستند:

• SOCaaS پیشرفته
• ادغام هوش مصنوعی فورتی با فورتی آنالایزر
• SIEM Lite
• SOAR Lite
• حاکمیت، ریسک و انطباق
• هوش مصنوعی فورتی (FortiAI) برای واکنش به حوادث امنیتی
• ادغام EDR با فورتی کلاینت

مزایای سیستم عامل FortiOS

FortiOS راهکاری موثر برای محافظت از شبکه و زیرساخت فناوری اطلاعات در برابر تهدیدات و حملات اسپم است. با سیستم عامل فورتی نت، کاربران کنترل کاملی بر همه اپلیکیشن ها و سیستم‌ها دارند و می توانند ترافیک ورودی و خروجی به شبکه را به طور موثری مدیریت کنند. هزینه های مقرون به صرفه لایسنس ها در مقایسه با سایر سیستم عامل ها، آن را به یک انتخاب جذاب برای کسب و کارها تبدیل کرده است.

FortiOS با ادغام با فبریک امنیتی فورتی نت یکپارچگی کامل را در کل استقرار سازمان تضمین می کند و به مسائل مختلفی مانند آنتی ویروس، فیلتر DNS، فایروال و جلوگیری از نفوذ می پردازد. سیستم عامل فورتی نت با ارائه گزارش‌دهی های دقیق و قابلیت‌های تحلیلی، کاربران را قادر می سازد تا به عملکرد شبکه نظارت کنند، خطرات امنیتی بالقوه را شناسایی کنند و درباره زیرساخت‌های خود تصمیم های آگاهانه بگیرند.

فرآیند استقرار این سیستم عامل روان و آسان است و با داشتن گزینه های مختلف قیمتی، یک گزینه ای عملی برای سازمان ها تبدیل شده است. با استفاده از FortiOS، کاربران می توانند دید وسیع تر و دفاع جامع تری در برابر عوامل تهدید داشته باشد تا وضعیت امنیتی خوبی را در سازمان خود داشته باشند.

معایب سیستم عامل FortiOS

از جمله معایبی که برای سیستم عامل فورتی نت گزارش شده پیچیدگی تنظیمات آن است که در شرکت های بزرگتر جدی تر نیز می شود. ارتقا این سیستم عامل و همچنین محدودیت های فیلترینگ URL، دیگر چالش هایی هستند که فراروی کاربران قرار دارند.

سخن پایانی

در مطلب امروز سیستم عامل شرکت فورتی نت بنام FortiOS که مخفف Fortinet’s Operating System است، بررسی شد. این سیستم عامل بر روی سخت افزارهای تولید این شرکت نصب می شود؛ از جمله ویژگی های آخرین نسخه آن یعنی FortiOS 7.6 می توان به این موارد اشاره کرد: پلت فرم SASE با قابلیت های DLP اضافه شده، جداسازی مرورگر راه دور، DEM و عملکردهای دیگر که با ادغام SSE و SD-WAN مرتبط هستند.

سوالات متداول

FortiOS چیست؟

FortiOS یا Fortinet’s Operating System سیستم عامل شبکه فورتی نت است و در هسته فبریک امنیتی فورتی نت قرار دارد؛ با اتصال همه اجزا به یکدیگر، از یکپارچگی دقیق در کل فبریک امنیتی یک سازمان اطمینان حاصل میکند.

کاربرد FortiOS چیست؟

FortiOS همراه با پیشرفت‌های فبریک امنیتی فورتی نت، شبکه و مدیریت ایمن، پیشگیری پیشرفته، تشخیص زودهنگام و واکنش به موقع و کاهش خطر را برای سیستم‌های کنترل فیزیکی و صنعتی سایبری ارائه می‌کند.

چه ویژگی های جدیدی در FortiOS 7.6 ارائه شده است؟

از جمله پیشرفت های کلیدی FortiOS 7.6 می توان این موارد را نام برد: ارائه چندین سرویس مدیریتی برای کاهش بار تیم‌های NOC و SOC و کاهش نیاز به منابع برای رسیدگی به شکاف مهارت‌های امنیت سایبری. فورتی کلاینت دارای عملکرد کامل EDR برای ارائه ZTNA ،EPP و اسکن مداوم آسیب‌پذیری در یک اِیجنت انفرادی است.

چه دستگاه هایی از FortiOS  استفاده می کنند؟

FortiOS که همان سیستم عامل فورتی نت است در سخت افزارهای شرکت فورتی نت مانند فایروال ها و سوئیچ های فورتی گیت استفاده می شود؛ این سیستم عامل مبتنی بر لینوکس است.

امروزه فایروال نسل بعدی (Next Generation Firewall)، موضوع مهمی در دنیای امنیت است زیرا که این فایروال ‌ها علاوه بر ارائه کردن ویژگی‌ ها و قابلیت هایی که فایروال‌های قدیمی داشتند، خدمات پیشرفته‌ دیگری را نیز به همراه آن ها عرضه می‌کنند؛ فایروال های نسل بعدی، علاوه بر اینکه امکان فیلتر ترافیک شبکه را از طریق پورت و پروتکل های یک سیستم تشخیص نفوذ برقرار می کنند، امکان بررسی و آنالیز عمیق بسته ‌ها و… را نیز در اختیار مشتریان قرار می دهند. با ما همراه باشید تا در این مطلب به این موضوع مهم و جدید فایروال ها بپردازیم و در رابطه با خدمات، انواع روش های مستقر سازی و تجهیزات صحبت کنیم.

فایروال نسل بعدی (Next Generation) چیست؟

همانطور که می دانید، فایروال ‌های نسل بعدی یا NGFs، باعث افزایش سطح امنیت شبکه می ‌شوند و برخلاف فایروال قدیمی که فقط قادر هستند ترافیک شبکه را مورد بررسی قرار دهند، فایروال نسل بعدی، طبق قوانین تعیین شده توسط ادمین ها، پورت ها، پروتکل ها و ترافیک شبکه را بر اساس موقعیت و شرایط، بررسی و بلاک می‌کند؛ جالب است بدانید که فایروال های نسل بعدی از ویژگی های بسیار مهمی برخوردار هستند که در ادامه به برخی از این ویژگی ها میپردازیم:

• استفاده کردن از منابع اطلاعاتی خارجی
• بررسی و تشخیص انواع بدافزارهای پیشرفته
• پیشگیری کردن از نفوذ یکپارچه
• بررسی دقیق ترافیک شبکه
• شناسایی و بلاک کردن نرم ‌افزار های مشکوک به بدافزار
• فیلترینگ محتوای وب

ویژگی های فایروال های نسل بعدی

فایروال‌های نسل بعدی (Next-Generation Firewalls یا NGFW) فراتر از فایروال‌های قدیمی عمل کرده و امکانات پیشرفته‌تری برای محافظت از شبکه‌ها فراهم می‌کنند. این نوع فایروال‌ها نه تنها ترافیک را بر اساس پورت و پروتکل بررسی می‌کنند، بلکه لایه‌های بالاتری از امنیت را نیز ارائه می‌دهند. در ادامه برخی از امکانات و ویژگی‌های اصلی فایروال‌های نسل بعدی اشاره می کنیم:

۱- سیستم امنیتی پیشرفته

همانطور که میدانید اولین و مهم ‌ترین وظیفه فایروال های سخت افزاری، جلوگیری کردن از ورود هکر ها و حفظ امنیت شبکه است؛ ولی از آنجایی که اقدامات و عملیات پیشگیرانه همیشه ۱۰۰درصدی نیستند، فایروال نسل بعدی برای افزایش اطمینان، از امکانات و ویژگی های پیشرفته تری جهت شناسایی سریع‌تر بدافزارها استفاده می‌کند که سطح امنیت شبکه را به طور چشمگیری افزایش می دهند؛ در ادامه مطلب، به این ویژگی ها و قابلیت های خاص این فایروال ها اشاره می کنیم:

• جلوگیری و متوقف کردن حملات،قبل از ورود آن ‌ها به سیستم
• استفاده از IPS نسل جدید داخلی جهت شناسایی خطرات و تهدید های مخفی و جلوگیری سریع آن‌ ها از طریق بلاک کردن URL
• استفاده از راهکار Sandbox، برای محافظت در برابر بدافزارهای پیشرفته

۲- بلاک ‌کردن تهدید های شبکه:

فایروال ‌های نسل بعدی، از ابزار هایی همچون sandboxing و فیلترینگ URL استفاده می کنند تا از حملات دسترسی به شبکه جلوگیری کنند.

۳- موقعیت جغرافیایی:

فایروال نسل بعدی از طریق ارتباط برقرار کردن بین IP و موقعیت ‌های جغرافیایی مختلف، دسترسی های مبتنی بر مکان یا ترافیک ‌های مستقیم شبکه را محدود سازی می‌کند.

۴- دید جامع شبکه:

محافظت کردن از شبکه در برابر خطر و تهدیدی که دیده نمی‌ شود، کار بسیار سختی است؛ بنابراین شما همیشه باید ترافیک شبکه خود را کنترل کنید تا خطرات و تهدیدات، به‌ موقع و سریع تشخیص داده شوند و از ورود بدافزار ‌ها و دسترسی های غیر مجاز به شبکه جلوگیری شود؛ همچنین فایروال شما باید یک دیدگاه جامع و کلی از عملکرد شبکه تان داشته باشد تا بتواند مواردی مانند زمان و مکان سازماندهی یک تهدید، انواع اپلیکیشن‌ها و وب‌سایت‌های فعال و فعالیت‌ های تهدیدآمیز در بین کاربران، شبکه ‌ها و دستگاه ‌ها را تشخیص دهد.

۵- تشخیص به ‌موقع حملات شبکه:

شناسایی دقیق و صحیح حملات، کاهش تهدیدات سایبری سیستم ‌ها و شبکه ‌ها و.. از مهم ‌ترین ویژگی‌ های فایروال نسل بعدی به حساب می آیند و این فایروال ها‌ با استفاده از اعتبارسنجی حمله، ترافیک ‌های مخرب شبکه را بلاک می ‌کنند.

۶- قابلیت رمز گشایی آنتی ‌ویروس:

حتی اگر سیستم شما دارای یک راهکار آنتی ویروس (Antivirus Solution) باشد، اما باید توجه داشته باشید که یکی از وظایف اصلی NGFW ها، متوقف کردن حمله، قبل از وارد شدن به شبکه است؛ همین مورد است که باعث تقویت و ساپورت از آنتی‌ویروس سیستم شما شده و سطح امنیت را بالا می برد.

۷- امکان ارائه گزارش وسیع:

فایروال های نسل بعدی گزارش‌ های گسترده‌ و وسیعی را به ‌طور مستقیم در اختیار شما قرار می دهد تا بتوانید از اتفاقات داخلی سیستم به ‌راحتی اطلاع داشته باشید تا در صورت وقوع خطر و تهدید، بتوانید به ‌سرعت به وضعیت امنیتی شبکه خود برشگشته و خطر را رفع کنید.

۸- سریع‌ترین زمان تشخیص:

در حالت عادی، مدت ‌زمان استاندارد تشخیص یک خطر سایبری، ۱۰۰ تا ۲۰۰ روز طول می کشد؛ در حالی که فایروال نسل بعدی آن را طی چند ساعت یا حتی چند دقیقه شناسایی کرده و به شما اعلام می‌ کند تا اقدامات مورد نیاز را در رابطه با خطر پیش آمده تدارک ببینید و به آن رسیدگی کنید.

۹- کنترل هویت کاربران:

یکی از وظایف اصلی فایروال، صدور مجوز به کاربران جهت دسترسی پیدا کردن به شبکه و ردیابی هویت آن ها است؛ در واقع یکی از مهم ‌ترین قسمت های امنیت شبکه، همین موضوع ردیابی کاربران است و فایروال نسل بعدی، فعالیت های کاربران را نظارت می کند و هویت آن ‌ها را از طریق اپلیکیشن های کنترلی از جمله Active Directory بررسی می‌کند.

۱۰- قابلیت یکپارچگی:

یکی از قابلیت های منحصر به‌ فرد فایروال نسل جدید، قابلیت ادغام شدن با دیگر سیستم ‌های امنیتی است به طوری که فایروال با همکاری کردن با این نرم ‌افزارها، هر مدل نرم‌ افزار مخرب را شناسایی می کند و از شبکه دفاع و محافظت می‌ کند.

چرا باید از فایروال نسل بعدی استفاده کنیم؟

همانطور که میدانید، فایروال ها برای محافظت و تامین امنیت شبکه سایبری مورد استفاده قرار می گیرند و NGFW ها به دلایلی که در زیر به آن ها اشاره کرده ایم، از شبکه محافظت کرده و آن را ایمن نگه می‌دارند:

• وظایف چندین نرم‌افزار را به‌صورت یکجا انجام می‌دهد.
• مقرون‌به‌صرفه است زیرا دیگر نیاز به پرداخت هزینه جداگانه برای تهیه انواع نرم ‌افزار های امنیتی و به‌روزرسانی آن‌ ها نخواهد بود.
• یک راهکار مدرن برای پشت سر گذاشتن فایروال قدیمی است.
• هیچ نوع آسیبی به پهنای باند شبکه وارد نمی ‌کند.
• راهکاری یک‌ مرحله‌ای برای دریافت و حل تمامی مشکلات ایمنی شبکه است.
• قابلیت ادغام شدن با سرویس‌های هوشمند را دارد.

تفاوت فایروال ‌های نسل بعدی با فایروال های قدیمی

فایروال ‌های نسل بعدی، همان ‌طور که از نام آن ‌ها مشخص است، فایروال ‌های نسل بعدی ورژن پیشرفته ‌تری از فایروال های قدیمی هستند که قابلیت‌ های بیشتری نسبت به فایروال های قدیمی دارند؛ NGFW ها مانند فایروال ‌های قدیمی، از فیلتر های بسته استاتیک و دینامیکی و پشتیبانی از VPN استفاده می کنند تا از معتبر بودن تمامی اتصالات بین شبکه و اینترنت اطمینان حاصل کنند.

هم فایروال قدیمی و هم فایروال نسل بعدی، وظیفه برقراری امنیت شبکه را دارند ولی بین این فایرول ها، تفاوت‌ هایی وجود دارد که اساسی هستند؛ بارز ترین تفاوت، توانایی فیلترینگ تهدید ها است، به طوری که فایروال نسل بعدی از طریق بررسی و آنالیز، اپلیکیشن های ایمن را از اپلیکیشن ‌های ناشناس و مشکوک تشخیص می‌دهد.

فایروال های نسل بعدی چگونه ارائه می شوند؟

برخلاف بیشتر فایروال ‌های قدیمی، NGFW ها راهی را در اختیار شما قرار داده اند که از طریق آن آپدیت ‌های سرویس را دریافت می کنید؛ فایروال های نسل بعدی از توابع بازرسی پیچیده تری جهت بررسی داده‌ های انتقالی استفاده می ‌کنند که از بازرسی پروتکل و پورت فراتر است و از طریق سرویس ‌های هوشمند، از نفوذ تهدیدها جلوگیری می‌کنند.

مزایای استفاده از فایروال های نسل بعدی

فایروال‌های نسل بعدی (NGFW) مزایای بسیاری را در مقایسه با فایروال‌های قدیمی ارائه می‌دهند که شامل موارد زیر است:

حفاظت چند لایه

در دنیای دیجیتالی امروزی، دیگر یک اپلیکیشن آنتی ‌ویروس ساده که روی موبایل نصب می شود، برای متوقف کردن تهدیدات سایبری کافی نیست و به لایه ‌های حافظتی بیشتری نیازمندیم.

فایروال‌های قدیمی شامل قابلیت هایی همچون فیلترینگ Packet ساده، ترجمه کردن آدرس پورت و شبکه، بررسی Stateful و تطبیق‌ پذیری شبکه خصوصی هستند ولی آن ها فقط در Data Link Layer و Transport Layer مدل OSI عمل می کنند و به این لایه های محدود می‌شوند.

فایروال معمولی با استفاده از اطلاعاتی که از لایه ۴ بدست می آورد و محدود کردن دسترسی پورت‌ ها، امنیت تک ‌لایه‌ای را ارائه می دهد، ولی عملکرد فایروال های نسل بعدی (NGFWs) از این فراتر می‌رود و ترافیک شبکه را از لایه ۲ تا لایه ۷ از مدل OSI مورد بررسی قرار می دهد؛ این امر برای سازمان‌ها، این قابلیت را فراهم می کند که دید بیشتری به فعالیت‌ های داخل شبکه داشته باشند برای مثال اینکه چه کسی، چه زمانی و از کجا به وب ‌سایت ‌های مخرب دسترسی داشته است.

فایروال های نسل جدید (NGFWs) شامل شناسایی نفوذ، پیشگیری از نفوذ یا IDS/IPS می شوند که حملات را بر اساس آنالیز ترافیک، Signature های خطر یا فعالیت های غیر عادی و مشکوک، شناسایی می‌کنند.

حفاظت آنتی‌ویروس، باج‌افزار و اسپم

فایروال نسل جدید (NGFW) برای امن ‌سازی اطلاعات و داده های شرکت، از حفاظت آنتی ‌ویروس، باج‌افزار و اسپم و امنیت Endpoint می کند که اگر از این ویژگی ‌های فایروال در شبکه سازمان خود استفاده کنید نیاز به ابزار امنیتی دیگری نخواهید داشت.

اینکه فایروال نسل جدید (NGFW) این ویژگی ها و قابلیت ها را دارد، نه ‌تنها در زمان و انرژی سازمان صرفه‌جویی می‌ کند، بلکه شناسایی و رسیدگی به خطرات و تهدیدات سایبری را نیز تسهیل می‌ کند.

فایروال‌های نسل جدید (NGFWs) برخلاف فایروال ‌های قدیمی و کلاسیک، حاوی ضد‌ویروس و ضد بدفزار هستند که هر موقعی که تهدیدات جدیدی صورت بگیرند، به ‌طور خودکار آپدیت می‌شوند و همچنین با محدود سازی اپلیکیشن ‌هایی که بر روی آن اجرا می ‌شوند، مسیر های حمله را کاهش می‌دهد.

این دستگاه تمام اپلیکیشن ‌های کاربردی مجاز را مورد بررسی قرار می دهد تا آسیب ‌پذیری ‌های پنهان و مخفی، نقض‌های امنیتی داده و همچنین مشکلاتی که توسط اپلیکیشن ‌های کاربردی ناشناس ایجاد می ‌شوند را شناسایی کند؛ این امر به کاهش استفاده پهنای باند توسط ترافیک غیر ضروری مفید است.

قابلیتی برای پیاده‌سازی دسترسی مبتنی بر نقش

یک راهکار واحد نمی ‌تواند مناسب تمام شرایط و موقعیت ها باشد و در واقع، بسته به نوع کار و عملیات، هر کارمند در یک سازمان به حقوق اینترنتی متفاوتی نیاز دارد؛ برای مثال، کارمندان بخش بازاریابی باید قادر باشند از پلتفرم‌ های رسانه‌ اجتماعی و وب‌ سایت ‌های مختلف استفاده کنند؛ مدیر ارشد IT  به اتصال اینترنتی کامل و وسیعی نیاز خواهد داشت، در حالی ‌که مسئولان پذیرش فقط به مراجعان پاسخ می ‌دهند؛ بدین گونه می‌توان دسترسی شبکه را با نیازمندی های هر کارمند تطبیق داد.

کنترل Policy پیشرفته

فایروال‌های قدیمی و کلاسیک روی مدل ساده‌ تری از پذیرش و عدم پذیرش عمل می‌کنند و در این الگو، هر کسی با دسترسی به یک اپلیکیشن می‌تواند از آن استفاده کند و هیچکس به اپلیکیشن کاربردی که ناامن باشد، دسترسی نخواهد داشت؛ که این مدل دیگر کار ساز نیست و در دنیای امروز، یک اپلیکیشن کاربردی که شاید برای شبکه یک سازمان‌ مخرب باشد، بتواند برای سازمان‌ دیگری فوق‌العاده مفید و کار ساز باشد. کنترل با دقت و جزئی که توسط فایروال نسل جدید (NGFW) ارائه می شود، باعث می شود که ویژگی ‌های خوب یک اپلیکیشن کاربردی پرسنل مناسب استفاده شوند، در حالی ‌که جوانب منفی یک اپلیکیشن کاربردی بلاک می شوند.

سرعت شبکه

در فایروال‌های قدیمی و عادی، هر لایه امنیتی که اضافه شود، احتمال اینکه کل سیستم را دچار مشکل و اختلال کند زیاد است و با وجود وعده‌ های بیهوده فروشندگان فایروال ‌های قدیمی، اگر این اقدامات و عملیاتی امنیتی اجرا شوند، سرعت شبکه کاهش بسیار زیادی پیدا می‌کند؛ بدون توجه به اینکه آیا خدمات امنیتی ارائه می‌شوند یا نه و اینکه چه تعدادی دارند، NGFW ها می توانند عملیات با ثباتی را اجرا کنند بدون اینکه نیازی به قربانی کردن سرعت یا کیفیت اتصالات شبکه ای برای دستیابی به امنیت باشد.

زیرساخت ساده

سادگی زیرساخت طراحی شده در فایروال های نسل بعدی، یکی از اصلی ترین مزیت ‌های این فایروال ها است؛ با تسهیل کردن امنیت شبکه، کارمندان IT می توانند با سرعت خیلی بیشتر و فقط از طریق یک دستگاه، استراتژی ها را روی کل شبکه پیاده سازی کنند.

استفاده کردن از معماری ‌های امنیتی پیچیده بسیار کار سخت و دشواری است و کاربران برای رسیدگی کردن به خطرات سایبری، به یک راهکار ساده تری مانند فایروال های نسل جدید نیازمندند؛ این فایروال های جدید که زیرساخت نسبتا ساده‌ تری دارد، به کاربران کمک می کند که در زمان صرفه ‌جویی کنند و در عین حال به فعالیت‌ های روزمره‌ی شبکه سازمان خود بپردازند. به‌ علاوه، زیرساخت ساده‌ی این فایروال ها به کاربران این امکان را می دهد که پروتکل ‌های امنیتی شبکه را از طریق یک دستگاه واحد مدیریت کنند و آن را ارتقا دهند.

فایروال نسل بعدی چگونه راه اندازی می‌شود؟

فایروال های نسل بعدی می توانند در لبه شبکه، داخل شبکه، ابر خصوصی و ابر عمومی در شبکه مستقر شوند؛ باید توجه داشته باشید همانقدر که وجود یک فایروال نسل بعدی در شبکه می‌تواند امنیت سازمان را بسیار تقویت کند، همانقدر نیز می‌تواند تبدیل به یک موضوع خطرناک شود؛ شاید بپرسید چرا خطرناک؟ که در پاسخ باید بگوییم، اگر یک فایروال نسل بعدی Next Generation Firewall را با درک کاملی از زیرساخت شبکه‌ پیکربندی نکنید فقط می تواند حس کاذبی از امنیت را به شما دهد.

تیمی که فایروال سازمان شما را پیکربندی می‌کند باید قادر باشد تمام زیرساخت ها را بر روی راهکار NGFW برقرار یا به اصطلاح map کند؛ همچنین شما باید بعد از عمل پیکربندی NGFW، یک دیدگاه کلی و جامع نسبت به شبکه ‌تان داشته باشید. در دنیای امنیت سایبری، وجود یک دید کلی و جامع نسبت به زیرساخت شبکه امری ضروری و حیاتی است که فایروال نسل بعدی این امکان را دارد که بر فعالیت ‌های تمام کاربران تان، هاست های تجهیزات، سرویس ‌ها و کلا به هر جزئی از شبکه‌ نظارت کند؛ ارتباطات شبکه، اپلیکیشن های کاربردی و وب سایت‌ ها از دیگر مواردی هستند که با استفاده از این فایروال‌ها می‌توانید بر رویشان نظارت داشته باشید ولی کیفیت در این موارد، ارتباط مستقیمی با چگونگی پیکربندی فایروال دارد.

از فایروال نسل بعدی استفاده کنیم یا خیر؟

نصب و پیکربندی سیستم فایروال برای هر شبکه‌ای چه بزرگ و چه کوچک الزامی است؛ در محیط شبکه ‌های امروزی، مجهز بودن به فایروال نسل بعدی بسیار کمک کننده و ضروری است چرا که نوع و حجم تهدیدها در دستگاه‌ های شخصی و شبکه ها، هر روز در حال تغییر و پیشرفته تر شدن هستند که NGFW ها با انعطاف‌پذیری بالای خود، از سیستم ‌ها و شرکت‌ ها در برابر طیف گسترده ‌تری از نفوذها و خطرات محافظت می‌کنند.

جمع بندی

نصب یک فایروال نسل بعدی آنقدر ساده است که می‌تواند فقط با چند کلیک صورت بگیرد ولی این کافی نبوده و حتی می‌تواند خطرناک نیز باشد؛ شرکت داریا، می‌تواند در این زمینه خدمات بسیاری را در اختیار شما قرار دهند و علاوه بر خرید NGFW با مناسب ‌ترین قیمت، خدمات نصب و پشتیبانی نیز دارد.

همانگونه که به مرور زمان اپلیکیشن های تجاری به محیط های ابری و محلی تبدیل می شوند، کاربران نیازمند یک دسترسی ایمن و بدون محدودیت جغرافیایی هستند؛ در اینجا، دیگر فایروال های قدیمی کارساز نیستند چرا که یک محیط شبکه ای منفرد، به چندین میکرو محیط تبدیل شده است. در تکامل محیط های کار ترکیبی، اپلیکیشن ها، محیط جدیدی برای بسیاری از سازمان ها محسوب می شوند. فایروال های قدیمی، شامل مجموعه ای از ابزار های فیزیکی، مجازی و ابری است که باعث می شود سازمان ها در عملیات مرتبط به محیط های کاربردی، دچار مشکل شوند. در ادامه این مطلب با ما همراه باشید.

فایروال برند سیسکو (Cisco)

شرکت سیسکو، یک کمپانی ارائه دهنده تجهیزات امنیت شبکه است و یک رویکرد خودکار، چابک و یکپارچه را برای هماهنگی در اجرای سیاست در اپلیکیشن های مدرن و شبکه های ناهمگن فراهم کرده است؛ فایروال های سیسکو (Cisco Secure Firewall)، عمیق ترین مجموعه ادغامی در عملکرد های شبکه و امنیت شبکه هستند که امنیت را برای شرکت ها و سازمان های حساس فراهم می کند.

در واقع، سیسکو یک مجموعه امنیتی کامل و بهینه ای ارائه می دهد که از اپلیکیشن ها و کاربران، در هر زمان و در هر مکانی محافظت می کند؛ این خدمات، مناسب انواع کسب و کار ها است که مشاغل کوچک و متوسط تا مراکز داده سازمانی را شامل می شود.

مزایای فایروال های سیسکو

فایروال های سیسکو از مزایای بیشماری برای شبکه های سازمانی برخوردارند که در ادامه به اصلی ترین و جدید ترین آن ها می پردازیم:

عملیات ساده

با وجود بسیاری از گزینه های مدیریتی، روابط گردش کار، بازنگری شده و هوش مصنوعی امنیتی جدید، به این سیستم اضافه شده است؛ بنابراین می توان گفت مدیریت ساده تر از همیشه است.

کنترل ‌های امنیتی ویژه

تشخیص تهدیدات رمزگذاری شده بدون رمزگشایی ترافیک، با استفاده از تکنولوژی تشخیص تهدید تالوس و سایر ویژگی های فایروال سیسکو میسر شده است.

سازگار با بودجه

فایروال ها و سایر تجهیزات امنیت شبکه شرکت سیسکو با بهترین کیفیت و لایسنس، با مناسب ترین قیمت عرضه می شوند. شما می توانید برای اطلاعات بیشتر در رابطه با انتخاب و خرید انواع فایروال های سیسکو و سایر تجهیزات امنیت شبکه با  کارشناسان مجرب شرکت داریا تماس حاصل کنید.

چرا باید فایروال سیسکو را انتخاب کنیم؟

فایروال های سیسکو، در مقایسه با فایروال های دیگر، امنیت بیشتری را در برابر تهدیدات پیچیده سایبری ارائه می دهند که شما با استفاده از آن می توانید از کسب و کار و سرمایه خود محافظت کنید؛ شما با سرمایه گذاری روی تجهیزات سیسکو، روی پایه امنیت سایبری شبکه خود سرمایه گذاری می کنید که هم چابک و یکپارچه است و هم قوی ترین وضعیت امنیتی را در سراسر شبکه برقرار می سازد.

فایروال سیسکو (Cisco)، بدون اینکه عملکرد بازرسی ترافیک رمزگذاری شده را مختل کند، محافظت قدرتمندی را در برابر گسترده ترین و پیچیده ترین خطرات و تهدیدات سایبری ارئه می دهد و ادغام آن با سایر راهکار های Cisco و شخص ثالث، یک مجموعه گسترده و عمیقی از محصولات امنیتی را در اختیار سازمان ها قرار می دهد که حوادث سایبری گذشته را جبران می کند و با حذف نویز و جلوگیری از تهدیدات، عملکرد کلی شبکه را به طور چشمگیری بهبود می بخشد.

دید و کنترل برتر

همانطور که می دانید، شبکه ها گسترده تر و تهدیدات سایبری پیچیده تر شده اند و تعداد بسیار کمی از سازمان ها موفق به دفع همه تهدیدات سایبری و همچنین به روز نگه داشتن خود به طور مداوم می شوند.

با پیچیده تر شدن تهدیدات سایبری، اهمیت داشتن ابزار و تجهیزات مناسب برای محافظت از داده ها و اپلیکیشن های شبکه سازمانی نیز افزایش یافته است؛ فایروال های سیسکو، از قدرت و انعطاف پذیری بالایی برخوردار هستند که همیشه شما را یک قدم جلوتر از حملات سایبری قرار می دهند.

فایروال امن سیسکو، با داشتن سخت افزار پرسرعت، ترافیک رمزگشایی شده و ترافیک رمزگشایی نشده را بررسی می کند که این قابلیت باعث می شود، شما عملکرد فایروال شبکه خود را به طرز چشمگیری ارتقا دهید.

علاوه بر این موارد، سیاست قابل فهم بودن قوانین (human-readable rules) باعث شده است که موضوع امنیت به موضع ساده تری تبدیل شود؛ همچنین قابلیت مشاهده و کنترل اپلیکیشن از طریق ادغام Cisco Secure Workload ارائه شده است که به محافظت مداوم از اپلیکیشن های مدرن امروزی در سراسر شبکه کمک می کند.

مدیریت ساده فایروال

شرکت سیسکو، گزینه های مدیریتی انعطاف پذیری را برای مدیریت چندین فایروال از یک مکان مرکزی ارائه می دهد که شما می توانید به روش های مختلف، عملکرد و بهره وری شبکه سازمانی خود را افزایش دهید و از کیفیت و قدرت بالای این خدمات برخوردار شوید؛ با راهکار ارائه شده در فضای ابری نیز می توانید کارایی شبکه خود را حتی به مقدار بیشتری افزایش دهید.

کدام فایروال سیسکو برای کسب و کار شما مناسب است؟

شرکت سیسکو، فایروال های مختلفی را با قابلیت های متفاوتی عرضه می کند که این ویژگی ها هستند که  تعیین کننده ی مناسب بودن یک فایروال برای نیاز های کسب و کار شما هستند؛ برای انتخاب و خرید مناسب ترین فایروال که با نیاز های سازمان شما سازگار باشد، نیاز است که از یک کارشناس مجرب در این زمینه کمک بگیرید؛ برای این منظور، می توانید با کارشناسان شرکت داریا تماس بگیرید.

قیمت فایروال سیسکو

فایروال های سیسکو در سری های مختلف که از ویژگی های مختلفی برخوردارند، عرضه می شوند، قیمت های متفاوتی دارند؛ با این حال، شرکت داریا وارد کننده معتبر تجهیزات امنیت شبکه است که فایروال های سیسکو را با مناسب ترین قیمت در اختیار مشتریان خود قرار می دهد؛ شما می توانید جهت دریافت مشاوره رایگان و اطلاع از قیمت دقیق فایروال ها، با کارشناسان ما تماس بگیرید.

خرید فایروال سیسکو

با وجود کلاهبرداری های زیادی که در رابطه با خرید و فروش تجهیزات امنیت شبکه رخ می دهد، بسیار مهم است که در خرید فایروال شبکه خود دقت کنید و آن را از یک فروشنده معتبر خریداری کنید؛ شرکت داریا، وارد کننده و عرضه کننده معتبر تجهیزات امنیت شبکه از جمله فایروال سیسکو است که شما می توانید جهت دریافت مشاوره و خرید انواع فایروال های سیسکو، سوفوس، فورتی گیت با کارشناسان  شرکت داریا تماس بگیرید.

جمع بندی

در پایان، باید بدانید که با افزایش گستردگی و پیچیدگی خطرات و حملات سایبری، بسیار مهم است که شبکه سازمان شما دارای یک فایروال قدرتمند باشد که قادر است از شبکه شما در برابر هر نوع حمله سایبری محافظت کند. به این ترتیب بهترین راهکار در این زمینه انتخاب و خرید بهترین فایروال های سیسکو با کمک کارشناسان مجرب در این زمینه است.