مصنوعی و امنیت سایبری: چالش‌ها و راهکارهای
امروزه با گسترش استفاده از هوش مصنوعی در حوزه‌های مختلف، مسائل امنیت سایبری نیز به چالش جدیدی برخورد کرده است. این چالش‌ها بیشتر به دلیل ناپیوستگی بین روش‌های سنتی امنیت سایبری و قابلیت‌های هوش مصنوعی بوجود می‌آیند. در این مقاله به بررسی چالش‌های امنیت سایبری در حوزه هوش مصنوعی، راهکارهای موجود و پیشنهاداتی برای بهبود امنیت سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی می‌پردازیم.
یکی از چالش‌های عمده در امنیت سایبری در حوزه هوش مصنوعی، درک از تمامی قابلیت‌ها و رفتارهای یک سیستم هوشمند است. سیستم‌های هوشمند در هر لحظه در حال یادگیری و تغییر هستند و به راحتی می‌تواند رفتارها و نیازهای امنیتی را بشکلی که هیچ سیستم سنتی نمی‌تواند، تغییر دهند.
یکی دیگر از چالش‌ها در امنیت سایبری مربوط به هوش مصنوعی، قابلیت آن برای شناسایی و مقابله با حملات سایبری پیشرفته است. حملاتی مانند حملات صفر روز و تهدیدهای پیشرفته می‌توانند با استفاده از الگوریتم‌های هوشمند به راحتی شناسایی نشوند و به سیستم وارد شوند.
در حوزه هوش مصنوعی، اطلاعاتی که استفاده می‌شود بسیار حساس است و به راحتی می‌تواند در دسترس سایر افراد قرار بگیرد. بنابراین، یکی دیگر از چالش‌ها در امنیت سایبری، حفظ حریم خصوصی و اطلاعات مربوط به سیستم‌های هوشمند است.
برای مقابله با چالش‌های امنیت سایبری در حوزه هوش مصنوعی راهکارهای مختلفی وجود دارد. اولین راهکار می‌تواند استفاده از الگوریتم‌های تشخیص هوشمند یا هوش مصنوعی برای تشخیص و پیشگیری از حملات سایبری باشد.
راهکار دیگر امنیت سایبری در حوزه هوش مصنوعی، استفاده از تکنیک‌های رمزنگاری به‌منظور حفظ اطلاعات مربوط به سیستم‌های هوشمند است. برخی از الگوریتم‌های رمزنگاری قوی در تشخیص و پیشگیری از نفوذهای هوشمند به سیستم‌ها کاربرد دارند.
همچنین، طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های هوشمند با فرایندهای امنیتی مداوم و به‌روز نیز می‌تواند از راهکارهای موثر برای مقابله با چالش‌های امنیتی در حوزه هوش مصنوعی باشد.
در نتیجه، با در نظر گرفتن این چالش‌ها و استفاده از راهکارهای نامبرده می‌توان بهبود امنیت سایبری در سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی یافت. همچنین توجه به آموزش عمومی کاربران درباره امنیت سایبری نیز بسیار مهم است.
منابع:
1. Bhunia, S., Yan, S., Raychowdhury, A., & Roy, K. (2016). Hardware Security of Deep Learning. Proceedings of the 2016 ACM SIGSAC Conference on Computer and Communications Security, 197-209.
2. Carlini, N., & Wagner, D. (2017). Adversarial Examples Are Not Easily Detected: Bypassing Ten Detection Methods. Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 3725-3734.
3. Koczela, S., & Barreno, M. (2009). Trustworthy Artificial Intelligence: Composable Verification of Reinforcement Learning Controllers for Robots. Proceedings of the International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems, 73-80.
4. Wueest, C., & Chong, L. Q. (2018). Artificial Intelligence in Cybersecurity: What is the Way Forward?. Symantec Corporation, 1-18.
5. Zosso, D., & Hubaux, J. (2010). PeerReview: Practical Accountability of Reputation Systems. Proceedings of the 17th ACM Conference on Computer and Communications Security, 578-590.