تکنیک‌های هوش مصنوعی در شناسایی و ردیابی تهدیدات امنیتی
با پیشرفت تکنولوژی و اتصالات شبکه، تهدیدات امنیتی نیز روز به روز پیچیده‌تر و گسترده‌تر می‌شوند. در این روند، تکنیک‌های هوش مصنوعی ابزارهای قدرتمندی هستند که برای شناسایی و ردیابی تهدیدات امنیتی استفاده می‌شوند. در این مقاله، به بررسی 10 تکنیک هوش مصنوعی در شناسایی و ردیابی تهدیدات امنیتی می‌پردازیم.
1. استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین: این الگوریتم‌ها به طور خودکار قادر به تشخیص الگوها و تهدیدات امنیتی هستند و با آموزش به دیتاست‌های مربوطه، توانایی تشخیص تهدیدات را تحت عنوان تهدید جدید نیز به دست می‌آورند.
2. شبکه‌های عصبی مصنوعی: این تکنیک هوش مصنوعی بر اساس ساختار بیولوژیکی مغز انسان و انجمن نورون‌هایش استوار است و با تشخیص الگو‌های غیرمعمول و ناهمخانه تهدیدات امنیتی را شناسایی می‌کند.
3. بردار پشتیبان (Support Vector Machines – SVM): این تکنیک از الگوریتم‌های یادگیری ماشین استفاده می‌کند و با ایجاد حاشیه بین دسته‌های مختلف داده‌ها، تهدیدات امنیتی را تشخیص می‌دهد.
4. شبکه‌های عصبی کانولوشنی: این تکنیک در شناسایی الگو‌های تصویری در تهدیدات امنیتی مانند تشخیص رخدادهای مشکوک در دوربین‌های مداربسته استفاده می‌شود.
5. منطق فازی: این تکنیک برای مدلسازی و تفسیر داده‌هایی که مبهم و ناقص هستند مورد استفاده قرار می‌گیرد و در تحلیل و بررسی تهدیدات امنیتی بسیار موثر است.
6. الگوریتم‌های یادگیری عمیق: این الگوریتم‌ها با تمرکز بر نواحی انتزاعی فراوان در داده‌ها، تهدیدات امنیتی را شناسایی و بازدارنده‌های آن‌ها را تشخیص می‌دهند.
7. بازیابی اطلاعات: این تکنیک به بررسی و بازیابی اطلاعات از داده‌ها و خوشه‌بندی آن‌ها می‌پردازد و در تهدیدات امنیتی کمک زیادی می‌کند.
8. شبکه‌های عصبی بازگشتی: این تکنیک برای شناسایی الگوها و وابستگی‌های موجود در داده‌ها استفاده می‌شود و در شناسایی تهدیدات امنیتی بسیار کارآمد است.
9. الگوریتم‌های کلونینگ: با کپی و تکثیر آنالوگ‌های تهدیدات امنیتی موجود، این الگوریتم‌ها تهدیدات جدید را نیز تشخیص می‌دهند.
10. سیستم‌های استنتاج فازی: این تکنیک با تحلیل داده‌های غیرقطعی و مبهم، تهدیدات امنیتی را تشخیص می‌دهد و در تصمیم‌گیری‌های امنیتی موثر است.
منابع:
1. Al-Jarrah, M. A., & Avgoustinov, F. (2020). A survey on artificial intelligence and machine learning approaches for cybersecurity. Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing, 11(9), 3817-3840.
2. Lu, C., Zhang, H., Xu, Z., Deng, X., & Wei, Z. (2020). A review of artificial intelligence techniques for cybersecurity. IET Cyber-Physical Systems: Theory & Applications, 4(3), 191-199.
3. Ribeiro, F. R., Carrascosa, C., & Bello-Orgaz, G. (2020). A comprehensive review of deep learning for network security. Computer Networks, 186, 107161.
4. Khan, I., & Japanwala, Y. (2020). Deep learning for cyber security based on artificial intelligence techniques. Neural Computing and Applications, 1-30.