نقش هوش مصنوعی مبتنی بر ابر در امنیت سایبری چیست؟

هوش مصنوعی مبتنی بر ابر را می‌توان انقلابی برای امنیت سایبری دانست؛ مزایایی را هم برای مدافعان و هم برای دشمنان مخرب و همچنین نگرانی‌های امنیتی جدید ارائه می‌کند.در این مطلب، بررسی خواهم کرد که هوش مصنوعی مبتنی بر ابر برای شما به عنوان یک فرد حرفه‌ای یا رهبر امنیت سایبری چه معنایی دارد و چگونه باید با چشم انداز جدید سازگار شوید.

رایانش ابری، هوش مصنوعی و امنیت سایبری سه حوزه داغ در فناوری هستند. اما وقتی همه اینها را با هم ترکیب می‌کنید چه اتفاقی می‌افتد؟ این زمینه‌ها در سال 2024 به‌طور فزاینده‌ای در حال تلاقی هستند و فرصت‌هایی را برای متخصصان امنیتی ایجاد می‌کنند تا بتوانند خود را با هوش مصنوعی مبتنی بر ابر، سازگار کرده و طیف گسترده‌ای از اصول امنیتی جدید را در نظر بگیرند.

ابتدا، هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای مدتی توسط سرویس‌های امنیتی ابری مورد استفاده قرار گرفته‌اند
بسیاری از سرویس‌های ابری در حال حاضر نوعی از یادگیری ماشینی (ML) یا هوش مصنوعی (AI) را برای انجام وظایف امنیتی، مانند تشخیص تهدید یا کشف داده‌های حساس، ترکیب می‌کنند. به عنوان مثال، Amazon GuardDuty را در نظر بگیرید، که از هوش ML و تهدید برای شناسایی ناهنجاری‌ها و تهدیدات بالقوه در زیرساخت، حساب ها و داده‌های AWS استفاده می‌کند. در همین حال، Macie، یکی دیگر از سرویس‌های AWS مبتنی بر هوش مصنوعی، از ML علاوه بر تطبیق الگو برای کشف اطلاعات حساس مانند شماره‌های تامین اجتماعی و شماره تلفن در باکت‌های S3 استفاده می‌کند.

همانطور که گفته شد، هوش مصنوعی مولد، به ویژه‌ای پتانسیل تغییر کامل این حوزه را دارد و قابلیت‌های امنیتی را فراتر از تشخیص تهدید و کشف داده‌ها پیش می‌برد. در مواجهه با شکاف رو به رشد استعدادهای امنیت سایبری، یافتن متخصصان واجد شرایط، به ویژه آنهایی که دارای مهارت‌های تخصصی هستند، یک چالش است. اینجاست که هوش مصنوعی وارد عمل می‌شود، شکاف را کم نموده و تحلیل‌گران سطح ابتدایی و جوان را به تجزیه و تحلیل کد مبتنی بر هوش مصنوعی، راهنمایی واکنش به حادثه و موارد دیگر مجهز می‌کند.

مزایای هوش مصنوعی مبتنی بر ابر برای مدافعان چیست؟

هوش مصنوعی نه تنها در ساده‌سازی فرآیندهای تشخیص تهدید، بلکه در کاهش ماهیت سنگین وظایف یکنواخت و تکراری، نقش اساسی دارد. از طریق اتوماسیون وظایفی مانند تجزیه و تحلیل گزارش، ما می‌توانیم تیم خود را از این فشار عملیاتی رها نموده و به آن‌ها اجازه ‌دهیم تمرکز خود را به سمت رویدادهای امنیتی مهم‌تر و مواردی که نیاز به بررسی تخصصی دارند هدایت کنند. این تغییر در تمرکز، پاسخگویی کلی ما به تهدیدات نوظهور را افزایش می‌دهد.

علاوه بر این، قابلیت‌های اتوماسیون به حوزه حیاتی اسکن آسیب پذیری گسترش می‌یابد. با پیاده‌سازی فرآیندهای خودکار در این حوزه، می‌توانیم شناسایی نقاط ضعف احتمالی را تسریع و به سرعت گزارش‌های جامع تولید کنیم که نه تنها کارایی کلی تیم ما را افزایش می‌دهد، بلکه یک رویکرد پیشگیرانه را برای رسیدگی به آسیب‌پذیری‌ها قبل از اینکه بتوان از آنها بهره‌برداری کرد، تضمین می‌کند.

یکی از زمینه های پیشرفت قابل توجه، ادغام هوش مصنوعی مولد برای تولید کد است. با توجه به اینکه اسکریپت نویسی و کدنویسی نیازمند مجموعه مهارت‌های تخصصی است که ممکن است در تحلیلگران امنیتی جوان وجود نداشته باشد، هوش مصنوعی می‌تواند یک دارایی ارزشمند باشد. از طریق ابزارهای مبتنی بر AI، تحلیلگران می‌توانند به سرعت اسکریپت‌ها را تولید و فرآیندهای دستی را با دقت خودکار کنند. علاوه بر این، استفاده از هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل کد، ابزار قدرتمندی را در اختیار تیم قرار می‌دهد تا ارزیابی کند که آیا یک کد دارای اهداف مخرب است یا خیر، و دفاع ما را در برابر نقض‌های امنیتی احتمالی تقویت می‌کند.

مزایای هوش مصنوعی مبتنی بر ابر برای دشمنان مخرب چیست؟

در حالی که گفتیم هوش مصنوعی می‌تواند مزایای قابل توجهی را برای مدافعان امنیتی به ارمغان بیاورد، باید بدانیم که از یک شمشیر دولبه حرف می‌زنیم که مزایایی را برای عوامل تهدید مخرب هم فراهم می‌کند. دسترسی به ابزارهای هوش مصنوعی به بچه اسکریپتی (script-kiddies) قدرت داده و به آنها توانایی تولید کدهای مخرب و اجرای حملات پیچیده‌تر را می دهد. این دموکراسی‌سازی قابلیت‌های مخرب، چالش مهمی برای امنیت سایبری ایجاد می‌کند.

تکامل هوش مصنوعی در فناوری صدا پیامدهای عمیقی برای تاکتیک‌های مهندسی اجتماعی داشته است. بازیگران تهدید مخرب اکنون از ترکیب صدای مبتنی بر هوش مصنوعی برای انجام جعل هویت و حملات ویشینگ (vishing) استفاده می‌کنند. تشخیص این حملات بسیار چالش برانگیز شده است، زیرا صداهای سنتز شده از نزدیک صدای واقعی انسان را تقلید می‌کنند. همگرایی هوش مصنوعی و فناوری صدا، لایه جدیدی از پیچیدگی را به مهندسی اجتماعی معرفی می‌کند و خطرات بیشتری را برای افراد و سازمان‌ها به همراه دارد.

علاوه بر این، هوش مصنوعی عاملان تهدید مخرب را قادر می‌سازد تا کمپین‌های ایمیل فیشینگ بسیار قانع‌کننده را تنظیم کنند. توانایی ایجاد ایمیل‌هایی که ارتباطات قانونی را تقلید می‌کنند، با تولید محتوای مبتنی بر هوش مصنوعی و هدف‌گیری شخصی‌سازی شده افزایش می‌یابد. در نتیجه، این کمپین‌های فیشینگ فریبنده‌تر می‌شوند و تشخیص صحت پیام‌ها را برای اقدامات امنیتی سنتی دشوارتر می‌کنند.

هوش مصنوعی چه نگرانی‌های امنیتی ایجاد می‌کند؟

در حالی که قابلیت‌های معرفی شده توسط هوش مصنوعی بدون شک چشمگیر است، اما نگرانی‌های امنیتی قابل توجهی را به خصوص در زمینه مدل‌های زبان بزرگ (LLM) به همراه دارد. یک مسئله مهم، حساسیت به حملاتی مانند تزریق سریع (Prompt Injection) است، یک تکنیک دستکاری که در آن یک مدل زبان بزرگ (LLM) از طریق ورودی‌های دقیق ساخته شده فریب می‌خورد و منجر به اقدامات ناخواسته توسط مدل می‌شود. حملات تزریق سریع می توانند به اشکال مختلف ظاهر شوند، با بازنویسی مستقیم درخواست‌های سیستم یا دستکاری غیرمستقیم ورودی‌ها از منابع خارجی.

یکی دیگر از چالش‌های امنیتی مهم، مدیریت ناامن خروجی است، آسیب پذیری که وقتی اجزای پایین دستی خروجی مدل زبان بزرگ (LLM) را بدون بررسی دقیق می‌پذیرند، ظاهر می شود. این آسیب‌پذیری به‌ویژه زمانی نگران‌کننده است که خروجی LLM مستقیم به بک‌اند، privileged یا سمت کلاینت بدون اعتبارسنجی مناسب ارسال می‌شود و به طور بالقوه راه‌هایی برای نقض‌های امنیتی ایجاد می‌کند.

چگونه می‌توان به نگرانی‌های امنیتی هوش مصنوعی رسیدگی کرد؟

برای رسیدگی موثر به این آسیب‌پذیری‌ها و محافظت در برابر حملات احتمالی، اجرای تکنیک‌هایی مانند input sanitation و اعتبارسنجی ضروری است. این اقدامات به‌عنوان یک خط دفاعی قوی عمل می‌کنند و اطمینان می‌دهند که ورودی‌ها قبل از تعامل با اجزای پایین‌دستی تحت بررسی و اعتبارسنجی کامل قرار می‌گیرند. با انجام این کار، وضعیت امنیتی و دفاع در برابر تهدیدات و سوء استفاده‌های احتمالی تقویت می‌شود.

علاوه بر این، سازمان‌ها باید حفاظت از داده‌های برنامه‌های هوش مصنوعی خود را در اولویت قرار دهند. این شامل استفاده از رمزگذاری برای داده های در حال انتقال، استفاده از TLS و ایمن سازی داده‌ها در حالت استراحت از طریق خدمات مدیریت کلید رمزنگاری مبتنی بر ابر است. در رابطه با داده‌های آموزشی مدل هوش مصنوعی، سرویس‌هایی مانند Google Cloud's Sensitive Data Protection قابلیت‌هایی را برای کشف، طبقه‌بندی و شناسایی غیرقابل شناسایی داده‌های حساس، به ویژه عناصر حساس در مجموعه داده را هدف قرار می‌دهند. این اقدامات امنیتی جامع به اکوسیستم هوش مصنوعی انعطاف پذیرتر و ایمن تر کمک می‌کند.

جمع‌بندی

با در نظر گرفتن تمام این روش‌های کنترل امنیتی Cloud AI، می‌توانید سازمان خود را با ایمن‌سازی برنامه‌های هوش مصنوعی قدرتمند کنید.