تواجه فرق الأمن السيبراني الحكومية تحديًا ساحقًا يتمثل في وجود العديد من الأولويات بشكل دائم ، ولكن عدد قليل جدًا من الموارد التي يجب معالجتها جميعًا. بدلاً من التركيز على التخفيف من التهديدات الاستراتيجية ، تقضي فرق الأمن السيبراني وقتها في تنبيهات التخلص من الوقت ، ومطاردة إيجابيات كاذبة ، وتكافح مع فجوات الرؤية. يمكن أن يؤدي ذلك إلى ارتفاع التكاليف ، وعدم الكفاءة ، والتعب في حالة تأهب ، والافتقار الخطير في الرؤية في المخاطر المحتملة.
يتمتع الذكاء الاصطناعي بسلطة مساعدة فرق الأمن السيبراني الحكومية على التغلب على هذه التحديات. يمكن أن تجعل الذكاء الاصطناعي عمليات الأمن السيبراني أكثر كفاءة في جميع أنحاء الوكالة ، من تقديم توصيات العلاج إلى أتمتة الامتثال.
مثال رائع على فوائد الذكاء الاصطناعي لعمليات الأمن السيبراني هو التحليلات السلوكية للمستخدم (UBA) ، حيث يمكن أن تساعد التكنولوجيا في تقييم أنماط حركة المستخدم لإنشاء خط أساس من السلوكيات المعروفة والعلم غير المتوقع أو المشبوه الذي قد يشير إلى حل وسط لفريق الأمان. في مجال إدارة الهوية وإدارة الوصول ، تضمن مراجعات الاستحقاق الآلي للمستخدمين المستوى المناسب للوصول بناءً على دورهم ، في حين أن تعدين الأدوار التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي يعزز مبادئ الأمن مثل الامتياز الأقل وفصل الواجبات.
يجب أن تعتمد فرق الأمن السيبراني الحكومية على الذكاء الاصطناعي للبقاء في صدارة الخصوم المتطورة وسطح الهجوم المتسع باستمرار. لدمج الذكاء الاصطناعي بنجاح في سير العمل الخاص بهم ، يجب أن تفهم هذه الفرق أفضل طريقة لاستخدام التكنولوجيا قبل وقوع الحادث بشكل أفضل.
مسبق: التنبؤ بالهجمات ومنعها
يمكن لفرق الأمن السيبراني الحكومية الاستفادة من الذكاء الاصطناعي قبل حدوث حادثة للمساعدة في تحقيق أحد أكبر أهدافها – تصبح أكثر تنبؤًا. على الرغم من أن الوكالات يمكنها الوصول إلى الكثير من هذه الأدوات الآن ، إلا أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن تزيد من القدرات الحالية من خلال توفير المستوى المثالي من الرؤية الموحدة عبر المؤسسة.
يجب استخدام تحليل المخاطر الممكّن من AI لتحديد الأنظمة التي يحتمل أن تكون أكثر عرضة للخطر وأين توجد بيانات حساسة. يمكن أن يساعد اختبار الاختراق الآلي الذي يستخدم الذكاء الاصطناعي وقدرات التعلم الآلي للفرق في تحديد نقاط الضعف.
يمكن أن تساعد AI أيضًا فرق الأمن السيبراني في تحديد احتمال حدوث تهديد محتمل من خلال ربط البيانات ، بما في ذلك بيانات الهجوم في العالم الحقيقي ، وثرثرة الويب العميقة ، والتنبيهات الحكومية. يمكن لمنظمة العفو الدولية بعد ذلك تزويد الفرق بتسجيل المخاطر في الوقت الفعلي. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن لـ AI حجم تسجيل المخاطر للمؤسسة من خلال أتمتة التعرف على عوامل التخفيف وعناصر التحكم في التعويض.
بمجرد تحديد المخاطر ، يمكن أن تقدم هذه الأدوات توصيات ذات الأولوية وتطوير خطط استجابة شاملة تعتبر العوامل التي غالباً ما يتجاهلها البشر ، مثل قابلية التشغيل البيني للتطبيق وحتى معرفة الموظفين بالأدوات والعمليات. يتيح ذلك لمنظمة العفو الدولية تقديم توصيات ذات الأولوية للعلاج مع تقليل احتمال التأثير السلبي على المنظمة.
استجابة الحوادث: السرعة والدقة مع الذكاء الاصطناعي
عند حدوث حادثة ، يجب استخدام الذكاء الاصطناعى لدعم فرق الأمن السيبرانية الغارقة من خلال إنشاء تنبيهات أكثر وضوحًا. بمجرد خروج التنبيه ، يمكن أن يساعد إجراء أتمتة الإجراءات مثل فرز الحوادث وحجر الحجر الصحي قدر الإمكان في تقليل الوقت المتوسط للحل. يمكن أن يحدث هذا قبل أو بعد المراجعة البشرية ، اعتمادًا على المتطلبات التشغيلية للوكالات.
يمكن لفرق الأمن السيبراني بعد ذلك الاستفادة من منظمة العفو الدولية لتعديل خطط الاستجابة بناءً على السياق البيئي والتهديد المحدد. يجب أن يتم تدريب حلول التعلم الآلي المستخدمة لإنشاء هذه الخطط من قبل البشر لتضمين خطوات مبسطة للاحتواء بشكل أسرع ، والاستئصال ، والانتعاش ، بالإضافة إلى تقديم توصيات لتقليل خطر إعادة الفوز.
واحدة من أكبر التحديات التي تواجهها فرق الأمن السيبراني أثناء الاستجابة للحوادث هو الحجم الكبير للبيانات المرتبطة بكل حدث. يجب استخدام الذكاء الاصطناعى لتحديد وربط أكثر الأحداث فائدة عبر مجموعات البيانات الأكبر ، مما يقلل من الوقت الذي يحتاجه المهنيون عبر الإنترنت لبدء العلاج. تبسيط AI التوليدي التحقيقات بشكل أكبر من خلال ترجمة التحليل والإجابة على الأسئلة في اللغة الطبيعية ، والنشاط المتبادل ، وتوليد فرضيات لدعم عملية صنع القرار المستنيرة.
لزيادة الذكاء الاصطناعي للاستجابة للحوادث ، يجب أن يكون للتكنولوجيا الوصول إلى جميع البيانات المتعلقة بالحدث. هذا يضمن أن الأدوات يمكن أن تربط بنجاح نشاط التهديد الذي قد لا يكون واضحًا للعين البشرية – مثل الأحداث التي حدثت أيامًا متباعدة أو على أجزاء متباينة من الشبكة. ومع ذلك ، يمكن أن يخلق هذا تحديًا مع أدوات معلومات الأمان الحالية وإدارة الأحداث (SIEM) ، والتي تتطلب غالبًا فرقًا لتنمية البيانات قبل تناولها لتقليل الإيجابيات الخاطئة وتقليل التكلفة المرتبطة بحجم البيانات الأعلى. يجب على فرق الأمن السيبراني أن تضع ذلك في الاعتبار عند تطوير استراتيجيات الذكاء الاصطناعي للاستجابة للحوادث.
ما بعد الحالات: التعلم والتكيف مع الذكاء الاصطناعي
بمجرد معالجة الهجوم ، لا ينتهي دور الذكاء الاصطناعي. تعد التحقيقات بعد الحدث أمرًا بالغ الأهمية في فهم ما حدث أثناء الهجوم وتدريب الذكاء الاصطناعي على اكتشاف التهديدات بشكل أفضل والاستعداد للمستقبل.
يجب استخدام الذكاء الاصطناعي لإنشاء تقرير ما بعد العمل أثناء عملية الفرز والعلاج للمساعدة في إبلاغ قيادة الوكالة في الخطوات التالية ، بما في ذلك كيفية إخطار الجمهور بالحادث إذا لزم الأمر ، وفهم سبب الحدث بشكل أفضل. تساعد التقارير الآلية أيضًا في التقاط تمثيل أكثر دقة للحدث وإنقاذ وقت المحللين ، مما يسمح لهم بالتركيز على المهام الأكثر أهمية.
للحفاظ على أدلة الطب الشرعي لإجراء التحقيقات القانونية المحتملة وتجنب الخطأ البشري ، يجب على فرق الأمن السيبراني أتمتة المهام مثل استعادة البيانات وإنشاء حسابات التجزئة على المعلومات لإظهار إثبات الطب الشرعي على أي دليل على وجود أدلة رقمية. يجب أن تستخدم فرق الأمن السيبراني أيضًا منظمة العفو الدولية للمساعدة في تحديد وتحليل الأدلة الرقمية وتحليلها يمكن أن تساعد في تحديد الفاعل (الممثلين) الضارين.
عندما يصبح الخصوم السيبراني أكثر تطوراً في هجماتهم ، لم تعد الذكاء الاصطناعى مجرد ميزة – قدراتها المحتملة هي ضرورة. يعتمد مستقبل الأمن السيبراني الحكومي على الذكاء الاصطناعي والخبرة البشرية التي تعمل جنبًا إلى جنب للبقاء في صدارة التهديدات وحماية النظم المهمة.
