GenAI يحول الأمن السيبراني

لقد واجهت صناعة الأمن السيبراني دائمًا معركة شاقة، والتحديات اليوم أصبحت أكثر حدة وانتشارًا من أي وقت مضى.

على الرغم من أن المنظمات تتبنى المزيد والمزيد من الأدوات الرقمية لتحسين العمليات وزيادة الكفاءة، فإنها في الوقت نفسه تزيد من سطح هجومها - مدى نقاط الدخول الضعيفة التي قد يستغلها المتسللون - مما يجعلها أكثر عرضة للهجمات. ارتفاع التهديدات السيبرانية، حتى مع تحسن دفاعاتها. والأسوأ من ذلك، أن المنظمات مضطرة إلى مواجهة هذه المجموعة المتزايدة بسرعة من التهديدات وسط نقص من المتخصصين المهرة في مجال الأمن السيبراني.

لحسن الحظ، تقدم الابتكارات في مجال الذكاء الاصطناعي، وخاصة الذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI)، حلولاً لبعض أكثر مشاكل صناعة الأمن السيبراني تعقيدًا. لكننا لم نكتشف سوى القليل جدًا من هذه الحلول ــ في حين من المتوقع أن ينمو دور الذكاء الاصطناعي التوليدي في مجال الأمن السيبراني. أضعافا مضاعفة وفي السنوات القادمة، لا تزال هناك فرص غير مستغلة حيث يمكن لهذه التكنولوجيا أن تعزز التقدم بشكل أكبر.

التطبيقات والفوائد الحالية لـ GenAI في مجال الأمن السيبراني

أحد أهم مجالات تأثير GenAI على صناعة الأمن السيبراني هو قدرتها على توفير رؤى آلية لم يكن من الممكن تحقيقها في السابق.

لا تزال المراحل الأولية لمعالجة البيانات وتصفيتها ووضع العلامات عليها يتم إجراؤها غالبًا بواسطة أجيال أقدم من التعلم الآلي، والتي تتفوق في المعالجة و تحليل كميات هائلة من البيانات، مثل فرز مجموعات ضخمة من تنبيهات الثغرات الأمنية وتحديد الشذوذات المحتملة. تكمن ميزة GenAI الحقيقية في ما يحدث بعد ذلك.

بمجرد معالجة البيانات مسبقًا وتحديد نطاقها، يمكن لـ GenAI التدخل لتوفير قدرات تفكير متقدمة تتجاوز ما يمكن أن تحققه الذكاء الاصطناعي من الجيل السابق. توفر أدوات GenAI سياقًا أعمق وتوقعات أكثر دقة ورؤى دقيقة لا يمكن تحقيقها باستخدام التقنيات القديمة.

على سبيل المثال، بعد معالجة مجموعة بيانات كبيرة - لنقل ملايين المستندات - وتصفيتها وتصنيفها من خلال وسائل أخرى، توفر GenAI طبقة إضافية من التحليل والتحقق والسياق فوق البيانات المنسقة، لتحديد أهميتها وإلحاحها والمخاطر الأمنية المحتملة. ويمكنها حتى التكرار بناءً على فهمها، وتوليد سياق إضافي من خلال النظر في مصادر بيانات أخرى، وتحسين قدراتها على اتخاذ القرار بمرور الوقت. يتجاوز هذا النهج الطبقي معالجة البيانات ببساطة ويحول التركيز إلى التفكير المتقدم والتحليل التكيفي.

التحديات والقيود

على الرغم من التحسينات الأخيرة، لا تزال هناك العديد من التحديات عندما يتعلق الأمر بدمج GenAI في حلول الأمن السيبراني الحالية.

أولا، غالبا ما يتم قبول قدرات الذكاء الاصطناعي بتوقعات غير واقعية، مما يؤدي إلى خطر الإفراط في الاعتماد عليها ونقص الهندسة. الذكاء الاصطناعي ليس سحريًا ولا مثاليًا. ليس سراً أن GenAI غالبًا ما ينتج نتائج غير دقيقة بسبب مدخلات البيانات المتحيزة أو المخرجات غير الصحيحة، والمعروفة باسم الهلوسة.

تتطلب هذه الأنظمة هندسة صارمة لتكون دقيقة وفعالة، ويجب النظر إليها كعنصر واحد من إطار أوسع للأمن السيبراني، وليس كبديل كامل. في المواقف غير الرسمية أو الاستخدامات غير المهنية لـ GenAI، يمكن أن تكون الهلوسة غير ذات أهمية، حتى كوميديولكن في عالم الأمن السيبراني، يمكن أن تؤدي الهلوسة والنتائج المتحيزة إلى عواقب وخيمة يمكن أن تؤدي إلى التعرض العرضي لـ الأصول الهامة، والانتهاكات، والأضرار السمعية والمالية واسعة النطاق.

فرص غير مستغلة: الذكاء الاصطناعي مع الوكالة

لا ينبغي للتحديات أن تمنع المؤسسات من تبني حلول الذكاء الاصطناعي. فالتكنولوجيا لا تزال تتطور وستستمر الفرص المتاحة للذكاء الاصطناعي لتعزيز الأمن السيبراني في النمو.

ستصبح قدرة GenAI على التفكير واستخلاص الرؤى من البيانات أكثر تقدمًا في السنوات القادمة، بما في ذلك التعرف على الاتجاهات واقتراح الإجراءات. واليوم، نرى بالفعل التأثير الذي يحدثه الذكاء الاصطناعي المتقدم من خلال تبسيط وتسريع العمليات من خلال اقتراح الإجراءات والخطوات الاستراتيجية التالية بشكل استباقي، مما يسمح للفرق بالتركيز بشكل أقل على التخطيط والمزيد على الإنتاجية. ومع استمرار تحسن قدرات التفكير لدى GenAI وقدرتها على محاكاة عملية التفكير لدى محللي الأمن بشكل أفضل، فإنها ستعمل كامتداد للخبرة البشرية، مما يجعل الأمن السيبراني المعقد أكثر كفاءة.

في تقييم وضع الأمان، يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي أن يتصرف باستقلالية حقيقية، فيتخذ قرارات سياقية بشكل مستقل أثناء استكشافه للأنظمة المترابطة - مثل Okta وGitHub وJenkins وAWS. وبدلاً من الاعتماد على قواعد ثابتة، يشق وكيل الذكاء الاصطناعي طريقه ديناميكيًا عبر النظام البيئي، ويحدد الأنماط، ويعدل الأولويات، ويركز على المناطق ذات المخاطر الأمنية المتزايدة. على سبيل المثال، قد يحدد الوكيل متجهًا حيث تسمح الأذونات في Okta للمطورين بالوصول الواسع عبر GitHub إلى Jenkins، وأخيرًا إلى AWS. وبإدراك هذا المسار باعتباره خطرًا محتملاً لوصول الكود غير الآمن إلى الإنتاج، يمكن للوكيل أن يقرر بشكل مستقل إجراء المزيد من الاستكشاف، مع التركيز على أذونات محددة وسير العمل وضوابط الأمان التي قد تكون نقاط ضعف.

من خلال الدمج توليد الاسترجاع المعزز (RAG)يستفيد الوكيل من مصادر البيانات الخارجية والداخلية، مستعينًا بتقارير الثغرات الأمنية الحديثة، وأفضل الممارسات، وحتى إعدادات المؤسسة الخاصة، لتشكيل استكشافه. على سبيل المثال، عندما تكشف RAG عن رؤى حول الثغرات الأمنية الشائعة في خطوط أنابيب CI/CD، يمكن للوكيل دمج هذه المعرفة في تحليله، وتعديل قراراته آنيًا للتركيز على المجالات التي تتقارب فيها عوامل الخطر.

بالإضافة إلى ذلك، الكون المثالى يمكن أن يُعزز استقلالية وكيل الذكاء الاصطناعي من خلال تكييف عملية اتخاذ القرارات مع البيئة الفريدة التي يعمل فيها. عادةً، يُجرى الضبط الدقيق باستخدام بيانات متخصصة تُطبق على نطاق واسع من حالات الاستخدام، بدلاً من بيانات من بيئة عميل مُحددة. ومع ذلك، في حالات مُعينة، مثل منتجات المستأجر الواحد، قد يُطبق الضبط الدقيق على بيانات عميل مُحدد للسماح للوكيل باستيعاب الفروق الدقيقة الأمنية المُحددة، مما يجعل خياراته أكثر استنارة ودقة بمرور الوقت. يُمكّن هذا النهج الوكيل من التعلم من تقييمات الأمان السابقة، مما يُحسّن فهمه لكيفية تحديد أولويات مُتجهات مُعينة، مثل تلك التي تتضمن اتصالات مُباشرة من بيئات التطوير إلى الإنتاج.

بفضل الجمع بين الوكالة والذكاء الاصطناعي والضبط الدقيق، يتجاوز هذا الوكيل عملية الكشف التقليدية إلى التحليل الاستباقي والتكيفي، مما يعكس عمليات اتخاذ القرار لدى المحللين البشريين المهرة. وهذا يخلق نهجًا أكثر دقة ووعيًا بالسياق للأمن، حيث لا يتفاعل الذكاء الاصطناعي فحسب، بل يتوقع المخاطر ويتكيف وفقًا لذلك، تمامًا كما قد يفعل الخبير البشري.

تحديد أولويات التنبيهات باستخدام الذكاء الاصطناعي

وهناك مجال آخر حيث يمكن للأساليب القائمة على الذكاء الاصطناعي أن تحدث تأثيراً كبيراً يتمثل في الحد من إجهاد التنبيهات. ويمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد في الحد من إجهاد التنبيهات من خلال تصفية التنبيهات وإعطائها الأولوية بشكل تعاوني على أساس البنية والمخاطر المحددة داخل المنظمة. وبدلاً من تطبيق نهج شامل على جميع الأحداث الأمنية، تقوم وكلاء الذكاء الاصطناعي بتحليل كل نشاط ضمن سياقه الأوسع والتواصل مع بعضهم البعض لإظهار التنبيهات التي تشير إلى مخاوف أمنية حقيقية.

على سبيل المثال، بدلاً من تشغيل التنبيهات عند حدوث أي تغييرات في أذونات الوصول، قد يحدد أحد الوكلاء منطقة حساسة متأثرة بتعديل، بينما يقوم وكيل آخر بتقييم تاريخ التغييرات المماثلة لقياس المخاطر. وبالتعاون، يركز هؤلاء الوكلاء على التكوينات أو الأنشطة التي تزيد من المخاطر الأمنية حقًا، مما يساعد فرق الأمن على تجنب الضوضاء الناتجة عن الأحداث ذات الأولوية الأقل.

من خلال التعلم المستمر من كل من استخبارات التهديد الخارجي والأنماط الداخلية، يتكيف نظام الوكلاء هذا مع المخاطر والاتجاهات الناشئة في جميع أنحاء المؤسسة. وبفضل الفهم المشترك للعوامل السياقية، يمكن للوكلاء تحسين التنبيهات في الوقت الفعلي، والتحول من طوفان من الإشعارات إلى تدفق مبسط يسلط الضوء على الرؤى الحاسمة.

يتيح هذا النهج التعاوني الحساس للسياق لفرق الأمن التركيز على القضايا ذات الأولوية العالية، مما يقلل من العبء المعرفي لإدارة التنبيهات ويعزز الكفاءة التشغيلية. ومن خلال تبني شبكة من الوكلاء الذين يتواصلون ويتكيفون بناءً على عوامل دقيقة في الوقت الفعلي، يمكن للمؤسسات أن تحقق خطوات كبيرة في التخفيف من تحديات إرهاق التنبيهات، مما يؤدي في النهاية إلى رفع فعالية العمليات الأمنية.

مستقبل الأمن السيبراني

مع نمو المشهد الرقمي، يتزايد تعقيد التهديدات السيبرانية وتكرارها. وقد أثبت دمج الذكاء الاصطناعي في استراتيجيات الأمن السيبراني أنه يشكل تحولاً في مواجهة هذه التهديدات الجديدة.

ولكن هذه الأدوات ليست علاجًا لكل التحديات التي تواجه صناعة الإنترنت. ويتعين على المنظمات أن تدرك القيود التي يفرضها الذكاء الاصطناعي، وبالتالي تتبنى نهجًا يكمل الخبرة البشرية بدلاً من أن يحل محلها. وسوف يساعد أولئك الذين يتبنون أدوات الأمن السيبراني القائمة على الذكاء الاصطناعي بعقل منفتح ونظرة استراتيجية في تشكيل مستقبل الصناعة إلى شيء أكثر فعالية وأمانًا من أي وقت مضى.