هوش مصنوعی در امنیت سایبری

سرچشمه هوش مصنوعی به سالهای جنگ جهانی دوم برمیگردد. زمانیکه نیروهای آلمانی برای رمزنگاری و ارسال امن پیام ها از ماشین enigma استفاده می کردند و دانشمند انگلیسی به نام آلن تورینگ در تلاش برای شکست کدهای رمز شده بود. تورینگ به همراه تیمشان ماشین bombe را ساختند که enigma را رمزگشایی میکرد. 

هر دو ماشین enigma و bombe، اساس یادگیری ماشینی هستند که یکی از شاخه های هوش مصنوعی می باشد. تورینگ ماشینی را هوشمند می دانست که بدون این که ماهیت انسان یا ماشین بودن آن تشخیص داده شود، با او ارتباط برقرار کند و این مسئله پایه علم هوش مصنوعی است، یعنی ساخت ماشینی که مانند انسان فکر، تصمیم گیری و عمل کند.

رفته رفته با پیشرفت فناوری و سایر سخت افزارهای مورد نیاز برای توسعه هوش مصنوعی، ابزار هوشمند و سرویس های هوشمندی به بازار عرضه شدند که از هوش مصنوعی در بسیاری از فرآیندهای آن استفاده میکردند. بسیاری از سرویس های معروفی مانند موتور های جستجو، ماهواره ها و… از هوش مصنوعی استفاده کردند. در این مقاله شما با کاربرد ها و تاثیرات هوش مصنوعی در امنیت سایبری آشنا میشوید.

با معرفی گوشی های هوشمند و پس از آن گجت های هوشمند، هوش مصنوعی گام بلندی را برای ورود به زندگی انسان ها پشت سر گذاشت. از این زمان به بعد هوش مصنوعی برای انسان ها جلوه کاربردی تری پیدا کرد و انسان ها بیشتر با واژه هوش مصنوعی و کاربردهای آن آشنا شدند. امروزه بشر توانسته از این علم در کسب و کارها و حوزه های مختلفی مانند سلامت، کسب و کار، آموزش و پرورش، اقتصاد، قانون و قضا، تولید، برقراری امنیت و… استفاده کرد به طوری که در کسب و کارهای مختلفی بتوان از منفعت های وجود آن برخوردار شد.

سیر تحول هوش سایبری

با نگاهی به تاریخ گذشتگان در مورد جنگ ها، اطلاعات قابل اعتماد و تاکتیک های موثر جمع آوری اطلاعات مهم ترین عوامل تعیین کننده در نتیجه سناریو های جنگی هستند. از رمزگشایی پیچیده کد Enigma گرفته تا عملیات پنهان در جنگ سرد، تکنیک های جمع آوری اطلاعات، مهارت های رمزنگاری و روش هایی که برای رمزگشایی از آنها استفاده می شود، به مرور تغییر کرده است. 

مطابق با وضعیت موجود و تغییر فضای فناوری، کاملا طبیعی است که ابزار ردیابی، تجزیه و تحلیل و مقابله با تهدیدات امنیتی دیجیتال نیز به شدت تکامل یافته باشد. فایل های رمزگذاری شده پیچیده، جایگزین پیام های رادیویی رمزگذاری شده اند و امروزه شکستن اقدامات پیچیده امنیتی از هر زمان دیگری دشوارتر است.

با وجود این، در حالی که با این فن آوری های پیشرفته جای کمتری برای خطای انسانی وجود دارد، خطاها هنوز هم وجود دارند. برای بسیاری، عدم درک مقیاس و میزان وقوع یک تهدید بالقوه، عدم درک یا تفسیری از جرایم سایبری و چگونگی عملکرد یا کارکرد آن ها و به دنبال آن عدم اطمینان از امنیت داده ها واطلاعات در تمام رسانه ها اولین اشتباهی است که ممکن است رخ دهد و راه را برای صدمه و آسیب زدن به اطلاعات و منابع حساس یک رسانه باز کند.

در حقیقت، اگر فکر می کنید همه نقاط ضعف احتمالی را که احتمالا شما را آسیب پذیر می کند پوشانده اید – این فکر نادرست است بلکه ممکن است حفره های امنیتی زیادی وجود داشته باشد که از دید شما پنهان مانده است. در اصل ماهیت هوش سایبری از این نوع است، مهم نیست که امنیت شما چقدر جامع باشد، اما با استراتژی های درست همیشه می تواند از امنیت، نفوذ ناپذیری و محافظت بهتری برخوردار شد این همان جایی است که در آن تیم های امنیتی تخصصی شرکت هایی که در این زمینه هوش سایبری کار می کنند می توانند برای کمک به حفظ امنیت اطلاعات ما تلاش کنند.

تکنیک های سایبری در برخی جنبه ها از حرفه هوش مصنوعی سرچشمه میگیرند. بررسی عملیات فضای مجازی با توجه به تاریخچه و روشن شدن هر فناوری به توسعه دو موضوع کمک می کند. آنچه ما در حقیقت، آن را با عنوان مطرح سایبری میکنیم به عبارتی همان هوش مصنوعی میباشد. شباهت بین این دو زمینه تصادفی نیست. 

درک آن ها، امکانات جدیدی را برای بررسی کاربرد مفاهیم اطلاعاتی در درک روزافزون فضای مجازی باز می کند. هوش سایبری همیشه شامل ابزارهای جاسوسی و ضد جاسوسی بوده و امروز شکل فنی و تخصصی به خود گرفته است. هوش سایبری فرآیند جمع آوری، تجزیه و تحلیل و تفسیر اینگونه تاکتیک های فنی و اطلاعات است. بنابراین اطلاعاتی که تحلیل مورد، انتشار و تفسیر قرارمیگیرد، در واقع با نام هوش تعریف میشود. در مقابل، اطلاعات خام را میتوان از هر نوع منبع جمع آوری کرد و ممکن است غیر مرتبط، غیر قابل اعتماد، گمراه کننده و نادرست باشند.

این توضیح کاملا سازگار است و با معانی هوش در زبان های دیگر مطابقت دارد. در این مقاله بر اهمیت تجزیه و تحلیل و پردازش اطلاعات که به عنوان هوش تعریف می شود، تأکید می شود. همچنین به عنوان انتشار و پردازش اطلاعات شناخته میشود. این مراحل تفاوت اصلی بین اطلاعات پردازش شده و اطلاعات بی معنی است.

هوش سایبری را میتوان به عنوان ابزار یا روشی برای ردیابی و مقابله با تهدیدات دیجیتال، امنیت سایبری تعریف کرد. این نوع هوش سایبری در واقع ترکیبی از دو مفهوم جاسوسی فیزیکی و دفاعی همراه با فناوری اطلاعات مدرن می باشد. بنابراین مدیریت امنیت سایبری بخشی مهم در دفاع و اجرای سیستم های بزرگ فناوری اطلاعات است. به ویژه تشخیص زود هنگام تهدید ها و واکنش سریع به حوادث سایبری نیاز به آگاهی کامل از حملات سایبری دارد.

استفاده از هوش مصنوعی در امنیت سایبری در حال افزایش است، چنانچه محصولات امنیتی مبتنی بر هوش مصنوعی و رایانش ابری، به سرعت درحال رشد می باشند. به طوری که امروزه برخی از سازمان ها، به منظور حفاظت از داده های حساس از ابزارهایی که مبتنی بر هوش مصنوعی هستند برای شناسایی تهدیدها، کاهش زمان پاسخگویی و بهبود تکنیک ها استفاده میکنند.

ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی 

۵ نوع از ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی شامل موارد زیر می باشند که می توانند در برابر تهدیدات سایبری رخ داده شده در یک سیستم جلوگیری کنند: 

ابزار تجزیه و تحلیل هدفمند Symantec: این ابزار با استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین می تواند به طور خودکار تهدیدات را شناسایی و در برابر آنها اقدام کند. ابزار TAA حوادث درون شبکه را طی انجام فرآیندی مورد آنالیز و بررسی قرار میدهد.

ابزار Sophos: Sophos Intercept X یک شرکت نرم افزاری و سخت افزاری امنیتی است. ابزار Intercept X توسط این شرکت تولید شده است و از یک شبکه عصبی یادگیری عمیق استفاده میکند که شبیه مغز انسان عمل و رفتار می کند. قبل از اجرای یک فایل، این ابزار قادر است میلیون ها ویژگی را از یک فایل استخراج می کند و سپس با تحلیل عمیقی بر روی آن در عرض ۲۲ ثانیه مخرب بودن با نبودن فایل را تشخیص می دهد.

همچنین این ابزار بر اساس تحقیقاتی که در این مورد انجام شده برای محدود کردن حملات باج افزارها و boot-record، از تحلیل رفتاری استفاده میکند. تحلیل رفتاری این ابزار در آزمایشگاه های NSS آزمایش شده و امتیاز بالایی را به خود اختصاص داده است.

ابزار Darktrace Antigena: این ابزار محصول دفاع در برابر حملات میباشد بطوریکه Antigen قابلیت های اصلی Darktrace را گسترش میدهد تا عملکرد آنتی بادی های دیجیتال، تهدیدها و ویروسها را شناسایی و خنثی میکند. این ابزار برای شناسایی هرگونه فعالیت های مشکوک از سیستم Immune Enterprise s Darktrace استفاده میکند و بسته به شدت تهدید، به آن ها در زمان واقعی پاسخ میدهد. این ابزار به کمک فناوری اساسی یادگیری ماشین، تهدیدهای ناشناخته را شناسایی و از آنها محافظت میکند. اینکار را بدون نیاز به مداخله انسان، آگاهی قبلی از حملات و براساس تعریف یک سری قوانین انجام میدهد. با چنین توانایی پاسخگویی خودکار، سازمان ها می توانند سریعاً به تهدید ها پاسخ دهند، بدون اینکه فعالیت های تجاری مرتبط را بهم بزنند.

IBM QRadar Advisor: این ابزار، از فناوری IBM Watson برای مبارزه با حملات سایبری استفاده میکند. این از هوش مصنوعی برای بررسی خودکار هرگونه تهدید یا سوءاستفاده، استفاده میکند. QRadar از استدلال شناختی برای ارائه و تسریع بیشتر چرخه پاسخ استفاده میکند.

ویژگی های IBM QRadar Advisor

بررسی خودکار حمالت و حوادث

ابزار QRadar Advisor، با استفاده مشاهدات صورت گرفته از حوادث و با استخراج داده های محلی از این طریق، به بررسی تهدیدات میپردازد. همچنین به سرعت ارزیابی میشود که این تهدیدات از چه طریق وارد شده اند، به عنوان مثال، ایا لایه های دفاعی یک سیستم را دور زده اند یا مسدود کرده اند.

ارائه یک استدلال هوشمندانه

ابزار QRadar با استفاده از استدلال شناختی، تهدید احتمالی را شناسایی می کند بدین معنی که دلیل وقوع این تهدید مربوط به چه عواملی هستند، مانند فایل های مخرب، آدرس های IP مشکوک.

شناسایی خطرات با اولویت بالا

با استفاده از این ابزار، می توان به اطلاعات مهمی درباره یک حادثه، مانند اینکه بدافزار اجرا شده است یا خیر، با شواهد پشتیبان برای متمرکز کردن وقت خود را روی تهدیدات با خطر بالاتر، بدست آورد. سپس به سرعت درمورد بهترین روش پاسخگویی برای کسب و کار خود تصمیم بگیرید.

کسب اطلاعات مهم در مورد کاربران و دارایی های آنها

ابزار QRadar، میتواند از طریق ادغام با برنامه تحلیل رفتار کاربر، هر رفتار مشکوکی را از خودی ها تشخیص دهد و درک کند که برخی از این فعالیت ها چگونه بر سیستم ها تاثیر میگذارند.

پلتفرم 

این پلتفرم، از هوش مصنوعی برای شناسایی مهاجمان در زمان واقعی استفاده می کند. Cognito به طور خودکار تهدید را تشخیص و مهاجمان مخفی را به دام می اندازد. از الگوریتم های تشخیص رفتاری برای جمع آوری فراداده شبکه، گزارش ها و رویدادهای ابری استفاده میکند. 

 همچنین این رویدادها را تجزیه و تحلیل کرده و آنها را ذخیره میکند تا مهاجمان پنهان را در دستگاههای کاربر/ اینترنت اشیا نشان دهد.پلتفرم Cognito شامل دو بخش است:

Cognito Detect: این بخش از ابزار Cognito، با استفاده از یادگیری ماشین، علم داده و تجزیه و تحلیل رفتاری، مهاجمان پنهان را در زمان واقعی با اجرای قوانین پاسخ آشکار می کند.

Cognito Recall این بخش از داده های History به منظور تعیین تهدیدات و حمالت استفاده میکند. با این کار سرعت تشخیص و شناسایی تهدیدات را افزایش میدهد که در کل یک روش آسان برای دسترسی به بخش های آسیب دیده میباشد.

هوش تهدیدات سایبری

هوش تهدیدات سایبری، اطلاعاتی در مورد تهدید ها و عوامل تهدیدات است که به کاهش وقوع حوادث در فضای مجازی کمک میکند. منابع اطلاعات تهدید سایبری شامل اطلاعات منبع باز، هوش رسانه های اجتماعی، هوش انسانی، هوش فنی یا اطلاعاتی از وب عمیق و تاریک است. اطلاعات مربوط به تهدیدات سایبری همان چیزی است که شامل جمع آوری اطلاعات در مورد تهدیدات سایبر، ارزیابی منابع، قابلیت اعتماد و تجزیه و تحلیل آن ها از طریق تکنیک های دقیق و ساختاری بدست می آید. توسعه و پیشرفت هوش مصنوعی به جای اینکه در یک فرایند از انتها به انتها توسعه یابد، یک فرایند دایره ای است که از آن به عنوان چرخه هوش یاد می شود.

در این چرخه الزامات امنیتی بیان می شوند که این چرخه شامل جمع آوری داده ها، برنامه ریزی، اجرا و ارزیابی میباشد. بنابراین، برای تولید هوش، نتایجی از اطلاعات بدست آمده، مورد برای تولید هوش تجزیه و تحلیل قرار می گیرد به طوری که هوش از اطلاعات جدید و بازخورد و انتشار آن ها و ارزیابی مجدد حاصل میشود.

بخش تجزیه و تحلیل چرخه هوش، از بخشی که اطالعات در آن جمع آوری و انتشار میشود، متمایز می شود. چرخه حیات هوش تهدید از سه مرحله اصلی: فراهم سازی یا تولید، تجزیه و تحلیل، انتشار هوش تهدید تشکیل می شود. درنتیجه، اگر سازمانی بخواهد به سطح بلوغ در زمینۀ هوش تهدید برسد، باید این چرخه را در سازمان ایجاد نماید.

تجزیه و تحلیل هوش متکی به یک روش دقیق تفکر است که از تکنیک های تحلیلی ساختار یافته برای اطمینان از ذهنیت ها و عدم قطعیت ها برای شناسایی و مدیریت استفاده می تهدیدات کند. تحلیلگران، به جای اینکه فقط در مورد  مسائل دشوار به نتیجه برسند اگر به چگونگی نتیجه گیری فکر کنند، این مرحله تضمین می کند تا آنجا که امکان پذیر است، ذهنیت تحلیلگران را محاسبه و در صورت لزوم به حداقل برساند یا ادغام کند.

این فرآیند یک چرخه است؛ زیرا کلیه حفره های اطلاعاتی، مسائل و مشکلات، توسط هوش سایبری شناسایی میشوند. بنابراین الزامات جدیدی را برای جمع آوری اطلاعات ایجاد میشود. در نتیجه، چرخه اطلاعات دوباره شروع میشود. تحلیل گران، شکاف ها و حفره های اطلاعاتی را در مرحله تجزیه و تحلیل شناسایی میکنند و سپس این حفره های اطلاعاتی را  در مرحله انتشار و ارزیابی مجدد تعیین میکنند. در هوش تهدیدات سایبری، تجزیه و تحلیل اغلب با توجه به تاکتیک ها، تکنیک ها و رویه های آنها (TTP ها)، انگیزه ها و دسترسی به اهداف مورد نظر به سه جزء، تهدید کنندگان، قصد و توانایی آنها بستگی دارد. با مطالعه این سه گانه اغلب میتوان به ارزیابی های استراتژیک، عملیاتی و تاکتیکی آگاهانه پرداخت.

 انواع هوش تهدیدات سایبری

هوش تاکتیکی

هوش فنی (شامل شاخص هایی مانند آدرس های IP، نام فایل ها) که میتواند برای کمک به شناسایی عوامل تهدید استفاده شوند هوش تاکتیکی وقایع، تحقیقات و یا فعالیت های بی درنگ را ارزیابی میکند و پشتیبانی عملیاتی روزمره را فراهم میکند. اطلاعات تهدیدی سایبری تاکتیکی، از عملیات و رویداد های روزمره، مانند تولید امضا و شاخص های سازگار پشتیبانی میکند. این اغلب شامل استفاده محدود از تکنیک های سنتی تجزیه و تحلیل هوش است.

هوش عملیاتی

جزئیاتی در مورد انگیزه یا توانایی تهدیدکنندگان، از جمله ابزارها، تکنیک ها و روش های  آنها. اطلاعات عملیاتی حوادث خاص و بالقوه مربوط به وقایع، تحقیقات و یا فعالیت ها را ارزیابی می کند و بینش هایی را ارائه می دهد که می توانند عملیات پاسخ را هدایت و پشتیبانی کنند.

 اطلاعات تهدیدات سایبری عملیاتی یا فنی اطلاعاتی کاملا تخصصی و متمرکز بر فناوری را برای راهنمایی و پشتیبانی از واکنش به حوادث خاص فراهم می کند. چنین اطلاعاتی اغلب مربوط به کمپین ها، بدافزارها و یا ابزارها است و ممکن است به صورت گزارش های پزشکی قانونی باشد.

هوش استراتژیک

اطلاعاتی در مورد خطرات اساسی مرتبط با تهدیدات سایبری که می تواند برای پیشبرد استراتژی سازمانی سطح بالا استفاده شود. این هوش برای تشکیل دیدگاه های یکپارچه، اطلاعات متفاوت را ارزیابی می کند. تصمیم گیرندگان و سیاست گذاران را در مورد موضوعات گسترده یا بلند مدت آگاه می کند و یا هشدار به موقع تهدیدها را ارائه می دهد.

هوش استراتژیک تهدیدات سایبری با شناسایی روندها، الگوها و تهدیدها و خطرات در حال ظهور، تصویری کلی از اهداف و توانایی های تهدیدات سایبری مخرب، از جمله مجرمان، ابزارها و TTP ها را تشکیل می دهد تا به تصمیم گیرندگان و سیاست گذاران هشدارهای به موقع را اطلاع دهد.

مزایای هوش تهدیدات سایبری

هوش مصنوعی در انجام کار با حداکثر بازده با حداکثر سرعت ممکن با بهترین کیفیت محصولات کمک می کند. جلوگیری از تهدیدات سایبری و جلوگیری از حملات ایده آل است، اما تقریباً اجتناب ناپذیر است که از وقوع این حوادث جلوگیری کند. و پس از انجام این اقدامات، پاسخ سریع بسیار مهم است، هم در به حداقل رساندن آسیب ناشی از حمله و هم در بهبودی از اثرات آن. با یک “ماشین فکر”، ممکن است یک پاسخ سریع در سیستم آن نوشته شود.

• سازمان ها را قادر می سازد تا موضع امنیتی سایبری فعال را ایجاد و سیاست های کلی مدیریت ریسک را تقویت کنند
• وضعیت امنیت سایبری را علاوه بر واکنش زودهنگام در برابر تهدیدات، پیش بینی نیز میکند. 
• تشخیص بهتر تهدیدات را امکان پذیر می کند. 
• در حین و پس از تشخیص نفوذ سایبری، تصمیم گیری آگاهانه و منطقی را میگیرد. 
• هوش مصنوعی به سرعت تهدیدات را ردیابی می کند.

 الگوریتم های انطباقی یا یادگیری ماشینی، که در یک سیستم امنیتی هوشمند طراحی شده اند، می توانند تهدیدات را حتی در صورت بروز پویا نیز شناسایی و پاسخ دهند. و این دستگاههای امنیتی هوشمند ممکن است توانایی ذاتی خود را برای یادگیری، بررسی مجموعه داده های فعلی و برون یابی از آنها، برای پیش بینی تهدیدات آینده و پاسخ های قابل قبول داشته باشند.

تاثیرات هوش مصنوعی در امنیت سایبری

استفاده از سیستم های هوش مصنوعی، در دنیای امنیت سایبری میتواند سه نوع تاثیر داشته باشد: هوش مصنوعی میتواند: گسترش تهدیدات سایبری (کمیت)؛ تغییر شخصیت معمول این تهدیدها (کیفیت)؛ و تهدیدهای جدید و ناشناخته (کمیت و کیفیت) را معرفی میکند. در واقع، حملات سایبری مجهز به هوش مصنوعی همچنین میتوانند در اقدامات موثرتر، کاملا هدفمند پیچیده به دلیل کارایی، مقیاس پذیزی و انطباق پذیریاین راه حل ها وجود داشته باشند.

اهداف القوه به راحتی قابل شناسایی و کنترل هستند. در تشخیص بدافزار، هوش مصنوعی، یک شبکه عصبی کاملا آموزش دیده، احتمال مخرب بودن یک فایل را تشخیص میدهد، حتی بدون نیاز به لیست جدیدی از داده ها، اگرچه ممکن است یک سری موارد مثبت کاذب وجود داشته باشد که قادر به مسدود کردن شوند.

در ترکیبی از تکنیک های دفاعی و شناسایی تهدیدات سایبری، هوش مصنوعی به سمت تکنیک های پیش بینی حمله، حرکت خواهد کرد که می تواند سیستم های تشخیص نفوذ (IDS) را با هدف شناسایی فعالیت غیرقانونی در رایانه یا شبکه یا هرزنامه یا در سیستم های احراز هویت دو عاملی شناسایی کند. کاربرد تاکتیکی دفاعی هوش مصنوعی نیز در آینده نزدیک بر روی تست آسیب پذیری خودکار تمرکز خواهد کرد که به آن فازی نیز گفته می شود.

محیط دیگری که هوش مصنوعی در آن می تواند مفید بودن خود را اثبات کند، در زمینه ارتباطات و رسانه های اجتماعی، بهبود ربات ها و ربات های اجتماعی و تلاش برای افزایش دفاع در برابر پدیده های مربوط به محتوای دیجیتال دستکاری شده و رسانه های مصنوعی یا عمیق جعلی است که شامل فیلم، صوت، تصاویر یا متون بیش از حد واقع گرایانه که به راحتی جعلی شناخته نمی شوند، از طریق روش های پزشکی قانونی یا سایر متعارف ها.

 کاربردهای هوش سایبری در امنیت

هدف هوش مصنوعی، شبیه سازی و همانند سازی فرآیندهای تحلیلی هوش انسانی و انجام عملیات های مربوط به سرعت تصمیم گیری است. موثرترین مدل هوش مصنوعی ، هوش مصنوعی یادگیری عمیق میباشد که از یک شبکه عصبی مصنوعی ساخته شده است. این شبکه متشکل از سخت افزارها  و نرم افزار های پیکربندی شده با استفاده از الگو های عصبی و نورونی در مغز انسان می باشد. این نوع مدل، نه تنها تحلیل داده ها و تصمیم گیری را تسریع می بخشد، بلکه شبکه عصبی را قادر می سازد تا با اطلاعات جدید سازگار باشد و تکامل یابد.

معرفی کاربردهای هوش مصنوعی در زندگی امروزه

هوش مصنوعی به منظور تقویت زیرساخت های امنیتی سازمان ها مورد استفاده قرار میگیرد. مثال های متعددی را میتوان در زندگی واقعی زد که به طور قابل توجهی، با استفاده از این راه حل های مبتنی بر هوش مصنوعی، امنیت سایبری را بهبود داده میشود. بدین منظور می توان مثال های مفهومی زیادی را در ای دنیای واقعی عنوان کرد تا کاربرد هوش مصنوعی به شکل ملموس تری حس شود، از قبیل:

•  جیمیل با استفاده از یادگیری ماشین، ۱۰۰ میلیون اسپم را در روز مسدود می کند. شرکت جیمیل، سیستمی را جهت فیلتر کردن ایمیل ها و ارائه یک محیط بدون هرزنامه به طور کارآمد توسعه داده است.
• IBM با”آموزش شناختی واتسون” از یادگیری ماشین، برای شناسایی تهدیدات سایبری و سایر راه حل های امنیت سایبری استفاده می کند.
• گوگل از “یادگیری ماشین عمیق”، برای ذخیره ویدئوهای در فضای ابری ۱ خود استفاده می کند. در این بستر، ویدئوهای ذخیره شده در سرور بر اساس محتوا و زمینه آن مورد تجزیه و تحلیل قرار می گیرند. هرزمان مورد مشکوکی مشاهده شد، الگوریتم های هوش مصنوعی هشدارهای امنیتی را ارسال می کنند.
•  پلتفرم Ballix برای حفاظت از زیرساخت IT در برابر نقض داده ها و امنیت، از پیش بینی های خطرپذیر یادگیری ماشین استفاده می کند.

به زودی سیستم های مجهز به هوش مصنوعی بخش جدایی ناپذیر از راه حل های امنیت سایبری خواهند بود. همچنین توسط مجرمان اینترنتی برای آسیب رساندن به سازمان ها استفاده خواهد شد. با این کار هوش مصنوعی با استفاده از برنامه های خودکار در معرض تهدیدات پیشرفته قرار میگیرد. مانند هر راه حل دیگر برای میت سایبری، هوش مصنوعی ۱۰۰% بی خطر نیست. این روش مانند یک شمشیر دو لبه است که توانایی محدود کردن حملات سایبری و به طور خودکار انجام کار های روزمره را دارد، اما با این وجود یک نعمت است. چناچه وظایف روزمره را به طور خودکار انجام می دهد، در حالی که همین فناوری احتمال خطاهای انسانی و سهل انگاری های کمتر را افزایش میدهد.