کاربرد الگوریتمهای یادگیری ماشین در بهبود امنیت سایبری سامانه های اطلاعاتی

با گسترش تهدیدات سایبری و پیچیدگی روزافزون حملات، امنیت سایبری تبدیل به یکی از مهمترین چالش های سازمان ها و دولت ها شده است. این تحقیق به بررسی کاربرد الگوریتم های یادگیری ماشین در بهبود امنیت سایبری سامانه های اطلاعاتی می پردازد. هدف این پژوهش، تحلیل تاثیر الگوریتم های یادگیری ماشین بر افزایش دقت و سرعت در شناسایی تهدیدات، کاهش زمان واکنش و پیش بینی رفتارهای مهاجم است. نتایج این تحقیق نشان می دهند که استفاده از مدل های یادگیری ماشین، به ویژه در تحلیل بلادرنگ داده های شبکه، می تواند زمان واکنش به حملات سایبری را به طور چشمگیری کاهش دهد. در این مطالعه، مدل های مختلف یادگیری ماشین نظیر SVM، Random Forest و Neural Networks به منظور شناسایی و پیش بینی تهدیدات در زمان واقعی به کار گرفته شدند. همچنین، این پژوهش به مزایا و چالش های استفاده از یادگیری ماشین در این زمینه پرداخته و بر اهمیت انتخاب مدل های سریع، زیرساخت های پردازشی قوی و تحلیل داده های بهینه شده تاکید کرده است. یافته ها نشان می دهند که سامانه های مبتنی بر یادگیری ماشین می توانند در کمتر از چند ثانیه تهدیدات را شناسایی کرده و واکنش مناسب را ارائه دهند، که در نهایت منجر به افزایش اثربخشی تیم های امنیتی و کاهش آسیب پذیری سازمان ها می شود. این پژوهش پیشنهاداتی برای بهبود پیاده سازی یادگیری ماشین در سامانه های امنیت سایبری ارائه می دهد و بر لزوم به روزرسانی مستمر مدل ها تاکید دارد.

کلیدواژه ها:

امنیت سایبری ، یادگیری ماشین ، تحلیل بلادرنگ ، شناسایی تهدیدات ، کاهش زمان واکنش