معماری سیستم های امنیتی مقاوم در برابر حملات هوش مصنوعی و کوانتومی، با تمرکز بر حفاظت داده ها و حریم خصوصی در محیط های توزیع شده

چکیدهبا پیشرفت سریع هوش مصنوعی و ظهور رایانش کوانتومی، چالش های امنیتی در محیط های توزیع شده به شدت افزایش یافته اند. سیستم های سنتی امنیتی که پیش تر قادر به محافظت از داده ها و حریم خصوصی کاربران بودند، در مواجهه با حملات هوشمند مبتنی بر یادگیری ماشین و توان پردازشی کوانتومی ناکارآمد می شوند. این مقاله به بررسی معماری سیستم های امنیتی مقاوم در برابر این نوع تهدیدات می پردازد، با تمرکز ویژه بر حفظ محرمانگی، یکپارچگی و دسترس پذیری داده ها در محیط های توزیع شده پیچیده. تحلیل ما شامل بررسی مکانیسم های رمزنگاری مقاوم در برابر کوانتوم، سامانه های شناسایی و پاسخ به تهدیدات مبتنی بر هوش مصنوعی، و طراحی لایه های امنیتی چندگانه برای افزایش انعطاف پذیری شبکه است. همچنین چالش ها و محدودیت های عملیاتی پیاده سازی این معماری ها در شبکه های واقعی مورد بحث قرار گرفته و راهکارهای پیشنهادی ارائه می شود. نتایج این تحقیق نشان می دهد که یک رویکرد ترکیبی مبتنی بر رمزنگاری کوانتومی، الگوریتم های یادگیری ماشین مقاوم و معماری شبکه توزیع شده، می تواند سطح امنیت و حریم خصوصی را به طور قابل توجهی افزایش دهد، در حالی که قابلیت مقیاس پذیری و کارایی سیستم نیز حفظ می شود.

کلیدواژه ها:

امنیت سایبری ، حریم خصوصی ، شبکه های توزیع شده ، رمزنگاری مقاوم در برابر کوانتوم ، یادگیری ماشین مقاوم ، حفاظت داده ها ، حملات هوش مصنوعی ، معماری چندلایه امنیتی ، ناشناس سازی داده ، پردازش توزیع شده