نقش یادگیری ماشین در بهبود امنیت سایبری

در عصر دیجیتال کنونی، وابستگی جوامع و سازمان ها به فناوری اطلاعات و شبکه های رایانه ای به شکل چشمگیری افزایش یافته است. این وابستگی، علاوه بر تسهیل امور روزمره و افزایش بهره وری، زمینه ساز شکل گیری تهدیدهای جدیدی در فضای مجازی شده است. حملات سایبری، نفوذ به سامانه های اطلاعاتی، سرقت داده های محرمانه و انتشار بدافزارها تنها بخشی از چالش های امنیتی هستند که امنیت سایبری را به یکی از حیاتی ترین دغدغه های دنیای فناوری تبدیل کرده اند . در سال های اخیر، روش های سنتی امنیت سایبری مانند فایروال ها و سامانه های تشخیص نفوذ مبتنی بر قوانین ثابت، دیگر پاسخگوی پیچیدگی و پویایی تهدیدهای نوین نبوده اند. مجرمان سایبری از تکنیک های پیشرفته و حملات هدفمند استفاده می کنند که قابلیت شناسایی توسط الگوهای از پیش تعریف شده را ندارند. در چنین شرایطی، بهره گیری از فناوری های هوشمند، به ویژه یادگیری ماشین (Machine Learning)، به عنوان رویکردی نوین و موثر برای تقویت سامانه های امنیتی مطرح شده است . یادگیری ماشین، شاخه ای از هوش مصنوعی است که به سیستم ها امکان می دهد بدون برنامه ریزی صریح، از داده ها بیاموزند و الگوهای پنهان را شناسایی کنند. این ویژگی باعث شده است که الگوریتم های یادگیری ماشین در حوزه امنیت سایبری بتوانند تهدیدهای جدید و ناشناخته را با دقت بالا تشخیص دهند، رفتارهای مشکوک را تحلیل کنند و در نهایت، واکنش های سریع تری در برابر حملات نشان دهند . اهمیت یادگیری ماشین در امنیت سایبری از آن جا ناشی می شود که حجم داده های تولیدشده در شبکه ها بسیار زیاد و پردازش دستی آن ها غیرممکن است. بنابراین، سیستم های مبتنی بر یادگیری ماشین می توانند با تحلیل خودکار داده ها، الگوهای حمله را در زمان واقعی شناسایی کرده و از بروز خسارات گسترده جلوگیری کنند . هدف این مقاله، بررسی نقش و کاربردهای یادگیری ماشین در بهبود امنیت سایبری است. در ادامه، مفاهیم پایه هر دو حوزه معرفی شده و سپس کاربردهای عملی، مزایا، چالش ها و آینده این فناوری در عرصه امنیت اطلاعات مورد تحلیل قرار می گیرد.