کاربرد های یادگیری ماشین در تشخیص و مقابله با تهدیدات سایبری

یادگیری ماشین در سال های اخیر به یکی از موثرترین رویکردها برای تشخیص و مقابله با تهدیدات سایبری تبدیل شده است. این فناوری با تحلیل داده های شبکه، لاگ های امنیتی، رفتار بدافزار و رخدادهای عملیاتی، امکان کشف نفوذ، شناسایی ناهنجاری و اولویت بندی هشدارها را فراهم می کند. با وجود پیشرفت های چشمگیر، چالش هایی مانند نرخ بالای هشدار کاذب، عدم توازن داده، حملات خصمانه و دشواری استقرار در محیط های واقعی همچنان پابرجاست. این مقاله با رویکردی مروری، کاربردهای اصلی یادگیری ماشین در امنیت سایبری را در چهار محور تشخیص نفوذ، شناسایی بدافزار، تحلیل رخدادهای SOC و امنیت IoT بررسی می کند و در پایان، شکاف های پژوهشی و مسیرهای آینده را پیشنهاد می دهد..

کلیدواژه ها:

یادگیری ماشین ، تشخیص نفوذ ، یادگیری عمیق ، کشف ناهنجاری ، امنیت سایبری ، بدافزار ، اینترنت اشیا ، (SOC)