بهبود امنیت سایبری با تحلیل پیش بینی کننده به وسیله هوش مصنوعی

افزایش پیچیدگی زیر ساخت های دیجیتال و رشد وابستگی سازمان ها به سامانه های اطلاعاتی موجب شده است که تهدیدات سایبری از نظر تنوع، مقیاس و شدت اثرگذاری به صورت چشمگیری افزایش یابند. رویکردهای سنتی امنیت سایبری که عمدتا بر شناسایی واکنشی و مبتنی بر الگوهای از پیش تعریف شده استوار هستند، در مواجهه با حملات نوظهور هدفمند و چند مرحله ای کارایی محدودی دارند. در این راستا تحلیل پیش بینی کننده مبتنی بر هوش مصنوعی به عنوان یک رویکرد نوین امکان شناسایی زودهنگام الگوهای مخرب و پیش بینی رفتار مهاجمان را فراهم می سازد. این مقاله با هدف بررسی عمیق نقش تحلیل پیش بینی کننده مبتنی بر هوش مصنوعی در بهبود امنیت سایبری تدوین شده است. ابتدا مبانی نظری، مفاهیم کلیدی و پیشینه پژوهش تشریح می شود سپس چارچوبی علمی برای جمع آوری داده ها، استخراج ویژگی ها، طراحی مدل های پیش بینی کننده و استقرار عملیاتی آن ها ارائه می گردد. در ادامه شاخص های ارزیابی عملکرد، چالش های فنی و ملاحظات حقوقی و اخلاقی مورد بحث قرار می گیرد. نتایج نشان می دهد که بهره گیری صحیح از این رویکرد می تواند منجر به کاهش زمان تشخیص حملات، کاهش هشدارهای نادرست و افزایش تاب آوری سایبری سازمان ها شود.

کلیدواژه ها:

امنیت سایبری ، تحلیل پیش بینی کننده ، هوش مصنوعی ، یادگیری ماشین ، تشخیص ناهنجاری