کاربرد یادگیری تقویتی در طراحی سامانه های دفاع سایبری تطبیقی

با پیچیده تر شدن تهدیدات سایبری و افزایش حملات پویا و هدفمند، روش های سنتی دفاع همچون فایروال های ایستا و سیستم های تشخیص نفوذ مبتنی بر امضا، کارایی خود را تا حد زیادی از دست داده اند. در سال های اخیر، یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning – RL) به عنوان یکی از شاخه های مهم هوش مصنوعی، توانسته نقش موثری در توسعه سامانه های دفاعی هوشمند و تطبیقی ایفا کند. ماهیت تعامل محور RL این امکان را فراهم می سازد که یک عامل هوشمند با محیط شبکه تعامل کرده، تجربه کسب کند، راهبردهای امنیتی را بهینه کرده و به شکل خودکار به تغییرات تهدیدات واکنش نشان دهد. در این مقاله، ابتدا مبانی یادگیری تقویتی معرفی می شود، سپس کاربردهای آن در حوزه دفاع سایبری مورد بررسی قرار می گیرد. در ادامه، معماری سیستم های دفاع سایبری مبتنی بر RL، نمونه پژوهش های معتبر، چالش ها و چشم انداز آینده این حوزه تحلیل خواهد شد.

کلیدواژه ها:

یادگیری تقویتی ، امنیت سایبری ، هوش مصنوعی ، تشخیص نفوذ ، پاسخ خودکار به حادثه ، دفاع تطبیقی