الاستفادة من الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في أمن الهوية
يوضح جوناثان نيل، نائب رئيس هندسة الحلول في Saviynt ، مدى أهمية تقنيات الذكاء في الحفاظ على أمن الهوية.
أدى ظهور ChatGPT مؤخرًا إلى زيادة الاهتمام بالذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML).
بينما يقوم الجميع بوضع نظريات حول الاستخدام المحتمل لهذه التقنيات، يعمل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي بالفعل على تسريع أمان الهوية من خلال تبسيط العمليات وتقديم رؤى قابلة للتنفيذ للمسؤولين والمستخدمين.
يشير أمن الهوية إلى التدابير والتقنيات المستخدمة لحماية الهوية الفريدة للفرد أو الجهاز والمعلومات الحساسة من السرقة أو إساءة الاستخدام أو الاختراق.
يركز هذا النوع من الأمان على التحقق من هوية المستخدم البشري أو الرقمي والمصادقة عليها قبل منح الوصول إلى أنظمة أو معلومات معينة. يتضمن عدة مكونات، بما في ذلك المصادقة والترخيص والتحكم في الوصول.
يعد تأمين الهويات أمرًا بالغ الأهمية في العصر الرقمي اليوم حيث تستمر التهديدات الإلكترونية في التطور وتصبح المخاطر المرتبطة بانتهاكات البيانات وسرقة الهوية شديدة بشكل متزايد.
يجب على المؤسسات والأفراد حماية هويتهم الشخصية والمعلومات الحساسة بشكل استباقي، بما في ذلك تنفيذ آليات مصادقة قوية، ومراقبة ومراجعة ضوابط الوصول بانتظام، والبقاء على اطلاع بأحدث ممارسات وتقنيات الأمان.
قبل النظر في كيفية استفادة الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في تعزيز برامج أمان الهوية، دعنا نحدد كيفية عمل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والمفرق الرئيسية لهاتين التقنيتين.
ما الفرق بين الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي؟
بينما يعد كل من الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي مجالين من علوم الكمبيوتر يتعاملان مع تطوير أنظمة ذكية، إلا أن هناك فرقًا كبيرًا بين هاتين التقنيتين.
يتضمن الذكاء الاصطناعي إنشاء برامج كمبيوتر يمكنها أداء المهام التي تتطلب عادةً ذكاءً بشريًا، مثل حل المشكلات واتخاذ القرار ومعالجة اللغة الطبيعية.
ML هو حقل فرعي من الذكاء الاصطناعي يقوم بإنشاء خوارزميات يمكنها التعلم والتحسين من البيانات دون أن تتم برمجتها بشكل صريح.
الفرق الرئيسي بين هاتين التقنيتين هو أن الذكاء الاصطناعي هو مفهوم أوسع يشمل تقنيات وأساليب مختلفة.
في الوقت نفسه، يعد ML تطبيقًا محددًا للذكاء الاصطناعي يتضمن تدريب خوارزميات للتعرف على الأنماط في البيانات وإجراء تنبؤات أو قرارات بناءً على تلك البيانات.
بجانب البحث الأكاديمي أو النظري في مجال الذكاء الاصطناعي، والذي يركز على تطوير خوارزميات جديدة أو النهوض بالمعرفة الأساسية للمجال، فإن الذكاء الاصطناعي التطبيقي والتوليد هما الفرعان اللذان يجدان تطبيقًا عمليًا في الحياة اليومية، المهنية أو الشخصية.
غالبًا ما تتضمن حلول الذكاء الاصطناعي التطبيقية معالجة اللغة الطبيعية أو رؤية الكمبيوتر أو تقنيات الذكاء الاصطناعي الأخرى جنبًا إلى جنب مع الخبرة والبيانات الخاصة بالمجال.
يستخدم هذا الفرع في مجالات مختلفة، مثل الرعاية الصحية، والتمويل، والنقل، والتصنيع، وما إلى ذلك، يندرج ML تحت هذا الفرع من تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي.
تتضمن أمثلة حلول الذكاء الاصطناعي المطبقة كشف الاحتيال في المعاملات المالية، والصيانة التنبؤية في التصنيع، وروبوتات المحادثة لخدمة العملاء، وأنظمة التوصية للتجارة الإلكترونية، والتعرف على الصور في الرعاية الصحية.
بشكل عام، يهدف الذكاء الاصطناعي التطبيقي إلى جلب فوائد تقنيات الذكاء الاصطناعي إلى حالات الاستخدام العملي، وتحسين الكفاءة والإنتاجية واتخاذ القرار في مختلف الصناعات والمجالات.
من ناحية أخرى، يشير الذكاء الاصطناعي العام إلى الأنظمة التي يمكنها أداء مهام شبيهة بالبشر. إنها مجموعة فرعية من التعلم الآلي تتضمن نماذج تدريبية لإنشاء مخرجات جديدة، مثل الصور أو مقاطع الفيديو أو الموسيقى أو النصوص.
باستخدام خوارزميات التعلم العميق لتعلم الأنماط والعلاقات داخل مجموعة بيانات، يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي إنشاء محتوى جديد مشابه في الأسلوب أو التنسيق أو الهيكل.
للعمل، يتم تدريب هذه الخوارزميات على مجموعات بيانات كبيرة، غالبًا ما تحتوي على ملايين الأمثلة، ويمكن أن تنتج مخرجات واقعية ومقنعة للغاية، كما لاحظنا حاليًا مع ChatGPT.
للذكاء الاصطناعي التوليدي تطبيقات محتملة في مجالات مثل الرعاية الصحية والتمويل والقيادة الذاتية، حيث يمكن استخدامه لإنشاء بيانات تركيبية لاختبار وتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي.
بالانتقال إلى أمان الهوية، يمكن الاستفادة من ML بسهولة أكبر لتحليل سلوك المستخدم، والعثور على الثغرات الأمنية والتخفيف منها، وتبسيط العمليات.
كيف يمكن الاستفادة من ML لتعزيز برامج أمن هوية الشركات
يمكن أن توفر تقنية ML رؤى واقتراحات قيمة بناءً على تحليل البيانات، وتحسين سير العمل وتقليل الإحباط للمسؤولين المكلفين بإدارة برامج أمان الهوية.
هناك طرق متعددة يمكن من خلالها تطبيق ML بشكل فعال في هذا المجال، على سبيل المثال، من خلال تمكين القوى العاملة، وتبسيط الإدارة، وخفض التكاليف، وأكثر من ذلك.
من خلال فهمه للسياق، يمكن للنظام أن يوصي تلقائيًا بالخطوة التالية أو مراجعة سير العمل، مما يؤدي إلى عمليات محسنة ومبسطة، وأخطاء بشرية أقل، وأمن عام أقوى.
أحد الأمثلة على كيفية الاستفادة من ML لأمن الهوية هو عند تقييم حقوق الوصول وأنماط الاستخدام. هنا، يمكّن ML النظام من التوصية بالوصول طوال دورة حياة الهوية، من الطلب الأولي إلى حملات الشهادات الصغيرة المستمرة.
علاوة على ذلك، يمكن أتمتة العديد من الأنشطة الروتينية المتعلقة بأمن الهوية، مما يجعل إعداد الموظفين أسرع.
يمكن للنظام أيضًا تقديم رؤى لأصحاب الاستحقاقات حول كيفية مقارنة وصول الشخص بوصول أقرانهم والأدوار الأخرى، مما يساعد على تسريع الموافقات وتقليل الاستنفاد الرقمي للمسؤولين والمستخدمين النهائيين.
علاوة على ذلك، يمكن للتعلم الآلي اكتشاف السلوك غير العادي والشذوذ في الهوية الذي قد يهدد المنظمة.
من خلال تحليل هذه القيم المتطرفة، يمكن أتمتة عمليات إبطال الوصول أو استخدامها لبدء مراجعات إضافية. عند تطوير الأدوار والحفاظ عليها، يمكن لتعلم الآلة تقييم الأدوار الحالية، وتحديد أي أدوار مماثلة يمكن دمجها، واقتراح أدوار جديدة قد تكون مفيدة.
الفوائد الإضافية التي يوفرها الذكاء الاصطناعي
يعد استخدام التحليلات والذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لتحسين أمان هوية المؤسسة أمرًا بالغ الأهمية لتجاوز تهديدات الأمن السيبراني.
بدلاً من العبارات الطنانة، يريد القادة رؤية حالات استخدام في العالم الحقيقي حيث يتقارب ذكاء الإنسان والآلة بشكل هادف.
يمكن أن يجلب الذكاء الاصطناعي العديد من الفوائد لإدارة الوصول إلى الهوية (IAM)، مثل:
- تحسين الأمان: يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي تعزيز التدابير الأمنية من خلال اكتشاف الحالات الشاذة والأنشطة المشبوهة في الوقت الفعلي، مما يسمح لفرق الأمن بالاستجابة للتهديدات المحتملة ومنع أي ضرر محتمل على الفور؛
- كشف الاحتيال: يمكن للذكاء الاصطناعي اكتشاف الأنشطة الاحتيالية المتعلقة بالهوية، مثل الكشف عن عمليات التصيد الاحتيالي وهجمات الهندسة الاجتماعية وحسابات المستخدمين المزيفة. يمكن لهذه الأنظمة التعرف على الأنماط والسلوكيات المرتبطة بالأنشطة الاحتيالية والإبلاغ عن أي حالات شاذة؛
- تجربة مستخدم محسّنة: من خلال الاستفادة من تقنية الذكاء الاصطناعي، يمكن لأنظمة IAM تقديم تجربة أكثر تخصيصًا وبديهية من خلال التكيف مع سلوك المستخدم وتفضيلاته ومتطلباته؛ و
- خفض التكلفة: يمكن للذكاء الاصطناعي مساعدة المؤسسات في تقليل تكاليف إدارة الوصول والاستجابة للحوادث الأمنية عن طريق أتمتة المهام المتكررة وتقليل متطلبات التدخل البشري.
يمكن للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي إحداث ثورة في أنظمة الأمان
يتمتع الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي بالقدرة على إحداث ثورة في أمن الهوية وتسريع اعتماد البرامج ذات الصلة من خلال توفير رؤى قابلة للتنفيذ وتبسيط العمليات.
يعد أمن الهوية أمرًا بالغ الأهمية في العصر الرقمي اليوم، حيث تستمر التهديدات الإلكترونية في التطور، وتصبح المخاطر المرتبطة بانتهاكات البيانات وسرقة الهوية شديدة بشكل متزايد.
يمكن لـ ML أتمتة الأنشطة الروتينية المتعلقة بأمان الهوية، واكتشاف السلوك غير العادي والشذوذ في الهوية، وتقييم حقوق الوصول وأنماط الاستخدام، وتقديم رؤى لأصحاب الاستحقاقات.
بالإضافة إلى ذلك، يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي تعزيز الإجراءات الأمنية وتحسين تجربة المستخدم من خلال تقليل الوقت والجهد اللازمين لإدارة برامج IAM.
باستخدام هذه القدرات، يمكن للمنظمات تحديد ومعالجة الوصول والأنشطة عالية الخطورة بسرعة، مما يضمن الامتثال التنظيمي على أساس مستمر.
يمكن أن يؤدي دمج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في برامج أمن الهوية إلى تحسين الكفاءة والإنتاجية واتخاذ القرار، وتمكين المنظمات والأفراد من حماية هويتهم الشخصية ومعلوماتهم الحساسة.
علاوة على ذلك، يمكن للمنظمات تقليص مشهد التهديدات عن طريق تقليل الامتيازات المفرطة والخطأ البشري.
المصدر: innovationnewsnetwork
قد يهمك:
