اینجاست که هوش مصنوعی می‌تواند به کسب و کارها کمک کند. به گزارش قدس و به نقل از پلیس فتا، به گفته مجمع جهانی اقتصاد، اقدام‌های حفاظتی اتخاذ شده توسط شرکت‌ها فوراً قدیمی می‌شود. سال گذشته، تعداد حملات 30درصد افزایش یافت و این روند نگران‌کننده همچنان ادامه دارد.
سال 2020، هوش مصنوعی در امنیت سایبری بیش از 10میلیارد دلار ارزش داشت و تا سال 2027، قیمت آن تقریباً 5/4 برابر خواهد شد. IBM  تخمین می‌زند شرکت‌هایی که هوش مصنوعی ندارند، سه برابر بیشتر از شرکت‌هایی که سیستم‌های ردیابی خودکار مستقر دارند، برای کاهش حملات سایبری هزینه می‌کنند. نزدیک به نیمی از مدیرانی که توسط Capgemini مورد بررسی قرار گرفتند می‌گویند از یک الگوریتم هوشمند برای شناسایی تهدیدات سایبری استفاده می‌کنند. با کمک آن، 34درصد از این متخصصان حملات را پیش‌بینی می‌کنند و 18درصد به حوادث پاسخ می‌دهند.

رشد 24درصدی امنیت سایبری تا 2027
تحقیقات دقیق می‌گوید هوش مصنوعی در امنیت سایبری با رشد 24درصدی در سال تا سال2027 به 46میلیارد دلار خواهد رسید.
نزدیک به نیمی از مدیرانی که توسط Capgemini مورد بررسی قرار گرفتند می‌گویند از یک الگوریتم هوشمند برای شناسایی تهدیدات سایبری استفاده می‌کنند. با کمک آن، 34درصد از این متخصصان حملات را پیش‌بینی می‌کنند و 18درصد به حوادث پاسخ می‌دهند. براساس روند فوق، تحقیقات دقیق می‌گوید هوش مصنوعی در امنیت سایبری با رشد 24درصدی در سال تا سال2027 به 46 میلیارد دلار خواهد رسید.
پردیسی را تصور کنید که از چندین ساختمان تشکیل شده است. ورود به داخل سخت نیست، زیرا نمی‌توان در هر دری یک محافظ قرار داد. اینجاست که هوش مصنوعی کمک می‌کند. دوربین‌ها چهره بازدیدکنندگان را می‌خوانند. 
هرچه دفتر بزرگ‌تر باشد، خطر نفوذ بیشتر است و سیستم‌های هوش مصنوعی برای تشخیص چهره مفیدتر هستند. در یک ویدئو، یک الگوریتم، افرادی که خط مشی امنیتی را نقض می‌کنند، مشخص می‌کند. تصویر صورت یک فرد با پایگاه داده عکس‌های کارکنان مقایسه می‌شود. بنابراین، سیستم تعیین می‌کند که کارمند یا غریبه‌ای تصمیم گرفته است به طورغیرقانونی وارد دفتر شود. اگر استفاده از هوش مصنوعی در یک شبکه شرکتی یا اینترنت را در نظر بگیریم، می‌توانیم در مورد 6 گزینه اصلی برای استفاده از یک الگوریتم هوشمند صحبت کنیم که شامل شناسایی کدهای مخرب و فعالیت‌های مخرب در شبکه‌های شرکتی است که هوش مصنوعی به طور خودکار دامنه‌ها را با تجزیه و تحلیل ترافیک DNS برای شناسایی دامنه‌های C&C، مخرب، هرزنامه، فیشینگ و شبیه‌سازی و... طبقه‌بندی می‌کند.
امروزه دامنه‌ها در یک یا دو دقیقه ایجاد می‌شوند و در عرض نیم ساعت بیش از دو یا سه مرتبه استفاده نمی‌شوند و سپس مجرمان به دامنه‌های دیگر تغییر می‌کنند. برای ردیابی آن‌ها، قرار دادن فهرست سیاه کافی نیست و باید از فناوری هوش مصنوعی استفاده کنید. یک الگوریتم هوشمند یاد می‌گیرد که چنین دامنه‌هایی را شناسایی کرده و بلافاصله آن‌ها را مسدود کند.
به گفته سیسکو، بیش از 80درصد از ترافیک اینترنت رمزگذاری شده  نیاز به تحلیل دارد. می‌توانید طرح «مرد دولتی در وسط» را اعمال کنید یا از فناوری هوش مصنوعی استفاده کنید که بدون رمزگذاری و رمزگشایی، به شما امکان می‌دهد مسائل زیر را با متادیتا و بسته‌های شبکه و بدون تحلیل بارگذاری شناسایی کنید: کد مخرب، خانواده بدافزار، برنامه‌های کاربردی مورد استفاده و دستگاه‌هایی که در چارچوب یک جلسه TLS رمزگذاری شده و یا SSL یک نسخه یا نسخه دیگر کار می‌کنند. این‌ها فناوری‌هایی هستند که در عمل کار می‌کنند و به شما این امکان را می‌دهند که بفهمید در ترافیک رمزگذاری شده که حجم آن در حال افزایش است چه اتفاقی می‌افتد و شما نیازی به سرمایه‌گذاری زیادی در آن ندارید.

هوش مصنوعی را فراموش نکنید
بر اساس آمار، هوش مصنوعی توصیه‌هایی در مورد استفاده از ابزارهای حفاظتی یا تنظیماتی که برای افزایش خودکار امنیت شبکه شرکتی باید تغییر کند، ارائه می‌کند. به عنوان مثال مؤسسه فناوری ماساچوست AI2 را ایجاد کرده است، سیستمی که تهدیدات ناشناخته را با احتمال 85درصد شناسایی می‌کند. هر چه سیستم، تحلیل‌های بیشتری انجام دهد، به دلیل مکانیسم بازخورد، تخمین بعدی را با دقت بیشتری ارائه می‌دهد. علاوه بر این، یک الگوریتم هوشمند این کار را در چنان مقیاس و با چنان سرعتی انجام می‌دهد که مدافعان انسانی قادر به انجام آن نیستند.
هوش مصنوعی در امنیت سایبری چشم‌اندازهای خوبی دارد. اما باید مانند هر فناوری دیگری به طور معقول با آن برخورد کرد. هوش مصنوعی شما را از حملات جدی ناشی از نادیده گرفتن قوانین اساسی امنیت سایبری نجات نخواهد داد.