امنیت سایبری با هوش مصنوعی + روش های ارتباط با AI در امنیت + مزایا🟢

امنیت سایبری با هوش مصنوعی، با پشتیبانی از یادگیری ماشینی، قرار است ابزاری قدرتمند در آینده نزدیک باشد. مانند سایر صنایع، تعامل انسانی از دیرباز در امنیت ضروری و غیرقابل جایگزین بوده است. در حالی که امنیت سایبری در حال حاضر به شدت به منابع انسانی متکی است، ما به تدریج می بینیم که فناوری در کارهای خاص بهتر از ما شده است. در این مقاله قصد داریم در مورد ارتباط بین هوش مصنوعی و امنیت سایبری صحبت کنیم.

امنیت سایبری با هوش مصنوعی

هر پیشرفت تکنولوژی ما را کمی به تکمیل نقش های انسانی به طور موثرتر نزدیک می کند. در میان این پیشرفت‌ها، چند حوزه تحقیقاتی در هسته اصلی آن قرار دارند:

هوش مصنوعی (AI) طوری طراحی شده است که به رایانه ها توانایی پاسخگویی کامل ذهن انسان را بدهد. این چتری است که بسیاری دیگر از جمله یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق تحت آن قرار می گیرند.
یادگیری ماشینی (ML) از الگوهای رفتاری موجود استفاده می کند و تصمیم گیری را بر اساس داده ها و نتیجه گیری های گذشته شکل می دهد. برای برخی تغییرات هنوز مداخله انسان مورد نیاز است. ML احتمالا مرتبط ترین رشته امنیت سایبری هوش مصنوعی تا به امروز است.
یادگیری عمیق (DL) با تصمیم گیری از الگوهای گذشته مشابه یادگیری ماشین عمل می کند، اما به تنهایی تنظیمات را انجام می دهد. یادگیری عمیق در امنیت سایبری در حال حاضر در محدوده یادگیری ماشین قرار می گیرد، بنابراین ما در اینجا بیشتر بر ML تمرکز خواهیم کرد.

ارتباط دقیق AI و امنیت سایبری

هوش مصنوعی و امنیت سایبری انقلابی و بسیار نزدیک‌تر از آن چیزی که ما فکر می‌کنیم معرفی شده‌اند. با این حال، این تنها یک حقیقت جزئی است که باید با انتظارات محتاطانه به آن نزدیک شد. واقعیت این است که ممکن است در آینده با پیشرفت های نسبتاً تدریجی روبرو شویم. در منظر، آنچه ممکن است در مقایسه با آینده ای کاملاً خودمختار تدریجی به نظر برسد، در واقع هنوز فراتر از آنچه در گذشته قادر به انجام آن بوده ایم، جهش دارد.

همانطور که ما پیامدهای احتمالی امنیت در یادگیری ماشین و هوش مصنوعی را بررسی می کنیم، مهم است که نقاط دردناک فعلی در امنیت سایبری را مشخص کنیم. فرآیندها و جنبه‌های زیادی وجود دارد که ما مدت‌هاست آن‌ها را به‌عنوان عادی پذیرفته‌ایم که می‌توان آن‌ها را تحت چتر فناوری‌های هوش مصنوعی درمان کرد.

خطای انسانی در پیکربندی

خطای انسانی بخش مهمی از ضعف های امنیت سایبری است. به عنوان مثال، مدیریت پیکربندی صحیح سیستم حتی با وجود تیم های بزرگ فناوری اطلاعات که درگیر راه اندازی هستند، می تواند بسیار دشوار باشد. در جریان نوآوری مداوم، امنیت رایانه بیش از هر زمان دیگری لایه لایه شده است. ابزارهای پاسخگو می توانند به تیم ها کمک کنند تا مشکلاتی را که با جایگزینی، اصلاح و به روز رسانی سیستم های شبکه ظاهر می شوند، پیدا کرده و کاهش دهند.

در نظر بگیرید که چگونه زیرساخت‌های اینترنتی جدیدتر مانند محاسبات ابری ممکن است بر روی چارچوب‌های محلی قدیمی‌تر قرار بگیرند. در سیستم های سازمانی، یک تیم فناوری اطلاعات برای ایمن سازی این سیستم ها باید از سازگاری اطمینان حاصل کند. فرآیندهای دستی برای ارزیابی امنیت پیکربندی باعث می‌شود تیم‌ها احساس خستگی کنند زیرا به‌روزرسانی‌های بی‌پایان را با وظایف عادی پشتیبانی روزانه متعادل می‌کنند. با اتوماسیون هوشمند و تطبیقی، تیم ها می توانند مشاوره به موقع در مورد مسائل تازه کشف شده دریافت کنند. آن‌ها می‌توانند در مورد گزینه‌هایی برای ادامه مشاوره دریافت کنند، یا حتی سیستم‌هایی برای تنظیم خودکار تنظیمات در صورت نیاز در اختیار داشته باشند.

امنیت سایبری با هوش مصنوعی می تواند به شدت سریع تر و قوی تر از امنیت با انسان ها باشد

کارایی انسانی با فعالیت های مکرر

کارایی انسانی یکی دیگر از نقاط دردسر صنعت امنیت سایبری است. هیچ فرآیند دستی هر بار به طور کامل قابل تکرار نیست، به خصوص در یک محیط پویا مانند محیط ما. راه اندازی انفرادی بسیاری از ماشین های نقطه پایانی یک سازمان یکی از وقت گیرترین وظایف است. حتی پس از راه‌اندازی اولیه، تیم‌های فناوری اطلاعات بعداً برای اصلاح پیکربندی‌های نادرست یا تنظیمات قدیمی که نمی‌توانند در به‌روزرسانی‌های راه دور وصله شوند، دوباره از همان دستگاه‌ها بازدید می‌کنند.

علاوه بر این، زمانی که کارکنان وظیفه پاسخگویی به تهدیدات را بر عهده دارند، دامنه تهدید مذکور می تواند به سرعت تغییر کند. در جایی که تمرکز انسان ممکن است توسط چالش‌های غیرمنتظره کند شود، یک سیستم مبتنی بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی می‌تواند با حداقل تاخیر حرکت کند.

خستگی، هشدار ، تهدید

اگر با احتیاط رفتار نشود، خستگی هشدار تهدید، ضعف دیگری به سازمان می دهد. سطوح هجومی در حال افزایش هستند زیرا لایه‌های امنیتی فوق‌الذکر پیچیده‌تر و گسترده‌تر می‌شوند. بسیاری از سیستم های امنیتی برای واکنش به بسیاری از مسائل شناخته شده با رگباری از هشدارهای صرفاً بازتابی تنظیم شده اند. در نتیجه، این درخواست‌های فردی به تیم‌های انسانی اجازه می‌دهد تا تصمیمات بالقوه را تجزیه و تحلیل کرده و اقدام کنند.

هجوم بالای هشدارها این سطح از تصمیم گیری را به یک فرآیند مالیاتی خاص تبدیل می کند. در نهایت، خستگی تصمیم به یک تجربه روزمره برای پرسنل امنیت سایبری تبدیل می شود. اقدام پیشگیرانه برای این تهدیدات و آسیب پذیری های شناسایی شده ایده آل است، اما بسیاری از تیم ها برای پوشش همه پایگاه های خود وقت و نیروی کافی ندارند.

گاهی اوقات تیم ها باید تصمیم بگیرند که ابتدا با بزرگترین نگرانی ها مقابله کنند و اجازه دهند اهداف ثانویه به حاشیه بروند. استفاده از هوش مصنوعی در تلاش‌های امنیت سایبری می‌تواند به تیم‌های فناوری اطلاعات اجازه دهد تا بیشتر این تهدیدات را به شیوه‌ای مؤثر و عملی مدیریت کنند. رویارویی با هر یک از این تهدیدها در صورتی که با برچسب گذاری خودکار دسته بندی شوند، بسیار آسان تر می شود. فراتر از این، برخی از نگرانی‌ها ممکن است واقعاً قابل درمان باشند

زمان پاسخ به تهدید

زمان پاسخ به تهدید کاملاً یکی از مهم‌ترین معیارها برای کارآمدی تیم‌های امنیت سایبری است. از بهره برداری تا استقرار، حملات مخرب بسیار سریع انجام می شود. عوامل تهدید در گذشته مجبور بودند مجوزهای شبکه را بررسی کنند و امنیت را به طور جانبی برای چند هفته قبل از شروع حمله خود خلع سلاح کنند.

متأسفانه متخصصان فضای دفاع سایبری تنها کسانی نیستند که از نوآوری های فناوری بهره می برند. از آن زمان اتوماسیون در حملات سایبری رایج تر شده است. تهدیداتی مانند حملات اخیر باج افزار Lockbit زمان حملات را به میزان قابل توجهی تسریع کرده است. در حال حاضر، برخی از حملات حتی می توانند به سرعت نیم ساعت حرکت کنند.

پاسخ انسان حتی با انواع حمله شناخته شده ممکن است از حمله اولیه عقب بماند. به همین دلیل، بسیاری از تیم ها اغلب در واکنش به حملات موفقیت آمیز به جای پیشگیری از حملات تلاش می کنند. در سوی دیگر این طیف، حملات کشف نشده خود یک خطر هستند.

امنیت به کمک ML می تواند داده ها را از یک حمله بیرون بکشد تا فوراً گروه بندی شده و برای تجزیه و تحلیل آماده شوند. می‌تواند گزارش‌های ساده‌شده‌ای را به تیم‌های امنیت سایبری ارائه دهد تا پردازش و تصمیم‌گیری را به یک کار تمیزتر تبدیل کند. فراتر از گزارش‌دهی، این نوع امنیت می‌تواند اقدامات توصیه‌شده را برای محدود کردن آسیب‌های بیشتر و جلوگیری از حملات بعدی ارائه دهد.

بیشتر بخوانید📘📘📘📘👈👈👈👈 » باج افزار Wannacry

شناسایی و پیش‌بینی تهدید جدید

شناسایی و پیش‌بینی تهدید جدید به‌عنوان عامل دیگری است که بر چارچوب‌های زمانی واکنش برای حملات سایبری تأثیر می‌گذارد. همانطور که قبلا ذکر شد، زمان تاخیر در حال حاضر با تهدیدهای موجود رخ می دهد. انواع حمله، رفتارها و ابزارهای ناشناخته می‌توانند تیم را به واکنش‌های آهسته فریب دهند. بدتر از آن، تهدیدات ساکت‌تر مانند سرقت داده‌ها گاهی اوقات می‌توانند کاملاً کشف نشده باقی بمانند. نظرسنجی آوریل 2020 توسط Fugue نشان داد که تقریباً 84٪ از تیم های فناوری اطلاعات نگران هک شدن سیستم های مبتنی بر ابر خود بدون آگاهی آنها هستند.

تکامل حملات مداوم که منجر به سوء استفاده های روز صفر می شود، همیشه یک نگرانی اساسی در تلاش های دفاعی شبکه است. اما برای برخی از خبرهای خوب، حملات سایبری معمولاً از ابتدا ساخته نمی شوند. از آنجایی که آنها اغلب بر روی رفتارها، چارچوب ها و کدهای منبع حملات گذشته ساخته می شوند، یادگیری ماشین مسیری از قبل برای کار دارد.

برنامه نویسی مبتنی بر ML می تواند به برجسته کردن اشتراکات بین تهدید جدید و تهدیدهای قبلاً شناسایی شده برای کمک به شناسایی یک حمله کمک کند. این چیزی است که انسان نمی تواند به طور موثر در یک زمان به موقع انجام دهد و بیشتر نشان می دهد که مدل های امنیتی تطبیقی ضروری هستند. از این منظر، یادگیری ماشین به طور بالقوه می تواند پیش بینی تهدیدهای جدید را برای تیم ها آسان تر کند و به دلیل افزایش آگاهی از تهدید، زمان تاخیر را کاهش دهد.

ظرفیت پرسنل

ظرفیت کارکنان تحت دامنه مسائل جاری است که بسیاری از تیم های فناوری اطلاعات و امنیت سایبری در سطح جهان را آزار می دهد. بسته به نیاز یک سازمان، تعداد متخصصان واجد شرایط می تواند محدود باشد.

با این حال، وضعیت رایج‌تر این است که استخدام کمک‌های انسانی می‌تواند برای سازمان‌ها مقدار مناسبی از بودجه‌شان را نیز هزینه کند. حمایت از کارکنان انسانی نه تنها مستلزم جبران نیروی کار روزانه است، بلکه نیاز به کمک به نیاز مستمر آنها به آموزش و گواهینامه دارد. فعال ماندن به عنوان یک حرفه ای امنیت سایبری، به ویژه با توجه به نوآوری دائمی که تا کنون در طول بحث به آن اشاره کرده ایم، امری ضروری است.

ابزارهای امنیتی مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند با تیمی کمتر متراکم برای کارمندان و پشتیبانی از آن پیشرو باشند. در حالی که این کارکنان باید با حوزه‌های پیشرفته هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی هماهنگی داشته باشند، صرفه‌جویی در هزینه و زمان در کنار نیازهای کارکنان کوچک‌تر خواهد بود.

امنیت سایبری با هوش مصنوعی باعث محافظت در برابر ربات های ساخته شده توسط هکر ها هم می شود

تطبیق پذیری

انطباق پذیری به اندازه موارد دیگر ذکر شده یک نگرانی نیست، اما می تواند توانایی های امنیتی یک سازمان را به طور چشمگیری تغییر دهد. تیم های انسانی ممکن است فاقد ظرفیت خود برای سفارشی کردن مجموعه مهارت های خود با نیازهای تخصصی شما باشند.

اگر کارکنان در مورد روش‌ها، ابزارها و سیستم‌های خاص آموزش ندیده باشند، ممکن است متوجه شوید که اثربخشی تیم شما در نتیجه کاهش می‌یابد. حتی نیازهای به ظاهر ساده مانند اتخاذ سیاست‌های امنیتی جدید می‌توانند با تیم‌های مبتنی بر انسان به آرامی پیش روند. این فقط ماهیت انسان بودن است، زیرا ما نمی‌توانیم روش‌های جدید انجام کارها را فوراً بیاموزیم و باید برای انجام این کار وقت داشته باشیم. با مجموعه داده‌های مناسب، الگوریتم‌های آموزش‌دیده مناسب را می‌توان تبدیل به یک راه‌حل سفارشی به‌طور خاص برای شما کرد.

نحوه استفاده از هوش مصنوعی در امنیت سایبری

هوش مصنوعی در امنیت سایبری ابرمجموعه ای از رشته هایی مانند یادگیری ماشینی و امنیت سایبری یادگیری عمیق در نظر گرفته می شود، اما نقش خاص خود را دارد.

هوش مصنوعی در هسته خود بر “موفقیت” با “دقت” وزن کمتری متمرکز شده است. پاسخ های طبیعی در حل دقیق مسئله، هدف نهایی است. در اجرای واقعی هوش مصنوعی، تصمیمات مستقل واقعی گرفته می شود.

برای توضیح بیشتر، بهتر است درک کنیم که هوش مصنوعی مدرن و رشته های زیربنایی آن در حال حاضر چگونه کار می کنند. سیستم‌های خودمختار در محدوده سیستم‌های بسیج گسترده، به‌ویژه در زمینه امنیت سایبری نیستند. این سیستم های خودگردان همان چیزی است که بسیاری از مردم معمولاً با هوش مصنوعی مرتبط می دانند. با این حال، سیستم‌های هوش مصنوعی که خدمات حفاظتی ما را یاری می‌کنند یا تقویت می‌کنند، عملی و در دسترس هستند.

نقش ایده آل هوش مصنوعی در امنیت سایبری، تفسیر الگوهای ایجاد شده توسط الگوریتم های یادگیری ماشینی است. البته، هنوز برای هوش مصنوعی امروزی امکان تفسیر نتایج با توانایی های یک انسان وجود ندارد. کار برای کمک به توسعه این زمینه در تعقیب چارچوب‌های انسان‌مانند در حال انجام است، اما هوش مصنوعی واقعی یک هدف دور است که ماشین‌ها را ملزم می‌کند تا مفاهیم انتزاعی را در موقعیت‌ها برای قالب‌بندی مجدد آن‌ها استفاده کنند. به عبارت دیگر، این سطح از خلاقیت و تفکر انتقادی به آن اندازه که شایعات هوش مصنوعی دوست دارند باور کنید، نزدیک نیست.

بیشتر بخوانید📘📘📘📘👈👈👈👈 »  ویشینگ

امنیت سایبری یادگیری ماشینی به اشکال مختلفی ارائه می شود که هر کدام مزایای منحصر به فرد خود را دارند:

1-طبقه بندی داده ها

طبقه بندی داده ها با استفاده از قوانین از پیش تعیین شده برای تخصیص دسته ها به نقاط داده کار می کند. برچسب گذاری این نقاط بخش مهمی از ایجاد نمایه ای در مورد حملات، آسیب پذیری ها و دیگر جنبه های امنیت پیشگیرانه است. این برای تلاقی یادگیری ماشین و امنیت سایبری اساسی است.

2-خوشه بندی داده ها

خوشه‌بندی داده‌ها از طبقه‌بندی قواعد از پیش تعیین‌شده خارج می‌شود و آنها را در مجموعه‌های «خوشه‌ای» از داده‌ها با ویژگی‌های مشترک یا ویژگی‌های عجیب قرار می‌دهد. به عنوان مثال، این می تواند هنگام تجزیه و تحلیل داده های حمله ای که یک سیستم قبلاً برای آن آموزش ندیده است، استفاده شود. این خوشه‌ها می‌توانند به تعیین چگونگی وقوع یک حمله و همچنین مواردی که مورد سوء استفاده و افشاء قرار گرفته است کمک کنند.

3-دوره های عملی توصیه شده

دوره های اقدام توصیه شده، اقدامات پیشگیرانه یک سیستم امنیتی ML را ارتقا می دهد. اینها توصیه هایی مبتنی بر الگوهای رفتاری و تصمیمات قبلی هستند که به طور طبیعی مسیرهای عمل پیشنهادی را ارائه می دهند. در اینجا یادآوری مجدد این نکته مهم است که این تصمیم گیری هوشمندانه از طریق هوش مصنوعی مستقل واقعی نیست. در عوض، این یک چارچوب نتیجه‌گیری تطبیقی است که می‌تواند از طریق نقاط داده از قبل موجود برای نتیجه‌گیری روابط منطقی دست یابد. پاسخ به تهدیدات و کاهش خطرات را می توان به شدت با این نوع ابزار کمک کرد

امنیت سایبری با هوش مصنوعی جنبه های بسیار زیادی دارد

4-سنتز امکان

ترکیب احتمالی امکان ترکیب امکانات کاملاً جدید را بر اساس درس‌های داده‌های قبلی و مجموعه داده‌های ناآشنا جدید فراهم می‌کند. این کمی متفاوت از توصیه‌ها است، زیرا بیشتر بر روی شانس‌هایی متمرکز می‌شود که یک عمل یا وضعیت یک سیستم مطابق با موقعیت‌های مشابه گذشته باشد. به عنوان مثال، این ترکیب می تواند برای بررسی پیشگیرانه نقاط ضعف در سیستم های یک سازمان استفاده شود.

5-پیش بینی

پیش بینی پیش بینی آینده نگرترین فرآیندهای مؤلفه ML است. این مزیت با پیش بینی نتایج بالقوه با ارزیابی مجموعه داده های موجود به دست می آید. این می تواند در درجه اول برای ساخت مدل های تهدید، تشریح پیشگیری از کلاهبرداری، حفاظت از نقض داده ها استفاده شود و جزء اصلی بسیاری از راه حل های نقطه پایانی پیش بینی کننده است.

برای توضیح بیشتر، در اینجا چند مثال وجود دارد که بر ارزش یادگیری ماشینی در ارتباط با امنیت سایبری تأکید می کند:

طبقه بندی و رعایت حریم خصوصی داده ها

محافظت از سازمان شما در برابر نقض قوانین حفظ حریم خصوصی احتمالاً در چند سال گذشته به یک اولویت تبدیل شده است. با پیشرو بودن مقررات حفاظت از داده های عمومی (GDPR)، اقدامات قانونی دیگری مانند قانون حمایت از مصرف کننده کالیفرنیا (CCPA) ظاهر شده است.

مدیریت داده های جمع آوری شده مشتریان و کاربران شما باید تحت این قوانین انجام شود که معمولاً به این معنی است که این داده ها باید در صورت درخواست برای حذف در دسترس باشند. عواقب پیروی نکردن از این قوانین شامل جریمه های سنگین و همچنین آسیب به اعتبار سازمان شما است.

طبقه‌بندی داده‌ها می‌تواند به شما کمک کند داده‌های شناسایی کاربر را از آن‌هایی که ناشناس یا بدون شناسایی هستند جدا کنید. این شما را از کار یدی در تلاش برای تجزیه و تحلیل مجموعه های گسترده ای از داده های قدیمی و جدید، به ویژه در سازمان های بزرگ یا قدیمی نجات می دهد.

پروفایل های امنیتی رفتار کاربر

با تشکیل پروفایل های سفارشی بر روی کارکنان شبکه بر اساس رفتارهای کاربر، امنیت می تواند متناسب با سازمان شما طراحی شود. سپس این مدل می تواند مشخص کند که یک کاربر غیرمجاز ممکن است بر اساس رفتارهای پرت کاربر چگونه باشد. ویژگی های ظریف مانند ضربه های صفحه کلید می تواند یک مدل تهدید پیش بینی کننده را تشکیل دهد. با طرح کلی نتایج احتمالی رفتارهای غیرمجاز کاربر بالقوه، امنیت ML می تواند توسل توصیه شده برای کاهش سطوح حمله در معرض خطر را پیشنهاد کند.

پروفایل های امنیتی عملکرد سیستم

مشابه مفهوم نمایه رفتار کاربر، یک نمایه تشخیصی سفارشی از عملکرد کل رایانه شما می تواند در صورت سالم بودن کامپایل شود. نظارت بر استفاده از پردازنده و حافظه در کنار ویژگی هایی مانند استفاده زیاد از داده های اینترنت می تواند نشان دهنده فعالیت های مخرب باشد. با این حال، برخی از کاربران ممکن است به طور منظم از حجم بالایی از داده ها از طریق کنفرانس ویدیویی یا بارگیری مکرر فایل های رسانه ای بزرگ استفاده کنند. با یادگیری عملکرد خط پایه یک سیستم به طور کلی به نظر می رسد، می تواند مشخص کند که چه چیزی نباید شبیه باشد، مشابه قوانین رفتار کاربر که در مثال قبلی ML ذکر کردیم.

مسدود کردن ربات مبتنی بر رفتار

فعالیت ربات می تواند یک تخلیه پهنای باند ورودی برای وب سایت ها باشد. این امر به ویژه در مورد کسانی که به ترافیک تجاری مبتنی بر اینترنت وابسته هستند، صادق است، مانند آنهایی که دارای ویترین فروشگاه های تجارت الکترونیکی اختصاصی هستند و مکان های آجر و ملات ندارند. کاربران معتبر ممکن است تجربه کندی داشته باشند که باعث از دست رفتن ترافیک و فرصت های تجاری می شود.

با طبقه‌بندی این فعالیت، ابزارهای امنیتی ML می‌توانند وب ربات‌ها را بدون در نظر گرفتن ابزارهایی مانند شبکه‌های خصوصی مجازی که می‌توانند آن‌ها را ناشناس کنند، مسدود کنند. نقاط داده رفتاری در طرف‌های مخرب می‌توانند به ابزار امنیتی یادگیری ماشینی کمک کنند تا مدل‌های پیش‌بینی‌کننده را پیرامون این رفتار شکل دهد و پیشگیرانه آدرس‌های وب جدید را برای نمایش همین فعالیت مسدود کند.

آینده امنیت سایبری با هوش مصنوعی

با وجود همه گفتگوهای درخشان در مورد آینده این شکل از امنیت، هنوز محدودیت هایی وجود دارد که باید مورد توجه قرار گیرد.

ML به مجموعه داده‌ها نیاز دارد، اما ممکن است با قوانین حفظ حریم خصوصی داده‌ها در تضاد باشد. سیستم‌های نرم‌افزاری آموزشی برای ساختن مدل‌های دقیق به نقاط داده زیادی نیاز دارند، که به خوبی با «حق فراموش شدن» ترکیب نمی‌شوند. شناسه های انسانی برخی از داده ها ممکن است باعث نقض شوند، بنابراین راه حل های بالقوه باید در نظر گرفته شود. راه‌حل‌های احتمالی شامل این می‌شود که سیستم‌ها پس از آموزش نرم‌افزار، دسترسی به داده‌های اصلی را عملاً غیرممکن کنند. ناشناس کردن نقاط داده نیز مورد توجه است، اما برای جلوگیری از انحراف منطق برنامه باید بیشتر مورد بررسی قرار گیرد.

صنعت به متخصصان امنیت سایبری هوش مصنوعی و ML بیشتری نیاز دارد که بتوانند با برنامه نویسی در این زمینه کار کنند. امنیت شبکه یادگیری ماشین از کارکنانی که می توانند آن را در صورت نیاز نگهداری و تنظیم کنند، بسیار سود می برد. با این حال، مجموعه جهانی افراد واجد شرایط و آموزش دیده کمتر از تقاضای جهانی برای کارکنانی است که می توانند این راه حل ها را ارائه دهند.

تیم های انسانی همچنان ضروری خواهند بود. در نهایت، تفکر انتقادی و خلاقیت برای تصمیم گیری حیاتی خواهد بود. همانطور که قبلاً ذکر شد، ML آماده یا قادر به انجام هیچکدام نیست و هوش مصنوعی نیز چنین نیست. برای ادامه این موضوع، باید از این راه حل ها برای تقویت تیم های موجود خود استفاده کنید.