تحولات جدید در حوزه امنیت سایبری

امنیت سایبری یکی از حوزه های بسیار مهم در زمینه فناوری اطلاعات است. به دلیل گسترش فعالیت های اینترنتی، هکرها و مهاجمان سایبری همواره در تلاشند تا به سیستم ها و داده های حساس دسترسی پیدا کنند. برای پیشگیری از این تهدیدات، شرکت‌ها و سازمان هایی که از فناوری اطلاعات استفاده می‌کنند، لازم است از راهکارهایی برای مقابله با تهدیدات سایبری استفاده نمایند.

یکی از تحولات جدید در حوزه امنیت سایبری، استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری عمیق برای شناسایی و پیشگیری از تهدیدات سایبری است. با استفاده از این تکنولوژی‌ها، می‌توان به صورت خودکار تهدیدات را تشخیص داده و اقدامات لازم را برای پیشگیری از آنها انجام داد.

همچنین، روش های تامین امنیت در حوزه های رمزنگاری و امنیت شبکه‌های بدون سیم نیز به طور پیوسته در حال رشد هستند. برای مثال، از تحولات اخیر در امنیت شبکه‌های بدون سیم، می‌توان به استفاده از پروتکل WPA3 و تکنولوژی ۵G اشاره کرد که در آن از رمزنگاری قوی‌تری استفاده می‌شود.

همچنین، حوزه امنیت دستگاه‌های اینترنت اشیا (IoT) نیز به عنوان یک حوزه بسیار مهم در حوزه امنیت سایبری در نظر گرفته می‌شود. با افزایش استفاده از دستگاه‌های IoT، نیاز به راهکارهایی برای افزایش امنیت این دستگاه‌ها و جلوگیری از نفوذ هکرها، افزایش یافته است.

در کل، فناوری های جدید در حوزه امنیت سایبری به طور پیوسته در حال رشد و توسعه هستند. در ادامه به بررسی هر سه حوزه معرفی شده در بالا میپردازیم.

نقش هوش مصنوعی و یادگیری عمیق در شناسایی و پیشگیری از تهدیدات سایبری

امروزه، استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری عمیق در شناسایی و پیشگیری از تهدیدات سایبری بسیار مورد توجه است. این فناوری ها می‌توانند به دلیل قابلیت‌های خود در حل مسائل پیچیده و دقت و سرعت بسیار بالا، بهبود قابل توجهی در امنیت سایبری برای سازمان‌ها و کاربران فراهم کنند.

به عنوان مثال، در شناسایی تهدیدات سایبری، می‌توان از یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) استفاده کرد. این فناوری ها الگوهای عجیب و غیرمعمول در ترافیک شبکه را تشخیص داده و تهدیدات را شناسایی نماید. همچنین، روش‌های یادگیری با نظارت و بدون نظارت می‌توانند برای شناسایی تهدیدات مورد استفاده قرار گیرند.

علاوه بر شناسایی، هوش مصنوعی و یادگیری عمیق می‌توانند برای پیشگیری از تهدیدات سایبری هم استفاده شوند. برای مثال، می‌توان از یک سیستم هوشمند امنیتی استفاده کرد که با استفاده از شبکه‌های عصبی، رفتار کاربر را بررسی کند و در صورتی که رفتار آن با الگوهای مشخصی که آموزش داده شده‌اند، مطابقت نداشته باشد، دسترسی کاربر را محدود کند یا به مدیر سیستم اطلاع دهد.

مثال های دیگر استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری عمیق در شناسایی و پیشگیری از تهدیدات سایبری از این قرار هستند:

تشخیص الگو ها در حملات فیشینگ

حملات فیشینگ (Phishing attacks) یکی از رایج‌ترین حملات سایبری هستند. در این روش افراد از طریق تقلب و سوءاستفاده از اعتماد کاربران، سعی می‌کنند به داده‌های حساس و مهم کاربران دسترسی پیدا کنند. مهاجمان معمولا با ارسال ایمیل‌هایی با عنوان جذاب و یا مهم، کاربران را به وارد کردن اطلاعات شخصی خود در فرم‌هایی که خودشان طراحی کرده‌اند، تشویق می‌کنند. این فرم‌ها که به ظاهر شبیه فرم‌های رسمی و اصلی هستند، در واقع توسط مهاجمان و به منظور سرقت اطلاعات طراحی شده‌اند.

البته، حملات فیشینگ ممکن است با استفاده از پیامک‌، پیام‌ در شبکه‌های اجتماعی و یا حتی تماس تلفنی نیز انجام شوند. در هر صورت، هدف اصلی این حملات، به دست آوردن اطلاعات حساس مانند رمز عبور، نام کاربری، شماره کارت بانکی، اطلاعات شخصی و سایر اطلاعات مهم کاربران است.

با استفاده از یادگیری عمیق، می‌توان الگوهای مشخصی که در ایمیل‌های فیشینگی برای گول زدن کاربران استفاده می‌شوند را شناسایی کرد. سپس، با این استفاده از تحلیل داده‌های آماری، می‌توان به طور دقیق‌تر مشخص نمود که چه کاربرانی به احتمال زیاد می‌توانند به این حملات دامن زنند. با وجود چنین داده هایی میتوان اقدامات پیشگیرانه انجام داد و امنیت سایبری را افزایش داد.

شناسایی حملات دیده‌بانی

حملات دیده‌بانی (Surveillance attacks) به معنای نظارت و مشاهده بدون اجازه  داده ها و کاربران، و یا ورود غیرمجاز به سیستم‌های کامپیوتری هستند. این حملات می‌توانند به صورت فیزیکی یا از طریق نرم افزارهای مخرب انجام شوند. در این حملات، هدف اصلی بدست آوردن اطلاعات حساس و غیرمجاز می‌باشد. به طور معمول، حملات دیده‌بانی شامل نصب دوربین‌های مخفی، استفاده از نرم افزارهای جاسوسی، دسترسی به داده‌های کاربران از طریق شبکه و یا سرقت رمز عبور و نام کاربری می‌باشد.

با استفاده از یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی، می‌توان به طور خودکار شناسایی کرد که آیا یک فرد یا یک گروه از افراد در حال دیده‌بانی شبکه هستند یا خیر. در این صورت، سیستم می‌تواند به صورت خودکار، حملات را تشخیص دهد و اقدامات لازم را برای مسدود کردن دسترسی او به شبکه انجام دهد.

پیش‌بینی حملات سایبری

حملات سایبری (Cyber attacks) به معنای حملاتی هستند که با استفاده از فناوری و ابزارهای سایبری مانند شبکه‌های کامپیوتری، اینترنت، نرم‌افزارهای مخرب و سایر ابزارهای سایبری انجام می‌شوند. این حملات می‌توانند شامل دسترسی غیرمجاز به داده‌ها، نفوذ به شبکه‌های کامپیوتری، سرقت اطلاعات حساس، تخریب و خرابکاری سیستم‌ها، حملات DDoS و مانند آن ها باشند. برخی انواع حملات سایبری عبارتند از:

فیشینگ (Phishing attacks)

نفوذ به شبکه (Network intrusion attacks)

نفوذ به سیستم‌های کامپیوتری (Computer system intrusion attacks)

حملات DDoS  (Distributed Denial of Service attacks)

کد مخرب (Malware attacks)

رمزنگاری (Encryption attacks)

نفوذ به دستگاه‌های متصل به اینترنت اشیاء (IoT device attacks)

با استفاده از یادگیری عمیق و تحلیل داده‌های سابق، می‌توان به طور دقیق پیش‌بینی کرد که چه نوع حملاتی در آینده ممکن است رخ دهد. با کمک این پیش‌بینی‌ها، میتوان اقدامات پیشگیرانه مناسب برای جلوگیری از وقوع آن‌ها را انجام داد. در کل، استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری عمیق در شناسایی و پیشگیری از تهدیدات سایبری، بهبود قابل توجهی در امنیت سایبری به همراه دارد. به کار گیری این فناوری ها میتواند باعث جلوگیری از وقوع حملات سایبری و کاهش خسارات احتمالی شود و به حفاظت از اطلاعات حساس و امنیت کاربران و سازمان‌ها کمک کند.

نقش پروتکل WPA3 و تکنولوژی ۵G در حوزه رمزنگاری:

همانطور که پیشتر گفتیم، رمزنگاری و امنیت شبکه‌های بدون سیم از اهمیت ویژه‌ای برخوردارند و تکنولوژی‌های جدیدی برای تامین امنیت در این حوزه‌ها در حال توسعه هستند.

WPA3 :

 این فناوری یک پروتکل رمزنگاری برای شبکه‌های بدون سیم است که توسط Wi-Fi Alliance معرفی شده است. این فناوری دارای چندین ویژگی امنیتی است که باعث افزایش امنیت شبکه‌های بدون سیم می‌شود. به عنوان مثال، WPA3 از رمزنگاری ۱۹۲ بیتی استفاده می‌کند که در مقایسه با رمزنگاری ۱۲۸ بیتی در WPA2، امنیت بیشتری را فراهم می‌کند. همچنین، WPA3 از دسترسی مجدد (replay attack) جلوگیری می‌کند و از انتقال اطلاعات در قالب متن ساده (plaintext) جلوگیری می‌کند.

همچنین، WPA3 از یک ویژگی جدید به نام Simultaneous Authentication of Equals (SAE) نیز استفاده می‌کند. این ویژگی که به آن “Dragonfly” نیز گفته می‌شود، از یک روش احراز هویت امن استفاده می‌کند و باعث می‌شود که حملات نظیر Dictionary Attack و Brute Force نیز محدود شوند.

به طور کلی، WPA3 با ارائه ویژگی‌های امنیتی پیشرفته، امنیت شبکه‌های بدون سیم را بهبود می‌بخشد. این فناوری در مقایسه با نسخه قبلی خود، یعنی WPA2، دارای امنیت بیشتر و ویژگی‌هایی مانند محافظت از کلیدهای عمومی و خصوصی، محافظت از حریم خصوصی کاربران و آسان‌تر شدن فرایند اتصال به شبکه‌های بدون سیم است.

۵G:

۵G نسل‌ پنجم تلفن همراه است که در سال ۲۰۱۹ توسط شرکت‌های مختلف تولید و عرضه شده است. این نسل از تلفن‌های همراه مدعی سرعت بیشتر در انتقال داده‌ها، بهبود امنیت، افزایش قدرت پردازش، افزایش کیفیت صفحه نمایش و دوربین و همچنین افزایش عمر باتری هستند.

همچنین، با گسترش شبکه‌های ۵G، از رمزنگاری قدرتمندتری نسبت به نسل‌های قبلی استفاده می‌شود. این تکنولوژی به دلیل امکانات و قابلیت‌هایی مانند اتصال بهتر و پایدارتر، سرعت بالاتر و کاهش تأخیر، برای بسیاری از کاربران جذاب است. با این حال، چون در شبکه‌های ۵G تعداد دستگاه‌های متصل به شبکه بسیار بیشتر است، توجه به امنیت این شبکه‌ها بسیار حائز اهمیت است. به همین دلیل، از رمزنگاری و پروتکل‌های امنیتی قوی‌تری استفاده می‌شود تا اطلاعات کاربران در این شبکه‌ها به خوبی محافظت شود.

راهکارهای افزایش امنیت دستگاه‌های IoT :

اینترنت اشیاء یا IoT (Internet of Things) به مجموعه‌ای از دستگاه‌های الکترونیکی متصل به اینترنت اطلاق می‌شود که قادرند با یکدیگر و با سیستم‌های کامپیوتری دیگر ارتباط برقرار کنند و اطلاعات را به اشتراک بگذارند. این دستگاه‌ها شامل محصولاتی مانند ساعت‌های هوشمند، دستگاه‌های خانگی هوشمند، خودروهای هوشمند، تجهیزات پزشکی هوشمند و غیره هستند.

IoT به کاربران اجازه می‌دهد که با استفاده از دستگاه‌هایی که به اینترنت متصل هستند، به صورت راحت‌تری از خدمات و امکانات مختلف استفاده کنند. کنترل و مدیریت دستگاه‌های خانگی، پیگیری وضعیت سلامتی، کنترل وضعیت خودرو و مانند آن، از این دسته هستند.

هرچند که IoT  امکانات بسیاری را برای کاربران فراهم می‌کند، اما در عین حال نگرانی‌هایی نیز در مورد امنیت و حریم خصوصی وجود دارد. به عنوان مثال، دستگاه‌های IoT ممکن است دارای ضعف امنیتی باشند و هکرها قادر به دسترسی به اطلاعات حساس کاربران شوند. برای جلوگیری از این مشکل، توصیه می‌شود که کاربران از راهکارهای امنیتی استفاده کنند که چند مورد را در ادامه بیان می کنیم.

۱- به‌روزرسانی نرم‌افزار دستگاه‌ها:

به‌روزرسانی نرم‌افزار دستگاه‌های IoT بسیار مهم است. این اقدام موجب بهبود امنیت دستگاه شود و از آسیب‌پذیری‌ و بروز تهدیدات جدید جلوگیری می کند.

۲- استفاده از رمزنگاری قوی:

استفاده از رمزنگاری قوی برای ارتباطات دستگاه‌های IoT می‌تواند باعث جلوگیری از دسترسی غیرمجاز به اطلاعات شود.

۳- استفاده از رمزنگاری دو عاملی:

رمزنگاری دو عاملی (Two-factor authentication) یا به اختصار ۲FA یک روش احراز هویت دو مرحله‌ای است که در آن برای ورود به حساب کاربری، علاوه بر رمز عبور، یک عامل دیگر مانند کد ارسال شده به تلفن همراه یا اثر انگشت نیز مورد نیاز است. این روش به عنوان یک روش امنیتی اضافی برای حفاظت از حساب کاربری در برابر حملات نظیر Brute Force و Dictionary Attack مورد استفاده قرار می‌گیرد.

استفاده از رمزنگاری دو عاملی می‌تواند باعث افزایش امنیت دستگاه‌های IoT شود. در این روش، برای ورود به دستگاه، به جای نام کاربری و رمزعبور، نیاز به تأیید هویت با استفاده از شناسایی دو عاملی مانند اثر انگشت، یا توکن های تصویری یا صوتی است.

۴- استفاده از فایروال:

فایروال (Firewall) یک نرم‌افزار یا سخت‌افزار است که برای محافظت از یک شبکه کامپیوتری در برابر حملات و دسترسی‌های غیرمجاز طراحی شده است. فایروال، به عنوان یک نقطه ورود و خروج برای ترافیک شبکه، محافظت از سیستم‌های شبکه را با استفاده از قوانین و تنظیمات امنیتی، از جمله مسدود کردن پورت‌های غیرضروری، محدود کردن دسترسی به سرویس‌های مشخص و ممانعت از ارتباط با سرورهای مشکوک، بهبود می‌بخشد.

در واقع، فایروال به عنوان یک دیوار آتشین برای سیستم‌های شبکه عمل می‌کند که سعی می‌کند حملات را مسدود کند و ترافیک مجاز را به سیستم‌های مورد نظر اجازه دهد.

استفاده از فایروال برای دستگاه‌های IoT می‌تواند باعث جلوگیری از دسترسی غیرمجاز به دستگاه شود.

۵- استفاده از شناسایی و جلوگیری از حملات:

راهکارهای شناسایی و جلوگیری از حملات (Attack Detection and Prevention Solutions) شامل مجموعه‌ای از روش‌ها و ابزارهایی است که برای شناسایی و جلوگیری از حملات به سیستم‌های کامپیوتری و شبکه‌های ارتباطی استفاده می‌شود. این روشها معمولاً شامل ترکیبی از روش‌های سخت‌افزاری و نرم‌افزاری هستند که با همکاری یکدیگر، می‌توانند از حملات مختلفی مانند حملات DDoS، حملات نفوذی، حملات نفوذ به بانک اطلاعاتی ومانند آن، جلوگیری کنند. این راهکارها معمولاً از الگوریتم‌های مختلفی مانند الگوریتم‌های یادگیری ماشین، تحلیل رفتاری، تحلیل الگو و تحلیل پروتکل استفاده می‌کنند. این راهکارها می‌توانند روش‌های متنوعی مانند فیلترینگ ترافیک، مسدود کردن IP های مشکوک، استفاده از فایروال‌ها و ایجاد پیام هشدار را بکار گیرند.

استفاده از راهکارهای شناسایی و جلوگیری از حملات مانند شناسایی تهدیدات، تحلیل رفتاری، و مانیتورینگ ترافیک شبکه می‌تواند باعث جلوگیری از حملات به دستگاه‌های IoT شود. در کل، افزایش امنیت دستگاه‌های IoT بسیار مهم است و باید از تمامی راهکارهای موجود برای جلوگیری از تهدیدات استفاده کرد.