يهدف هذا البحث إلى دراسة بنية تأثير تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي على تحسين الأمن السيبراني. كما يركز هذا البحث على استخدام تقنيات التعلم الآلي وتحليل البيانات الضخمة لتعزيز القدرة على اكتشاف التهديدات السيبرانية والاستجابة لها بشكل أفضل.
يتبع هذا البحث منهجية نوعية لتلبية أهداف البحث الأساسية لتقييم تأثير الذكاء الاصطناعي على الأمن السيبراني من خلال مراجعة الدراسات السابقة في هذا المجال. يركز هذا البحث على استخدام تقنيات التعلم الآلي وتحليل البيانات الضخمة لتعزيز القدرة على اكتشاف التهديدات السيبرانية والاستجابة لها بشكل أفضل. يقدم التحليل الشامل لأكثر من 20 دراسة نُشرت بين عامي 2015 و2024 رؤى قيمة حول الحالة الحالية وتأثير الذكاء الاصطناعي في تعزيز سياسات وممارسات الأمن السيبراني.
كشفت نتائج البحث أن الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي يوسعان بشكل كبير قدرات اكتشاف التهديدات السيبرانية وتنبيه الحوادث والاستجابة الآلية من خلال التعرف على الأنماط التكيفية عبر مصادر مراقبة متنوعة مثل حركة المرور على الشبكة وسلوكيات نقاط النهاية وموجزات معلومات الأمان، والتي يتم إجراؤها على نطاق الآلة. من خلال إعادة التدريب باستمرار على اتجاهات الهجوم المتطورة وتحولات الاستخدام الحميدة، فإن الذكاء الاصطناعي يحمل إمكانات هائلة لتعزيز الحماية. ومع ذلك، فإن الفجوات الكبيرة التي لوحظت بين التوقعات المعلنة مقابل التأثير المقاس اليوم تسلط الضوء على عقبات التكامل العملي مثل النفقات العامة للمراقبة، ونقص المهارات، وقابلية تفسير النتائج، وديناميكيات العمل الجماعي بين الإنسان والذكاء الاصطناعي، والتلاعبات العدائية التي قد تقوض أو تعكس أهداف الأمن. وفي حين أن التحول الإيجابي موجود على المدى الطويل، فإن خرائط الطرق العملية التي تعالج هذه التحديات الهائلة باستخدام أفضل الممارسات حول حوكمة الذكاء الاصطناعي المسؤولة تبدو ضرورية لتحقيق أقصى قدر من المكاسب مع تقليل العواقب غير المقصودة للأنظمة ذات النوايا الحسنة التي تتفاعل مع تهديدات أكثر خفاءً وسط مناطق من الغموض التشغيلي والأخلاقي العالي.
يوصي البحث باستخدام تقنيات التعلم الآلي وتحليل البيانات الضخمة لتعزيز القدرة على اكتشاف التهديدات السيبرانية والاستجابة لها بشكل أفضل.
