تطبيقات الذكاء الاصطناعي الأصلية: الخصائص الرئيسية و7 أنواع من تطبيقات الذكاء الاصطناعي الأصلية.

ما هي التطبيقات الأصلية للذكاء الاصطناعي؟

التطبيقات الأصلية المعتمدة على الذكاء الاصطناعي مصممة من الأساس بحيث يكون الذكاء الاصطناعي مكونًا أساسيًا، وليس مجرد إضافة أو فكرة لاحقة. تستفيد هذه التطبيقات من الذكاء الاصطناعي لدفع جميع الوظائف، مما يجعل الذكاء الاصطناعي جزءًا لا يتجزأ من وجود التطبيق وتجربة المستخدم. وهذا يتناقض مع التطبيقات التقليدية التي قد تدمج ميزات الذكاء الاصطناعي كإضافات أو ترقيات.

تشمل الخصائص الرئيسية للتطبيقات الأصلية للذكاء الاصطناعي ما يلي:

• الذكاء الاصطناعي في الجوهر: الذكاء الاصطناعي ليس مجرد ميزة؛ إنه الأساس الذي بُني عليه التطبيق.
• التعلم المستمر والتكيف: تتعلم التطبيقات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي من البيانات وسلوك المستخدم والبيئة لتحسين الأداء وتخصيص التجارب.
• الأتمتة والكفاءة: يقوم الذكاء الاصطناعي بإدارة المهام المتكررة وتحسين العمليات، مما يحرر المستخدمين للتركيز على الأنشطة ذات المستوى الأعلى.
• واجهات المستخدم الذكية: تتكيف الواجهات المدعومة بالذكاء الاصطناعي مع احتياجات وتفضيلات المستخدم، مما يوفر تجارب مخصصة ووظائف تنبؤية.
• اتخاذ القرارات في الوقت الحقيقي: تقوم التطبيقات الأصلية للذكاء الاصطناعي بمعالجة المعلومات واتخاذ القرارات في الوقت الحقيقي، مما يتيح استجابات سريعة للمواقف المتغيرة.
• قابلية التوسع والتكيف: التطبيقات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي مصممة للتعامل مع كميات كبيرة من البيانات والتكيف مع احتياجات الأعمال المتطورة وظروف السوق.

هذا جزء من سلسلة من المقالات حول أمن المعلومات في الذكاء الاصطناعي

لماذا التطبيقات المؤسسية المعتمدة على الذكاء الاصطناعي تُحدث تحولًا في المؤسسات

تطبيقات المؤسسات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي تعيد تعريف كيفية عمل الشركات من خلال دمج الذكاء الاصطناعي في أساس بنيتها. فهي ليست مبنية كنظم تقليدية تم إضافة الذكاء الاصطناعي إليها لاحقًا؛ بل إنها تدمج التعلم والتنبؤ واتخاذ القرارات المستقلة كوظائف أساسية منذ اليوم الأول.

هذا التحول يحول البرمجيات المؤسسية من أدوات ثابتة تعتمد على القواعد إلى أنظمة قابلة للتكيف تستجيب ديناميكياً للتغيرات في البيانات والسياق والأولويات التشغيلية. تقنياً، تعمل هذه الأنظمة كعقول تجارية متطورة. الميزات مثل الذكاء السياقي تسمح لها بتذكر تفضيلات المستخدم والبيانات التاريخية ذات الصلة والظروف البيئية دون الحاجة إلى إعادة تدريب أو تكوين يدوي.

تمكن واجهات اللغة الطبيعية من التواصل من خلال الكلام أو النص اليومي، مما يجعل الأنظمة المعقدة قابلة للاستخدام من قبل الموظفين غير التقنيين. تنقل التحليلات التنبؤية والتوجيهية اتخاذ القرار من رد الفعل إلى الاستباقية، حيث تتنبأ بالأحداث المستقبلية وتقترح إجراءات محددة. يحرر اتخاذ القرار المستقل المشغلين البشريين من سير العمل المتكرر، بينما يضمن التعلم المستمر تحسين أداء النظام في الوقت القريب من الحقيقي.

نظرًا لأن هذه القدرات مدمجة على المستوى المعماري، فإن التطبيقات المؤسسية المعتمدة على الذكاء الاصطناعي تفعل أكثر من مجرد أتمتة العمليات الحالية؛ بل تعيد تصورها. يمكنها استيعاب ومعالجة مجموعات بيانات ضخمة ومتنوعة على الفور، والتكامل مع أدوات مؤسسية أخرى لتنفيذ إجراءات عبر منصات متعددة، وتعديل المعايير التشغيلية بشكل سريع.

الخصائص الأساسية للتطبيقات الأصلية للذكاء الاصطناعي

تتميز التطبيقات الأصلية للذكاء الاصطناعي بمجموعة من الخصائص المحددة التي تميزها عن البرمجيات التقليدية التي تحتوي على إضافات للذكاء الاصطناعي. تعكس هذه الخصائص كيفية دمج الذكاء الاصطناعي في الهيكل المعماري، ومعالجة البيانات، وتجربة المستخدم منذ البداية.

• بنية معمارية تركز على الذكاء الاصطناعي: تم بناؤها مع الذكاء الاصطناعي كالمحرك الأساسي بدلاً من كونه وحدة ثانوية. تم تحسين سير العمل وواجهات برمجة التطبيقات وخطوط البيانات للتدريب على النماذج، والاستدلال، والتحسين المستمر.
• التعلم المستمر: يتم تحديث النماذج في الوقت القريب باستخدام بيانات تشغيلية جديدة وبيانات تفاعل المستخدم، مما يمكّن النظام من التكيف دون الحاجة إلى دورات إعادة تدريب مجدولة.
• الذكاء السياقي: يحافظ على الوعي بالتفاعلات التاريخية، والعوامل البيئية، وتفضيلات المستخدم لتقديم استجابات وإجراءات ذات صلة بالوضع الحالي.
• اتخاذ القرار المستقل: ينفذ الإجراءات أو يعدل العمليات دون تدخل بشري عندما يتم تحقيق مستويات الثقة والسياسات المحددة مسبقًا.
• تفاعل سلس بين الإنسان والذكاء الاصطناعي: يدعم فهم اللغة الطبيعية، المدخلات متعددة الوسائط، والمخرجات القابلة للتفسير، مما يجعل قدرات الذكاء الاصطناعي متاحة للمستخدمين غير التقنيين.
• تكامل البيانات القابل للتوسع: يستوعب ويعالج البيانات المهيكلة وشبه المهيكلة وغير المهيكلة من مصادر متعددة مع الحد الأدنى من المعالجة المسبقة.
• التكيف في الوقت الحقيقي: يستجيب على الفور للتغيرات في المدخلات أو الظروف، مثل تغيرات السوق، قراءات المستشعرات، أو أنماط سلوك العملاء.

أنواع التطبيقات الأصلية للذكاء الاصطناعي

تغطي التطبيقات الأصلية للذكاء الاصطناعي مجموعة واسعة من المجالات، حيث تستفيد كل منها من الذكاء الاصطناعي كعنصر معماري أساسي لحل المشكلات المعقدة، وأتمتة القرارات، والتكيف في الوقت الحقيقي. إليك بعض الفئات الرئيسية:

1. منصات الأمن السيبراني
تكتشف أنظمة الأمن السيبراني المعتمدة على الذكاء الاصطناعي وتستجيب للتهديدات في الوقت الحقيقي من خلال تحليل البيانات السلوكية والشبكية وبيانات الهوية بشكل مستمر. تدمج أنظمة الكشف والتحقيق والاستجابة في نظام موحد يتكيف تلقائيًا مع أنماط الهجوم الجديدة. مع وجود قابلية تفسير مدمجة وتعلم مستمر، تقلل من الإيجابيات الكاذبة وتسارع من تخفيف التهديدات دون الاعتماد على قواعد أو توقيعات ثابتة.

2. وكلاء الذكاء الاصطناعي في المؤسسات
تقوم هذه التطبيقات بأتمتة العمليات التجارية من خلال العمل كمعاونين ذكيين يفهمون السياق، ويعالجون اللغة الطبيعية، ويتخذون القرارات. يتم نشرها في مجالات مثل الموارد البشرية والمالية وخدمة العملاء، حيث تعمل وكلاء الذكاء الاصطناعي في المؤسسات على تبسيط سير العمل، وتقليل الجهد اليدوي، والتكامل مع الأنظمة القديمة باستخدام واجهات برمجة التطبيقات أو أتمتة العمليات الروبوتية (RPA).

3. أنظمة الصيانة التنبؤية
تستخدم في التصنيع واللوجستيات والطاقة، حيث تقوم هذه الأنظمة بجمع بيانات من الآلات أو المركبات أو أجهزة الاستشعار وتنبؤ الأعطال قبل حدوثها. تجمع بين الاتجاهات التاريخية، واكتشاف الشذوذ، ومعالجة الإشارات في الوقت الحقيقي لتحسين جداول الصيانة، وتقليل فترات التوقف، وزيادة عمر الأصول.

4. محركات تجربة العملاء المخصصة
تستخدم أنظمة البيع بالتجزئة ووسائل الإعلام والخدمات الرقمية أنظمة أصلية تعتمد على الذكاء الاصطناعي لتخصيص المحتوى والعروض والتفاعلات على نطاق واسع. تتكيف هذه التطبيقات مع الواجهات والتوصيات في الوقت الفعلي، باستخدام سلوك المستخدم والسياق والتفضيلات لزيادة التفاعل والتحويل.

5. أنظمة الذكاء الاصطناعي على الحافة
صُممت هذه التطبيقات لتناسب البيئات المحدودة الموارد، حيث تعمل نماذج الذكاء الاصطناعي محليًا على الأجهزة الطرفية مثل الكاميرات والطائرات بدون طيار أو أجهزة الاستشعار المدمجة. توفر استدلالًا منخفض الكمون للمهام الحرجة للسلامة في المركبات المستقلة، والأتمتة الصناعية، والمراقبة عن بُعد، دون الاعتماد على الاتصال السحابي.

6. منصات التحليلات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي
تتجاوز هذه التطبيقات لوحات المعلومات من خلال توليد رؤى استباقية وتوصية بالإجراءات. تستخدم واجهات اللغة الطبيعية للإجابة على الأسئلة التجارية وأتمتة تحليل البيانات الاستكشافية، مما يمكّن المستخدمين غير التقنيين من التفاعل مباشرة مع البيانات واستخراج القيمة دون الحاجة إلى أدوات متخصصة.

7. أنظمة اتخاذ القرار المستقلة
في الخدمات المالية، واللوجستيات، والعمليات، تستخدم هذه التطبيقات الذكاء الاصطناعي لاتخاذ القرارات - مثل الموافقة على القروض، وتوجيه الشحنات، أو تعديل الأسعار - بناءً على نماذج احتمالية، وقيود، وأهداف تجارية. تعمل هذه الأنظمة ضمن أطر مخاطر محددة وغالبًا ما تتضمن مسارات لتجاوز الإنسان في السيناريوهات ذات التأثير العالي.

تسليط الضوء على الأمن السيبراني المعتمد على الذكاء الاصطناعي: لماذا تتفوق منصات الأمن السيبراني المعتمدة على الذكاء الاصطناعي على الإضافات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي.

في Exabeam، نستثمر بشكل كبير في جعل مجموعة منتجاتنا في مجال الأمن السيبراني تعتمد على الذكاء الاصطناعي. إليكم بعض الأسباب التي تجعلنا نعتقد أن النهج المعتمد على الذكاء الاصطناعي سيكون له تأثير كبير على صناعة الأمن السيبراني.

البيانات هي وقود، وليست فكرة ثانوية.

تعامل منصات الأمن السيبراني المعتمدة على الذكاء الاصطناعي البيانات كأصل استراتيجي. تم تصميمها لجمع وتطبيع ومعالجة كميات هائلة من البيانات (حركة الشبكة، سجلات النقاط النهائية، إشارات الهوية، وأنماط السلوك) في الوقت الحقيقي. على عكس الأنظمة التقليدية التي تواجه صعوبات مع تدفقات البيانات المعزولة أو المتأخرة، فإن المنصات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي مُحسّنة لاستيعاب البيانات المتدفقة واستخراج الميزات في الوقت الحقيقي.

يضمن هذا النهج تدريب النماذج وتحديثها بأحدث وأكمل سياق ممكن. كما يسمح بتمديد اكتشاف التهديدات إلى ما هو أبعد من مؤشرات الاختراق المعروفة، مما يمكّن من التعرف على الأنماط عبر البيئات والأطر الزمنية. تدعم مخططات البيانات، وتنظيم خطوط الأنابيب، وواجهات النماذج التعلم المستمر.

التعلم المستمر

تتعلم أنظمة الأمن السيبراني المعتمدة على الذكاء الاصطناعي بشكل مستمر من التغذية الراجعة التشغيلية، ومعلومات التهديدات، وتفاعلات المحللين، ونتائج النظام. وهي لا تتطلب إعادة تدريب يدوية أو تحديثات دفعة غير متصلة بالإنترنت للتكيف مع أساليب الهجوم الجديدة أو التغيرات البيئية.

على سبيل المثال، عندما يقوم محلل أمني بالإشارة إلى إيجابية زائفة أو تأكيد إيجابية حقيقية، يقوم النظام بدمج تلك المدخلات لتحسين عتبات الكشف أو إعادة تدريب النماذج الفرعية. هذا يخلق نظام تعلم مغلق يقلل من وقت الانتظار، ويقلل من إرهاق التنبيهات، ويحسن الدقة مع مرور الوقت. كما يعني التعلم المستمر التكيف الأسرع مع التهديدات الجديدة أو سلوك المهاجمين الجدد، دون الحاجة للانتظار لتحديثات التوقيع أو إعادة نشر النماذج.

سير العمل المستقل

يمكن لمنصات الأمن السيبراني المعتمدة على الذكاء الاصطناعي أتمتة ليس فقط الكشف، ولكن أيضًا سير العمل الكامل للاستجابة (مثل عزل النقاط النهائية، وإلغاء الاعتمادات، أو بدء عمليات البحث عن التهديدات) بناءً على مخرجات النماذج وقيود السياسات. تعمل هذه المنصات ضمن إطار اتخاذ القرار حيث تحدد درجات الثقة وسياق العمل وملفات المخاطر ما إذا كان يجب التصرف بشكل مستقل أو تصعيد الأمر إلى إنسان.

هذا المستوى من الاستقلالية يقلل بشكل كبير من وقت الاستجابة، خاصة في البيئات الموزعة حيث تنتشر التهديدات بسرعة. من خلال دمج الكشف والتفكير والعمل ضمن نفس البنية، تغلق المنصات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي الحلقة بين الرؤية والاستجابة دون الاعتماد على قواعد ضعيفة أو طبقات تنسيق خارجية.

الشفافية من خلال التصميم

بدلاً من إضافة القابلية للتفسير بعد النشر، تقوم المنصات الأصلية للذكاء الاصطناعي بدمج الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI) منذ البداية. وهذا يضمن أن كل اكتشاف أو قرار (سواء كان ذلك الإبلاغ عن محاولة تصيد أو إنهاء عملية) مصحوب بتفسير يمكن فهمه.

يمكن لهذه الأنظمة الكشف عن الميزات الرئيسية التي تؤثر على اتخاذ القرار، وتحديد الشذوذ المساهمة، ومقارنة السلوك مع المعايير التاريخية. هذه الشفافية ضرورية لبناء الثقة وتبني العمليات، خاصة في البيئات المنظمة. كما أنها تسرع من عملية تحليل البيانات وتدعم الامتثال من خلال إنشاء روايات جاهزة للتدقيق حول الإجراءات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي.

قابلية التوسع والسرعة

تم تصميم منصات الأمن السيبراني المعتمدة على الذكاء الاصطناعي للتوسع الأفقي وسرعة الاستدلال العالية. تعمل هذه المنصات على بنى تحتية لمعالجة البيانات الموزعة، وتدعم تنفيذ النماذج بشكل متوازي، وتستفيد من تسريع الأجهزة في كل من مهام التدريب والاستدلال.

هذا يسمح لهم بمعالجة ملايين الأحداث في الثانية عبر بيئات هجينة دون تدهور. على عكس أدوات الذكاء الاصطناعي الإضافية التي تعاني تحت أحجام الأحداث العالية أو تتطلب نوافذ معالجة دفعات، فإن الأنظمة الذكية الأصلية تستجيب في الوقت الحقيقي، وهو أمر أساسي لوقف التهديدات السريعة. تصميمها المعماري يضمن أن الأداء يتناسب مع البيانات وتعقيد العمليات.

أفضل الممارسات لتنفيذ التطبيقات الأصلية للذكاء الاصطناعي

إليك بعض الممارسات المهمة التي يجب مراعاتها عند استخدام التطبيقات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي.

1. بناء قاعدة بيانات قوية وموثوقة

تعتمد دقة وموثوقية التطبيقات الأصلية للذكاء الاصطناعي على جودة البيانات الأساسية لها. وهذا يتطلب أكثر من مجرد جمع كميات كبيرة من المعلومات؛ بل يعني وضع استراتيجية شاملة لدورة حياة البيانات.

ابدأ بإنشاء مخططات بيانات موحدة وتطبيق تسميات متسقة عبر جميع المصادر لمنع عدم التوافق أثناء تدريب النماذج. نفذ خطوط أنابيب تحقق آلية تكشف عن الشذوذ والقيم المفقودة أو الإدخالات القديمة قبل أن تصل إلى أنظمة الإنتاج.

تتبع سلاسل البيانات أمر حاسم للتدقيق، حيث يسمح للفرق بتتبع كل توقع إلى البيانات المصدرية وخطوات المعالجة المسبقة. بالنسبة للمعلومات الحساسة، يجب تطبيق إخفاء الهوية أو التشفير أو التشفير المتجانس لضمان الامتثال للوائح الخصوصية مثل اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) أو قانون نقل التأمين الصحي والمساءلة (HIPAA).

2. تبني MLOps وModelOps لإدارة دورة الحياة

تتطلب تفعيل الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع الانتقال من النشر العشوائي. توفر MLOps وModelOps خطوط أنابيب منظمة لكامل دورة حياة الذكاء الاصطناعي، بدءًا من استيعاب البيانات وصولاً إلى تحسين النموذج بشكل مستمر.

قم بتنفيذ سير عمل تدريب آلي يسحب أحدث مجموعات البيانات الموثوقة، ويشغل نماذج متعددة في وقت واحد، ويختار الأفضل بناءً على مؤشرات الأداء الرئيسية المحددة مسبقًا. استخدم مخازن الميزات لضمان التناسق بين بيئات التدريب والاستدلال، مما يمنع التباينات التي قد تؤثر سلبًا على دقة النموذج.

نشر مراقبة قوية لتتبع التأخير، وثقة التنبؤ، ومؤشرات التحيز، وتغير البيانات في الوقت الحقيقي. عند اكتشاف الشذوذ، يمكن أن تبدأ المحفزات التلقائية إعادة التدريب، أو العودة إلى نموذج سابق، أو تنبيه مشغل بشري. يجب أن تحافظ طبقات الحوكمة على تاريخ الإصدارات الكامل للنماذج ومجموعات البيانات والتكوينات.

3. التصميم مع الأخلاقيات، والأمان، والإشراف البشري

يمكن أن تعزز الأنظمة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي كل من القيمة والمخاطر، مما يجعل الأخلاقيات والأمان متطلبات أساسية في التصميم. يجب أن تحدد الأطر الأخلاقية سلوك النموذج المقبول، ومعايير العدالة، واستراتيجيات التخفيف من التحيز قبل بدء التطوير.

تنفيذ تقنيات الذكاء الاصطناعي القابلة للتفسير مثل قيم SHAP أو LIME لتوفير تبريرات مفهومة لنتائج النماذج. من منظور الأمان، الدفاع ضد الهجمات العدائية من خلال دمج التحقق من المدخلات، واكتشاف الشذوذ للأنماط المشبوهة، وبيئات تقديم النماذج الآمنة.

عندما تحمل قرارات الذكاء الاصطناعي تبعات قانونية أو مالية أو تتعلق بالسلامة، يجب الحفاظ على نقاط تفتيش بشرية للتحقق من صحة أو تجاوز إجراءات النظام. يجب تسجيل كل قرار آلي مع توفير سياق كافٍ للتدقيق وحل النزاعات. تساعد المراجعات الخارجية الدورية من قبل لجان الأخلاقيات والأمن في ضمان بقاء النظام متوافقًا مع القيم التنظيمية واللوائح.

4. استخدم تصاميم تعتمد على المكونات السحابية.

تتحول الهياكل المعمارية الأحادية للذكاء الاصطناعي إلى نقاط اختناق مع تطور المتطلبات. من خلال اعتماد نهج معياري مناسب للسحابة، يمكن للمؤسسات توسيع مكوناتها بشكل مستقل مثل خدمات استنتاج النماذج، وخطوط إدخال البيانات، ولوحات تحليلات البيانات.

تسمح الخدمات الصغيرة للفرق بتحديث أو استبدال نماذج الذكاء الاصطناعي دون تعطيل بقية التطبيق. يمكن لمنصات تنظيم الحاويات مثل Kubernetes تخصيص موارد GPU أو TPU بشكل ديناميكي للتعامل مع أحمال الاستدلال العالية مع تقليل التكاليف غير المستخدمة.

تسهل التصميمات السحابية الأصلية أيضًا دمج واجهات برمجة التطبيقات للذكاء الاصطناعي الخارجية أو تجربة نماذج متعددة في الإنتاج باستخدام تقنيات مثل نشر الظل واختبار A/B. كما يتم تبسيط استعادة البيانات، حيث يمكن إعادة نشر الخدمات بسرعة في مناطق جديدة أو مناطق توفر، مما يحافظ على وقت التشغيل في حالة حدوث فشل كبير في البنية التحتية.

5. دمج الذكاء الاصطناعي في دورة حياة تطوير البرمجيات وعمليات التكامل المستمر والتسليم المستمر.

يؤدي اعتبار الذكاء الاصطناعي مسارًا منفصلًا عن تطوير البرمجيات التقليدي إلى خلق اختناقات وتحديات في التكامل. إن دمج الذكاء الاصطناعي في دورة حياة تطوير البرمجيات القياسية يضمن الاتساق والموثوقية وسرعة التكرار.

قم بتوسيع خطوط أنابيب CI/CD لتشمل خطوات للتحقق من البيانات، تدريب النماذج، اختبار التحيز، ومعايير الأداء بجانب اختبارات الوحدة والتكامل لشفرة التطبيق. استخدم البنية التحتية ككود لتوفير البيئات اللازمة لكل من تدريب النماذج وخدمتها، مع ضمان التناسق بين بيئات الاختبار والإنتاج.

قم بأتمتة بوابات النشر التي تتحقق من دقة النموذج، والكمون، والامتثال للمعايير المحددة قبل الإطلاق. بعد النشر، نفذ مراقبة مستمرة لتغذية بيانات الأداء الواقعي مرة أخرى إلى خط أنابيب التدريب، مما يخلق حلقة تغذية راجعة تحافظ على تحسين النظام مع كل إصدار.

الأمن السيبراني المعتمد على الذكاء الاصطناعي مع Exabeam

تحليل سلوك الوكلاء: التعامل مع زيادة الوكلاء الذكاء الاصطناعي

إن الاستخدام الواسع لوكلاء الذكاء الاصطناعي في بيئات المؤسسات يقدم طبقة جديدة من التحديات الأمنية. هذه الكيانات غير البشرية تعمل بشكل مستقل، وتصل إلى بيانات حساسة، وتنفذ مهامًا حيوية، مما يجعلها أهدافًا جذابة للمهاجمين. يعد تحليل سلوك الوكلاء (ABA) أمرًا حيويًا لمراقبة هذه الأنشطة، وفهم مخاطرها، واكتشاف التهديدات بشكل أسرع. كما أنه يوسع تحليل السلوك ليشمل كل من الهويات البشرية وغير البشرية، مما يوفر تغطية أمنية شاملة في البيئات المتطورة.

كيف يعمل تحليل سلوك الوكلاء

يعمل تحليل سلوك الوكلاء من خلال إنشاء معايير سلوكية لوكلاء الذكاء الاصطناعي والكيانات غير البشرية الأخرى. ثم يقوم بمراقبة نشاطهم بشكل مستمر لتحديد الانحرافات التي قد تشير إلى سوء الاستخدام أو الخرق أو انتهاكات السياسات. تتضمن هذه العملية عدة خطوات رئيسية:

• تأسيس السلوك: يتعلم ABA الأنماط الطبيعية للنشاط لكل وكيل ذكاء اصطناعي، بما في ذلك الأنظمة التي يصلون إليها، والبيانات التي يتفاعلون معها، والإجراءات التي يقومون بها. وهذا يخلق ملفًا تعريفياً للسلوك المتوقع.
• اكتشاف الشذوذ: من خلال مقارنة نشاط الوكلاء في الوقت الحقيقي مع هذه المعايير المحددة، يمكن لـ ABA اكتشاف السلوكيات الشاذة. ويشمل ذلك أنماط الوصول غير العادية، ومحاولات تسريب البيانات من قبل وكيل، أو تغييرات غير مصرح بها في التكوينات.
• تقييم المخاطر وتحديد الأولويات: يتم تخصيص درجة مخاطر للانحرافات المكتشفة، مما يسمح للفرق الأمنية بتحديد أولويات التحقيقات بناءً على التأثير المحتمل للتهديد.
• الرؤية الموحدة: تقوم ABA بجمع وترابط الأنشطة من كيانات غير بشرية مثل منصات الذكاء الاصطناعي، الوكلاء المخصصين، وتدفقات العمل الآلية، جنبًا إلى جنب مع بيانات المستخدمين البشر. وهذا يوفر رؤية موحدة لجميع الهويات وأفعالها داخل البيئة، مما يبسط عملية البحث عن التهديدات والتحقيق.
• التكامل مع أدوات الأمان الحالية: تم تصميم ABA لتعزيز البنى التحتية الأمنية الحالية، وغالبًا ما يتكامل مع أنظمة إدارة معلومات الأمن والأحداث (SIEM) لتوفير سياق سلوكي أغنى دون الحاجة إلى إعادة تصميم شاملة للأدوات الحالية.

تحليل سلوك الوكلاء ضروري لتأمين المؤسسات الحديثة التي تعتمد بشكل متزايد على الذكاء الاصطناعي والأتمتة. فهو يمكّن فرق الأمان من التعرف على التهديدات التي تنشأ من أو تستهدف الوكلاء الذكيين، مما يحافظ على سلامة وأمان العمليات الحيوية.

للتعرف على المزيد قم بزيارة موقعنا الإلكتروني.