هوش مصنوعی سایبری چیست؟
امنیت سایبری موضوعی بسیار مهم و محوریت بسیاری از کسبوکارهاست. هوش مصنوعی حوزهای است که اخیراً در فناوری و کسبوکارها پررنگتر شده است. ترکیب این دو حوزه، یعنی امنیت سایبری و هوش مصنوعی، در APIها میتواند مزایای زیادی برای ارائه خدمات دیجیتال ایجاد کند. این مقاله به بررسی کوتاه ارزش، مزایا و تمایز احتمالی استفاده از هوش مصنوعی سایبری در APIها میپردازد. نظرات ارائه شده مبتنی بر تجربه چهار ساله ارائه راهکارهای امنیتی API در شرکت Aiculus است. هوش مصنوعی سایبری حوزهای نسبتاً جدید و تخصصی است و بسیاری آن را پیشرفته میدانند. این مقاله علاوه بر تجربههای عملی، نگاهی به آینده و روندهای احتمالی نیز دارد.
گسترش APIها
در سال ۲۰۱۹، ۸۳٪ از ترافیک وب مربوط به APIها بود و پیشبینی میشد تا سال ۲۰۲۰، میزان استفاده از آنها چهار برابر شود. افزایش استفاده از APIها موجب تحول سیستمهای قدیمی به سامانههای متصل از طریق API شده است. نمونهای از این تحول، اعلام بانک ملی استرالیا در اواخر ۲۰۲۰ بود که قصد داشت بیش از ۱۰۰۰ API ایجاد کند، برخی داخلی و برخی خارجی. این روند ارزش APIها و نقش آنها در تحول پلتفرمها را نشان میدهد.
چالشهای امنیتی در تحول سریع APIها
با پذیرش سریع APIها و اتصال گسترده سیستمها، احتمال بروز نقضهای امنیتی حتی در شرکتهای بزرگ وجود دارد. این موضوع بیشتر ناشی از سرعت تحول و حجم بالای خدماتی است که بهطور ناخواسته در دسترس قرار میگیرند. بنابراین، امنیت سایبری به یکی از مؤلفههای کلیدی در توسعه و مدیریت APIها تبدیل میشود.
چرا هوش مصنوعی سایبری؟
استفاده از هوش مصنوعی سایبری در APIها مزایای متعددی دارد:
-
بانکداری باز: هوش مصنوعی سایبری میتواند پایداری خدمات مالی ارائه شده توسط بانکداری باز را تضمین کند.
-
پلتفرمهای دیجیتال: افزایش پلتفرمهای مبتنی بر API نیازمند انطباق و انعطافپذیری بالاست که توسط هوش مصنوعی سایبری فراهم میشود.
-
شهرها و کشورهای هوشمند: نظارت بر منابع و زیرساختها و تحلیل مصرف توسط شهروندان نیازمند هوش مصنوعی سایبری است.
-
تحولات پساکرونا: تغییر نسبت فروش فیزیکی و دیجیتال، نیاز به APIهای مقیاسپذیر و پایدار دارد.
بازار جهانی API سالانه ۲۹٪ رشد دارد، اما هزینه میانگین نقض API بیش از ۲ میلیون دلار آمریکا است (۲۰۲۰، Verizon). این موضوع نشان میدهد که امنیت سایبری در APIها ضروری و حیاتی است.
مزایای هوش مصنوعی در APIها
APIها حجم زیادی ترافیک، کاربران و تراکنش دارند. رویکردهای سنتی بر اساس قوانین کلی برای پیشگیری از سوءاستفاده محدود هستند و در مواجهه با سناریوهای متنوع ناکارآمدند. هوش مصنوعی قادر است با الگوریتمهای ریاضی، سناریوهای خاص و دقیق را با دقت بالا مدلسازی کند و تغییرات داینامیک در رفتار کاربران API را پشتیبانی کند. قوانین سنتی توانایی انطباق سریع با تغییرات را ندارند و نیازمند اصلاحات واکنشی هستند.
چالشهای هوش مصنوعی سایبری
-
هیاهوی بازار: تبلیغات گسترده هوش مصنوعی باعث ایجاد شک و تردید مشتریان میشود که اولین چالش در پذیرش این فناوری است.
-
دموکراتیزه کردن AI: سادهسازی بیش از حد هوش مصنوعی ممکن است جزئیات مهم و ارزش واقعی آن را مخفی کند و درک صحیح از قابلیتها و محدودیتها را دشوار کند.
-
تبعیض و اخلاق: هوش مصنوعی ممکن است برای اهداف مثبت یا منفی استفاده شود. تضمین رعایت اصول اخلاقی و جلوگیری از تبعیض اهمیت دارد و هنوز چالشبرانگیز است.
با وجود این چالشها، بازار API همچنان در حال رشد است و اهمیت هوش مصنوعی سایبری برای حفاظت از APIهای با ارزش بیشتر خواهد شد.
پرسش و پاسخ
س: دموکراتیزه کردن AI تا چه حد پیش رفته و آیا هنوز نیاز به بهبود دارد؟
بخش فنی و درک عمومی جامعه از AI باید بهبود یابد. پلتفرمهای نوین شامل قالبهای آماده برای الگوریتمهای یادگیری ماشین هستند، اما جزئیات الگوریتمها بهطور کامل مشخص نیست و توانایی پیشبینی رفتار آنها محدود است.
س: چگونه از رعایت استانداردهای قانونی مرتبط با تبعیض و سوگیری در AI اطمینان حاصل میشود؟
استانداردهای ملی و بینالمللی وجود دارند، مانند استرالیا، سنگاپور و اروپا. ارائه محصول باید مطابق با این استانداردها ارزیابی و با ابزارهای خودکار و سریع بررسی شود. خوشبختانه بسیاری از استانداردها مشابه هستند و امکان تطبیق سریع وجود دارد.
