پایگاه خبری راه پرداخت دارای مجوز به شماره ۷۴۵۷۲ از وزارت فرهنگ و ارشاد اسلامی و بخشی از «شبکه عصر تراکنش» است. راه پرداخت فعالیت خود را از دوم اردیبهشت‌ماه ۱۳۹۰ شروع کرده و اکنون پرمخاطب‌ترین رسانه ایران در زمینه فناوری‌های مالی، بانکداری و پرداخت و استارت‌آپ‌های فین‌تک است.
بهره‌گیری از هوش مصنوعی در حوزه امنیت سایبری بانکی؛ فرصت‌ها و چالش‌ها
محمدمهدی امیرفروغی،دکتری هوش مصنوعی، در یادداشتی به بررسی چالش‌ها و فرصت‌های هوش مصنوعی در امنیت سایبری پرداخته است
تحول دیجیتال در بانکداری با رشد سریع فناوری به‌ویژه هوش مصنوعی (AI) همراه بوده است. این پیشرفت‌ها نه‌تنها خدمات بانکی را متحول کرده‌اند، بلکه چالش‌های متعددی در زمینه امنیت سایبری به وجود آورده‌اند. بانک‌ها، به دلیل ماهیت حساس اطلاعات و تراکنش‌های مالی، هدف اصلی حملات سایبری هستند. هوش مصنوعی می‌تواند با ارائه راهکارهای جامع و قدرتمند، نقش مهمی در دفاع سایبری بانک‌ها ایفا کند.
استفاده از هوش مصنوعی در تشخیص و پیشگیری از کلاهبرداری
بانک‌ها از سیستم‌های مبتنی بر AI برای شناسایی رفتارهای غیرمعمول و احتمال رخداد کلاهبرداری استفاده می‌کنند. به‌عنوان‌مثال، بانک جی‌پی مورگان با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، سیستم‌های پیشرفته‌ای توسعه داده است که توانسته‌اند نرخ تشخیص کلاهبرداری را به طور قابل‌توجهی افزایش دهند. این سیستم‌ها با تحلیل تراکنش‌های بلادرنگ، الگوهای مشکوک را شناسایی و برای تأیید بیشتر، تراکنش‌ها را پرچم گذاری می‌کنند.
تحلیل و بررسی داده‌های بزرگ (Big Data Analytics)
هوش مصنوعی با بهره‌گیری از داده‌های بزرگ و تحلیل پیش‌بینی، می‌تواند الگوهای رفتاری کاربران را شناسایی کند. این امر به ارائه تجربیات مشتری بهبودیافته و امنیت بیشتر در تراکنش‌ها کمک می‌کند. به‌عنوان‌مثال، بانک HSBC از داده‌های تاریخی برای پیش‌بینی تهدیدات و واکنش هوشمندانه به آنها استفاده می‌کند. با استفاده از تکنیک‌های تحلیل داده‌های بزرگ، الگوهای رفتاری غیرعادی می‌تواند سریع‌تر شناسایی شود.
سیستم‌های تشخیص نفوذ (IDS) مبتنی بر AI
سیستم‌های IDS مجهز به هوش مصنوعی امکان شناسایی خودکار تهدیدات را در زمان واقعی دارند. این سیستم‌ها از شبکه‌های عصبی و الگوریتم‌های یادگیری عمیق برای تحلیل ترافیک شبکه و تشخیص فعالیت‌های غیرعادی استفاده می‌کنند. به‌عنوان‌مثال، سیستمی که توسط شرکت Palo Alto Networks توسعه‌یافته است، می‌تواند با استفاده از هوش مصنوعی، ترافیک شبکه را به طور مداوم بررسی کرده و نفوذهای احتمالی را شناسایی و خنثی کند.
نقش هوش مصنوعی در تحلیل تهدیدات ناشناخته
هوش مصنوعی قادر است به شناسایی و تحلیل تهدیدات ناشناخته‌ای که به طور سنتی تشخیص آنها دشوار بوده است بپردازد. با استفاده از تکنیک‌های یادگیری تقویتی و خوشه‌بندی داده، AI می‌تواند الگوهای جدید تهدیدات را کشف کند. به‌عنوان‌مثال، فناوری DarkTrace از تکنیک‌های AI برای شناخت تهدیدات ناشناخته در سیستم‌های IT استفاده می‌کند و قادر است به طور پیشگیرانه به تهدیدات نوظهور واکنش نشان دهد.
چالش‌های اجرایی و اخلاقی
- حفاظت از حریم خصوصی: الگوریتم‌های AI نیاز به داده‌های فراگیر و گسترده دارند که ممکن است به نگرانی‌های حریم خصوصی دامن بزند. بانک‌ها باید مکانیزم‌های دقیقی برای حفاظت از داده‌های حساس و رعایت قوانین رعایت حریم خصوصی نظیر GDPR پیاده‌سازی کنند.
- خطرات وابستگی به فناوری: اتکا به AI بدون وجود فرایندهای نظارتی انسانی می‌تواند به اشتباهات سیستماتیک منجر شود. برای مثال، الگوریتم‌های نادرست پیکربندی شده ممکن است به هشدارهای کاذب منجر شوند یا حتی تهدیدات واقعی را نادیده بگیرند.
- حملات به سیستم‌های AI:خود سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند هدف حملات پیچیده قرار گیرند، مانند تزریق داده‌های نادرست برای گمراه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین. این چالش نیازمند توسعه سیستم‌های مقاوم در برابر چنین حملاتی است.
هوش مصنوعی با ارائه ابزارهای پیشرفته و مؤثر، تحولی عظیم در امنیت سایبری بانکی ایجاد کرده است. استفاده هوشمند از این تکنولوژی می‌تواند به بهبود شناسایی، پیشگیری و پاسخ به تهدیدات سایبری کمک کند. بااین‌حال، بانک‌ها باید اطمینان حاصل کنند که این فناوری‌ها به طور صحیح و اخلاقی پیاده‌سازی و مدیریت می‌شوند تا همواره امنیت و اعتماد کاربران حفظ شود. سرمایه‌گذاری مداوم در تحقیقات و توسعه در این حوزه می‌تواند نقش کلیدی در حفظ امنیت و دوام بانکداری دیجیتال ایفا کند.