هوش مصنوعی (AI) به طور فزاینده‌ای در زمینه پروتکل‌های شبکه مانند SSH و SNMP، به ویژه در زمینه‌های امنیت شبکه، نظارت، اتوماسیون و تشخیص تهدید، به کار گرفته شده است. در اینجا به تفصیل کاربرد های هوش مصنوعی در SNMP و SSH آمده است.

 

کاربردهای هوش مصنوعی مرتبط با SSH

 

1. تشخیص ناهنجاری و پیشگیری از نفوذ

مدل‌های هوش مصنوعی (به‌ویژه الگوریتم‌های یادگیری ماشین) برای تشخیص رفتارهای غیرمعمول در ترافیک SSH آموزش دیده‌اند.

به عنوان مثال، تشخیص حملات جستجوی فراگیر، تلاش‌های ورود غیرمجاز یا الگوهای استفاده غیرعادی.

 

2. تحلیل رفتار کاربر

هوش مصنوعی می‌تواند داده‌های جلسه SSH را برای ایجاد پروفایل‌های رفتاری کاربران تجزیه و تحلیل کند و فعالیت‌های مشکوک (مثلاً ورود به سیستم در زمان‌های غیرمعمول یا اجرای دستورات غیرمنتظره) را علامت‌گذاری کند.

 

۳. تحلیل خودکار لاگ

تکنیک‌های پردازش زبان طبیعی (NLP) به تجزیه و طبقه‌بندی لاگ‌های SSH کمک می‌کنند تا روندها، خطاها یا تهدیدها را با کارایی بیشتری نسبت به تحلیل دستی شناسایی کنند.

 

۴. مدل‌های امنیتی Zero Trust

هوش مصنوعی به اعمال کنترل دسترسی پویا برای جلسات SSH بر اساس هویت کاربر، سلامت دستگاه، موقعیت مکانی و سایر عوامل بلادرنگ کمک می‌کند.

 

کاربردهای هوش مصنوعی مرتبط با SNMP

 

1. پیش‌بینی ترافیک شبکه

مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از داده‌های SNMP تاریخی از دستگاه‌هایی مانند روترها و سوئیچ‌ها، الگوهای ترافیک شبکه را پیش‌بینی می‌کنند و به برنامه‌ریزی ظرفیت و بهینه‌سازی عملکرد کمک می‌کنند.

 

2. تشخیص خطا و نگهداری پیش‌بینی‌کننده

با تجزیه و تحلیل تله‌ها و معیارهای SNMP (مانند وضعیت رابط، بار CPU یا استفاده از حافظه)، هوش مصنوعی می‌تواند خرابی‌های سخت‌افزاری یا اختلالات سرویس را قبل از وقوع پیش‌بینی کند.

 

3. مدیریت شبکه خودمختار

سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی از داده‌های SNMP برای پیکربندی مجدد خودکار دستگاه‌ها یا تغییر مسیر ترافیک در پاسخ به مشکلات شبکه استفاده می‌کنند – بخشی از آنچه به عنوان AIOps (هوش مصنوعی برای عملیات فناوری اطلاعات) شناخته می‌شود.

 

۴. نظارت امنیتی

هوش مصنوعی داده‌های SNMP را با منابع دیگر (مانند گزارش‌های فایروال یا هشدارهای IDS) مرتبط می‌کند تا تهدیدات پنهانی مانند بدافزارهای مخفی یا حملات داخلی را شناسایی کند.

 

تحقیق و توسعه

مدل‌های هوش مصنوعی مختص پروتکل: محققان در حال ساخت مدل‌های هوش مصنوعی هستند که به‌طور خاص برای تجزیه و تحلیل ترافیک SSH و SNMP طراحی شده‌اند تا دقت را بهبود بخشیده و موارد مثبت کاذب را کاهش دهند.

 

ادغام با ابزارهای SIEM: بسیاری از پلتفرم‌های مدرن مدیریت اطلاعات و رویدادهای امنیتی (SIEM) اکنون هوش مصنوعی را برای پردازش داده‌های SSH و SNMP برای هوش تهدید در زمان واقعی ادغام می‌کنند.

 

اینترنت اشیا و شبکه‌های لبه: با ظهور اینترنت اشیا، نظارت SNMP ارتقا یافته توسط هوش مصنوعی برای مدیریت دستگاه‌های لبه در مقیاس بزرگ که برای تله‌متری به SNMP متکی هستند، بسیار مهم است.

 

حوزه کاربرد هوش مصنوعی	پروتکل
تشخیص ناهنجاری، پیشگیری از نفوذ، تحلیل لاگ، پروفایلینگ رفتاری	SSH
پیش‌بینی ترافیک، پیش‌بینی خطا، مدیریت خودکار، بهینه‌سازی عملکرد	SNMP

Reference:

تولید شده توسط هوش مصنوعی