Integrarea mecanismelor de învățare automată în procesul de detecție avansată a amenințărilor cibernetice în mediile cloud

Abstract

Evoluția rapidă a inteligenței artificiale (AI) a determinat o transformare semnificativă în domeniul securității cibernetice, în special în proiectarea și implementarea sistemelor de detectare a intruziunilor (IDS). Aceste sisteme moderne utilizează tehnici avansate de învățare automată și învățare profundă pentru a analiza traficul de rețea și a identifica în timp real activități anormale sau potențial malițioase. Prin capacitatea lor de a învăța din date noi și de a se adapta la amenințări emergente, IDS-urile bazate pe AI oferă o protecție mai eficientă comparativ cu metodele tradiționale, care se bazează pe reguli statice sau comparații între seturi prestabilite de parametri. Lucrarea de față își propune să evidențieze arhitectura unui sistem IDS construit pe fundamente de inteligență artificială, analizând avantajele, limitările și potențialul acestor tehnologii. Printre beneficiile majore se numără detectarea timpurie a amenințărilor avansate, răspunsul în timp real la incidente și reducerea semnificativă a alarmelor false, datorită analizei contextuale a traficului de rețea. Totuși, implementarea acestor sisteme nu este lipsită de provocări, cum ar fi necesitatea unor volume mari de date de calitate pentru antrenarea modelelor și dificultatea interpretării deciziilor luate de algoritmi, aspecte care pot afecta încrederea în sistem. Prin această abordare, articolul oferă o perspectivă integrată asupra aplicării AI în infrastructura de securitate a rețelelor informatice, evidențiind atât potențialul tehnologic, cât și limitările actuale ale acestor sisteme. Elementul de originalitate constă în articularea unui cadru conceptual care îmbină inteligența artificială cu cerințele operaționale ale securității moderne, oferind soluții scalabile și eficiente pentru protejarea sistemelor critice împotriva amenințărilor cibernetice dinamice.