سیستم های PAM (مدیریت دسترسی مبتنی بر رفتار) از الگوریتم های یادگیری ماشین برای تشخیص کاربران مجاز از غیرمجاز استفاده می‌کنند. الگوریتم های یادگیری ماشین می‌توانند الگوهای حرکت ماوس و صفحه کلید کاربران را شناسایی و از این الگوها برای تشخیص کاربران مجاز استفاده کنند. این مقاله به بررسی نقش یادگیری ماشین در سیستم های PAM می‌پردازد. ابتدا، اصول یادگیری ماشین و انواع مختلف الگوریتم های یادگیری ماشین مورد بحث قرار می‌گیرد. سپس، نحوه استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین برای تشخیص الگوهای حرکت ماوس و صفحه کلید کاربر توضیح داده می‌شود. در نهایت، مزایا و معایب استفاده از یادگیری ماشین در سیستم های PAM مورد بحث قرار می‌گیرد.
سیستم های PAM
سیستم های PAM از الگوریتم های مختلف امنیتی برای شناسایی کاربران مجاز از غیرمجاز استفاده می‌کنند. یکی از انواع الگوریتم های امنیتی که در سیستم های PAM استفاده می‌شود، الگوریتم های یادگیری ماشین است. الگوریتم های یادگیری ماشین می‌توانند الگوهای حرکت ماوس و صفحه کلید کاربران را شناسایی کنند و از این الگوها برای تشخیص کاربران مجاز و غیرمجاز استفاده کنند.
اصول یادگیری ماشین
یادگیری ماشین شاخه ای از هوش مصنوعی است که به رایانه ها امکان می‌دهد تا بدون برنامه نویسی صریح، از داده ها یاد بگیرند. الگوریتم های یادگیری ماشین می‌توانند الگوها را در داده ها شناسایی کنند و از این الگوها برای انجام کارهای مختلف استفاده کنند.
انواع مختلف الگوریتم های یادگیری ماشین وجود دارد. برخی از رایج ترین انواع الگوریتم های یادگیری ماشین عبارتند از:
- یادگیری نظارت شده: در یادگیری نظارت شده، مجموعه داده‌ای از داده های ورودی و داده های خروجی به الگوریتم یادگیری ماشین داده می‌شود. الگوریتم یادگیری ماشین از این مجموعه داده برای یادگیری رابطه بین داده های ورودی و داده های خروجی استفاده می‌کند.
- یادگیری بدون نظارت: در یادگیری بدون نظارت، الگوریتم یادگیری ماشین از داده های ورودی بدون داده های خروجی یاد می‌گیرد. الگوریتم یادگیری ماشین از این داده ها برای شناسایی الگوها در داده ها استفاده می‌کند.
- یادگیری تقویتی: در یادگیری تقویتی، الگوریتم یادگیری ماشین از یک محیط تعاملی برای یادگیری استفاده می‌کند. الگوریتم یادگیری ماشین از پاداش هایی که از محیط دریافت می‌کند برای بهبود عملکرد خود استفاده می‌نماید.
استفاده از یادگیری ماشین در سیستم های PAM
الگوریتم های یادگیری ماشین می‌توانند برای تشخیص الگوهای حرکت ماوس و صفحه کلید کاربر استفاده شوند. الگوهای حرکت ماوس و صفحه کلید کاربر می‌توانند اطلاعات مختلفی در مورد کاربر ارائه دهند، مانند:
- سرعت حرکت ماوس: کاربران مختلف ممکن است سرعت حرکت ماوس متفاوتی داشته باشند.
- فاصله بین کلیک ها: کاربران مختلف ممکن است فاصله بین کلیک های ماوس متفاوتی داشته باشند.
- الگوهای تایپ: کاربران مختلف ممکن است از الگوهای تایپ متفاوتی استفاده کنند.
الگوریتم های یادگیری ماشین می‌توانند از این اطلاعات برای شناسایی کاربران مجاز استفاده کنند. به عنوان مثال، یک الگوریتم یادگیری ماشین می‌تواند با یادگیری الگوهای حرکت ماوس کاربران مجاز، کاربران غیرمجاز را که سعی می‌کنند با استفاده از شناسه و رمز عبور کاربران مجاز وارد سیستم شوند، شناسایی کند.
مزایا و معایب استفاده از یادگیری ماشین در سیستم های PAM
استفاده از یادگیری ماشین در سیستم های PAM مزایا و معایبی دارد.
مزایا:
- یادگیری ماشین می‌تواند دقت تشخیص را بهبود بخشد.
- یادگیری ماشین می‌تواند در برابر حملات مهندسی اجتماعی مقاوم باشد.
- یادگیری ماشین می‌تواند برای شناسایی کاربران جدید استفاده شود.
معایب:
- یادگیری ماشین می‌تواند پیچیده و گران باشد.
- یادگیری ماشین به داده های آموزشی زیادی نیاز دارد.
- یادگیری ماشین می‌تواند در برابر حملات یادگیری ماشینی آسیب پذیر باشد.
محصول PAM OneIdentity دارای یک ماژول Analytics است که از machine learning برای تشخیص دسترسی غیرمجاز استفاده می‌کند. این ماژول از الگوهای حرکت ماوس و صفحه کلید کاربران برای شناسایی فعالیت های مشکوک استفاده می‌کند.
ماژول PAM
ماژول PAM از سه نوع الگو برای شناسایی دسترسی غیر مجاز استفاده می‌کند:
الگوهای رفتاری کلی: این الگوها، الگوهای رفتاری کلی کاربران را شناسایی می‌کنند. به عنوان مثال، این الگوها می‌توانند سرعت حرکت ماوس، زمان پاسخ و میزان استفاده از کلیدها را شناسایی کنند.
الگوهای رفتاری برنامه: این مدل از الگوها، الگوهای رفتاری کاربران را در برنامه های خاص شناسایی می‌کنند. به عنوان مثال، این الگوها می‌توانند نحوه استفاده کاربران از یک برنامه خاص را شناسایی کنند.
الگوهای رفتاری مشکوک: این نوع از الگوها، الگوهای رفتاری مشکوک را شناسایی می نند. به عنوان مثال، این الگوها می‌توانند استفاده از یک برنامه در خارج از ساعات کاری یا استفاده از یک برنامه با اطلاعات حساس را شناسایی کنند.
ماژول PAM از یک مدل machine learning برای شناسایی الگوهای رفتاری کاربران استفاده می‌کند. این مدل machine learning با جمع آوری داده های رفتاری کاربران در طول زمان آموزش داده می‌شود.
هنگامی که یک الگو مشکوک شناسایی می‌شود، این ماژول یک هشدار تولید می ند. این هشدار به مدیران امنیتی اجازه می‌دهد تا فعالیت مشکوک را بررسی کنند و در صورت لزوم اقدامات لازم را انجام دهند.
