في ظل تصاعد الهجمات الإلكترونية وتطور أساليب الاختراق، لم تعد وسائل الحماية التقليدية كافية لتأمين الحسابات الرقمية، ومع تزايد الاعتماد على الخدمات الإلكترونية، أصبح الذكاء الاصطناعي أحد أهم خطوط الدفاع الحديثة في مجال الأمن السيبراني، حيث تعتمد عليه كبرى الشركات والبنوك والمنصات الرقمية لاكتشاف التهديدات ومنع الاختراقات في الوقت الحقيقي.

يعتمد الذكاء الاصطناعي في الأمن السيبراني على تقنيات التعلم الآلي وتحليل البيانات الضخمة لمراقبة سلوك المستخدمين والأنظمة بشكل مستمر، وتقوم هذه الأنظمة ببناء صورة دقيقة لما يُعرف بـ«السلوك الطبيعي» للمستخدم، ثم تقارن أي نشاط جديد بهذه الصورة لاكتشاف أي انحراف قد يشير إلى محاولة اختراق أو احتيال رقمي.

هذه الآلية تتيح التعامل مع ملايين العمليات في ثوانٍ، وهو ما لا يمكن للعنصر البشري القيام به بنفس الكفاءة.

تستخدم أنظمة حماية البريد الإلكتروني المدعومة بالذكاء الاصطناعي تقنيات معالجة اللغة الطبيعية لتحليل محتوى الرسائل، وفهم سياق النص، والكشف عن محاولات الخداع حتى لو كانت مكتوبة بأسلوب طبيعي ومقنع، وتستطيع هذه الأنظمة حظر الرسائل الاحتيالية تلقائيًا قبل أن تصل إلى صندوق الوارد، ما يقلل بشكل كبير من فرص سرقة كلمات المرور أو البيانات الشخصية.

من أكثر التطبيقات انتشارًا للذكاء الاصطناعي تحليل سلوك تسجيل الدخول، فعند محاولة الدخول من جهاز أو موقع جغرافي غير معتاد، أو في توقيت غير طبيعي، يتدخل النظام فورًا إما بإيقاف المحاولة أو بطلب تحقق إضافي، وتُستخدم هذه التقنية على نطاق واسع في البنوك والمنصات الرقمية الكبرى لحماية الحسابات الحساسة.

لا يكتفي الذكاء الاصطناعي برصد لحظة الاختراق فقط، بل يستطيع اكتشاف مؤشرات مبكرة تدل على أن الحساب قد تم اختراقه، مثل تنفيذ أوامر غير معتادة أو محاولات متكررة للوصول إلى بيانات حساسة، وتُطبق هذه الآلية في أنظمة EDR وXDR التي تعتمد عليها المؤسسات الكبرى لحماية حسابات الموظفين والبنية التحتية الرقمية.

تشير دراسات أكاديمية حديثة إلى استخدام نماذج تعلم عميق للكشف عن مواقع التصيد الاحتيالي المزيفة، حتى عندما تكون مطابقة تقريبًا للمواقع الأصلية، كما تُستخدم خوارزميات ذكية لتحليل طلبات الويب واكتشاف هجمات مثل XSS وCSRF بشكل آلي.

من خلال تحليل بيانات الهجمات السابقة وربطها بالأنشطة الحالية، يستطيع الذكاء الاصطناعي التنبؤ باحتمالية تعرض حساب أو نظام لهجوم قريب، ما يسمح باتخاذ إجراءات وقائية مسبقة مثل تشديد التحقق أو تقييد الصلاحيات.
منع الاحتيال المالي في الوقت الحقيقي

في أنظمة الدفع والتجارة الإلكترونية، يُستخدم الذكاء الاصطناعي لمراقبة سلوك المعاملات المالية، واكتشاف أي عملية دفع غير معتادة، ومن ثم إيقافها تلقائيًا قبل إتمامها، وهو ما يحمي المستخدمين من سرقة الأرصدة والبيانات البنكية.