The role of artificial intelligence in achieving cybersecurity
DOI:
https://doi.org/10.59759/law.v5i2.1965Keywords:
الذكاء الاصطناعي، الأمن السيبراني، أمن المعلومات، الفضاء السيبرانيAbstract
Throughout history, nations have relied on human intelligence to achieve cybersecurity, gathering information, tightening controls, tracking threats, closing vulnerabilities, and responding to potential cyber incidents. However, in the last decade, artificial intelligence (AI) has developed rapidly, offering significant benefits to cyber defense by automating core operations (computer use, processor-based devices, and software). This automates processes, streamlining and automating them, thus accelerating processing and enhancing national security.
The expansion of the digital world has contributed to a rise in cyber threats to societal security. With the tremendous advancements in the technology sector, particularly AI, in recent years, the relationship between AI and cybersecurity has become complex. AI is being exploited to infiltrate government institutions, whether by extremist groups or other states during periods of political tension and conflict. However, AI can also be used as an advanced tool to counter these cyber threats and enhance national security and defense capabilities. This necessitates that governments and institutions worldwide adopt a strategy of integrating AI systems with human capabilities to maximize the benefits of these modern technologies in cybersecurity.
Downloads
References
أولًا: المصادر باللغة العربية
الكتب:
أحمد السيد النجار، الأمن السيبراني المتقدم باستخدام التعلم الآلي، دار العلم والإيمان، القاهرة، 2023 (280 صفحة)
إيمان محمود عبد الرحمن، حماية الأنظمة الذكية من الهجمات الإلكترونية، المركز القومي للبحوث، القاهرة، 2022 (320 صفحة)
جمال مصطفى أحمد، الذكاء الاصطناعي في مواجهة الجرائم الرقمية، دار المعارف العلمية، الإسكندرية، 2021 (195 صفحة)
حسام الدين محمد علي، تقنيات التعلم العميق لاكتشاف البرمجيات الخبيثة، مكتبة الأنجلو المصرية، القاهرة، 2023 (410 صفحة)
خالد طه حسين، أمن الشبكات العصبية الاصطناعية، دار النهضة التكنولوجية، القاهرة، 2022 ، (360 صفحة)
دعاء سعيد محمد، الحماية الذكية للبيانات الشخصية، دار الكتب الجامعية، الإسكندرية، 2023 (240 صفحة)
سامح عبد الفتاح، التحليل الآمن للبيانات الكبيرة، الهيئة المصرية العامة للكتاب، 2021 (380 صفحة)
شيماء محمود عثمان، التوجهات الحديثة في أمن السحابة الإلكترونية، دار الفكر العربي، القاهرة، 2024 (290 صفحة)
علياء محمد كامل، أنظمة كشف التسلل المعززة بالذكاء الاصطناعي، مركز الكتاب الأكاديمي، القاهرة، 2022 (330 صفحة)
محمد نبيل السيد، التهديدات السيبرانية في عصر إنترنت الأشياء، دار العلوم الحديثة، القاهرة، 2023 (270 صفحة)
رسائل الدكتوراه:
أحمد محمود الهاشمي، تأثير الذكاء الاصطناعي على تحسين استراتيجيات الأمن السيبراني في المؤسسات الحكومية، جامعة القاهرة، 2021
سارة إبراهيم العلي، تصميم أنظمة استجابة آلية للهجمات السيبرانية باستخدام التعلم المعزز ، جامعة المنصورة، 2023
فاطمة الزهراء محمد، أمن تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الأنظمة المالية، جامعة الإسكندرية، 2023
محمد سمير الشرقاوي، حماية أنظمة إنترنت الأشياء باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي ، جامعة عين شمس، 2022
منى علي حسين، تقييم أداء نماذج الذكاء الاصطناعي في كشف اختراقات إنترنت الأشياء ، جامعة حلوان، 2023
يوسف أمين عبد الله، تعزيز أمن الشبكات الصناعية باستخدام الذكاء الاصطناعي، جامعة أسوان، 2022
ثانيًا: المصادر باللغة الأجنبية:
*Books:*
Chollet, F.,Deep learning with Python (2nd ed., 2001 pp. 450-480.
2. *Russell, S., & Norvig, Artificial intelligence: A modern approach (4th ed.), 2021.pp1020:1050
Sarker, I. H, AI-driven cybersecurity and threat intelligence: Cyber automation, intelligent decision-making, and proactive defense,2021
.Pajouh, H. H., et al, Machine learning for cybersecurity: Hands-on approaches for intrusion detection and malware analysis,2022.
. Sikorski, M., & Honig, A., Practical malware analysis: The hands-on guide to dissecting malicious software (2nd ed , pp. 300-330.
. Cole, E, Advanced persistent threat: Understanding the danger and how to protect your organization,2020. ,pp. 200-225.
O’Neil, C, Weapons of math destruction: How big data increases inequality and threatens democracy,2016
Goodfellow, I., et al, Adversarial robustness in machine learning,2019
. Schneier, B, Data and Goliath: The hidden battles to collect your data and control your world.,2018
. Kaplan, J., Artificial intelligence: What everyone needs to know,2021. ,pp. 150-175. .
. *Journal Articles:*
Apruzzese, G., Colajanni, M., Ferretti, L., Guido, A., & Marchetti, M. (2018). On the effectiveness of machine and deep learning for cybersecurity. 2018 10th International Conference on Cyber Conflict (CyCon), 371-390. https://doi.org/10.23919/CYCON.2018.8405026
Buczak, A. L., & Guven, E. (2016). A survey of data mining and machine learning methods for cybersecurity intrusion detection. IEEE. https://doi.org/10.1109/COMST.2015.2494502
. *Conference Papers:*
Anderson, H. S., & Roth, P. (2018). Ember: An open dataset for training static PE malware machine learning models. ArXiv Preprint. https://arxiv.org/abs/1804.04637
Yin, C., Zhu, Y., Fei, J., & He, X. (2017). A deep learning approach for intrusion detection using recurrent neural networks. IEEE Access, 5, 21954-21961.
. *Reports & Whitepapers:*
IBM Security. (2023). Cost of a data breach report 2023. IBM. https://www.ibm.com/reports/data-breach
MITRE. (2022). Adversarial machine learning: A taxonomy and terminology of attacks and mitigations (MITRE Report No. 22-0001). https://www.mitre.org/publications
. *Websites & Online Articles:*
National Institute of Standards and Technology (NIST). (2021). AI for cybersecurity. https://www.nist.gov/itl/ai-cybersecurity
Schneier, B. (2019). AI and cybersecurity: Hype and reality. Wired. https://www.wired.com/story/ai-cybersecurity-hype-reality