اتفاق مع الأمن الوطني يتيح لبنك المغرب مكافحة الاستعمالات التدليسية لوثائق التعريف الوطنية
تاريخ النشر: 7th, October 2024 GMT
تعززت أوجه التعاون التقني والعملياتي بين المديرية العامة للأمن الوطني وبنك المغرب، عبر توقيع بروتوكول يخول لبنك المغرب استغلال الخدمات الرقمية التي توفرها بطاقة التعريف الوطنية الإلكترونية، واتفاقية شراكة لحماية المنشآت الإدارية لبنك المغرب وتأمين نقل الأموال.
ويخول البروتوكول، الذي وقعه اليوم الاثنين بالرباط، والي بنك المغرب والمدير العام للأمن الوطني ولمراقبة التراب الوطني، لبنك المغرب حق الاستفادة من الإمكانيات التقنية التي توفرها بطاقة التعريف الوطنية الإلكترونية في مجال مكافحة الاستعمالات التدليسية للوثائق التعريفية، من خلال تعزيز آليات التحقق من الهوية وتأمينها، مع الارتقاء بجودة الخدمات التي يقدمها الفضاء الاقتصادي للمواطنين.
وينص البروتوكول أيضا على تطوير آلية لتبادل الخبرات في مجالات التكوين والمواكبة التقنية، وتنظيم أنشطة مشتركة حول الاستعمالات الفضلى والفعالة لمنظومة الطرف الثالث الموثوق به للتحقق من الهوية ومنظومة الهوية الرقمية المرتبطة بها.
وستوفر المديرية العامة للأمن الوطني، بموجب هذا البرتوكول، الحلول التقنية التي طورتها من أجل تسهيل استعمال بنك المغرب لهذه المنظومات التعريفية الإلكترونية.
من جهتها، ترتكز اتفاقية الشراكة لحماية المنشآت الإدارية لبنك المغرب، وتأمين نقل الأموال على مقتضيات المادة 74 من القانون الأساسي لبنك المغرب التي تنص على أن « تتولى الحكومة أمن وحماية المنشآت الإدارية للبنك ومتاحف النقود التابعة له وفروعه ووكالاته، وتزوده بالمرافقة الأمنية اللازمة لتأمين نقل الأموال والقيم. وتحدد اتفاقية بين الدولة والبنك كيفيات تطبيق أحكام الفقرة أعلاه ».
وتشمل هذه الاتفاقية محورين أساسيين، يتعلق الأول بأمن منشآت بنك المغرب على المستويين المركزي والجهوي، والثاني بتأمين عمليات نقل الأموال والقيم التي يقوم بها بنك المغرب على المستوى الوطني. وتنص هذه الاتفاقية على توفير المديرية العامة للأمن الوطني الموارد البشرية والعملياتية الكفيلة بالأمن الخارجي للمقرات التابعة لبنك المغرب مركزيا وعلى المستوى الجهوي، ومن بينها المقر المركزي لبنك المغرب والمتحف التابع له، وكذا فروعه ووكالاته على الصعيد الوطني (22 موقعا في المجموع)، فيما يتكلف بنك المغرب بتوفير إمكانية ولوج مصالح الشرطة لأنظمة الأمن والمراقبة التابعة لهذه المؤسسة العمومية.
كما تنص على توفير المديرية العامة للأمن الوطني للموارد البشرية المكلفة بتأمين ومواكبة عمليات نقل الأموال والقيم المنقولة على الصعيد الوطني، فيما يتكفل بنك المغرب بتوفير الوسائل اللوجستيكية الخاصة بهذه المهمة الأمنية.
كلمات دلالية أمن المغرب بنوك تعريفالمصدر: اليوم 24
كلمات دلالية: أمن المغرب بنوك تعريف المدیریة العامة للأمن الوطنی التعریف الوطنیة لبنک المغرب نقل الأموال بنک المغرب من الهویة
إقرأ أيضاً:
من الهجوم إلى الدفاع.. دور الذكاء الاصطناعي في مكافحة الجرائم الإلكترونية
أحدثت شبكة الإنترنت تحولًا جذريا في مختلف مناحي الحياة، مقدمة مزايا غير مسبوقة للأفراد والشركات، إلا أن هذا التطور صاحبه ارتفاع ملحوظ في الهجمات الإلكترونية التي تستهدف المستخدمين والأنظمة الرقمية.
وباتت البرمجيات الخبيثة تشكل تهديدًا متزايدا للحواسيب والهواتف الذكية والشبكات، حيث تستهدف سرية البيانات وسلامتها، بالإضافة إلى تأثيرها المباشر في الموارد المالية للأفراد والمؤسسات.
ولكن اكتشاف هذه البرمجيات يمثل تحديًا مستمرا في ظل التطور المستمر لأساليب المهاجمين وقدرتهم على التهرب من أنظمة الحماية التقليدية.
وفي ظل محدودية كفاءة برامج مكافحة الفيروسات التقليدية والتحليل اليدوي في التصدي لهذه التهديدات المتجددة، برز التعلم الآلي كأداة قوية لتعزيز أمن المعلومات.
كيف يعزز التعلم الآلي الأمن السيبراني؟يعتمد التعلم الآلي على تحليل أنماط وسلوكيات الملفات المختلفة، بما في ذلك الملفات التنفيذية والبرامج النصية والمستندات والصور، لتحديد مدى خطورتها.
وتصنف خوارزمياته الملفات استنادًا إلى تشابهها مع عينات خبيثة معروفة أو انحرافها عن الأنماط الطبيعية.
كما تتمتع هذه التقنية بقدرة ذاتية على التعلم من البيانات الجديدة وتحديث نماذجها لمواكبة تطور التهديدات السيبرانية.
إعلانويستخدم التعلم الآلي تقنيات متعددة، تتنوع بين الأساليب الخاضعة للإشراف وغير الخاضعة للإشراف، تبعًا لنوع البيانات والمهمة المطلوبة.
وتتيح هذه التقنية للأنظمة الحاسوبية التعلم دون الحاجة إلى برمجتها، مما يجعلها تحاكي الطريقة التي يتعلم بها البشر من خلال التجربة.
ويعزز التعلم الآلي الأمن السيبراني من خلال تحليل البيانات واكتشاف الأنماط المخفية للكشف المبكر عن التهديدات الإلكترونية والمساعدة في التعرف على الأنماط التي قد لا يلاحظها البشر أو برامج مكافحة الفيروسات التقليدية.
وتعتمد هذه التقنية على تدريب الأنظمة لكي تستطيع التنبؤ بالسلوكيات الخبيثة واتخاذ قرارات استباقية لحماية الأنظمة الرقمية.
ومن خلال تحليل بيانات البرمجيات الخبيثة، تستطيع الخوارزميات تحديد أنماط وخصائص البرمجيات الخبيثة واكتشاف التهديدات الداخلية والتصرفات غير المألوفة للمستخدمين والتنبؤ بالمناطق الخطرة عبر الإنترنت وحماية البيانات المخزنة في السحابة من خلال مراقبة السلوك المشبوه.
دور التعلم الآلي في كشف البرمجيات الخبيثةتحلل المؤسسات ملايين البيانات المرتبطة بالبنية التحتية والمستخدمين. وفي ظل الكم الهائل من البيانات، يصبح من الصعب الاعتماد على فرق الأمن التقليدية فقط.
ويأتي هنا دور التعلم الآلي، الذي يساعد فرق الأمن السيبراني في تحديد التهديدات واتخاذ الإجراءات اللازمة قبل وقوع الضرر.
وتعتمد هذه العملية على تزويد الخوارزميات ببيانات ضخمة، مما يمكنها من استنتاج الارتباطات والأنماط المخفية. وبناءً على هذه الأنماط، تتوقع الخوارزميات التهديدات وتتخذ إجراءات مناسبة.
وعادةً ما تشمل عملية التعلم الآلي جمع كميات كبيرة من البيانات وتنظيمها وتجهيزها للتحليل، واستخرج الخصائص المهمة من البيانات، وتدريب الخوارزمية على البيانات المستخرجة، واختبار أداء النموذج للتحقق من دقته وقدرته.
إعلانوبالنظر إلى الطبيعة الديناميكية للتعلم الآلي، فإن إضافة بيانات جديدة يعزز أداء النماذج ويحسن قدرتها على كشف البرمجيات الخبيثة.
توجد منهجيات مختلفة لاستخدام تقنيات التعلم الآلي للكشف عن البرمجيات الخبيثة، بما في ذلك:
الكشف القائم على التوقيع: يقارن ملفًا أو نظامًا بقاعدة بيانات توقيع البرمجيات الخبيثة. تكتشف هذه الطريقة البرمجيات الخبيثة المعروفة، لكنها لا تستطيع اكتشاف التهديدات الجديدة. التحليل الاستدلالي: يكتشف أنماط سلوك النظام أو التعليمات البرمجية المشبوهة. تكتشف هذه الطريقة التهديدات الجديدة، ولكنها قد تولد أيضًا نتائج إيجابية خاطئة. الكشف القائم على التعلم الآلي: تحلل الخوارزميات مجموعات بيانات ضخمة من البرمجيات الخبيثة المعروفة للعثور على أنماط البرمجيات الخبيثة وسماتها. تكتشف هذه الطريقة التهديدات المعروفة وغير المتوقعة وتقليل وقت اكتشاف البرمجيات الخبيثة وإزالتها.وتصنف تقنيات التعلم الآلي المستخدمة في الكشف عن البرمجيات الخبيثة إلى ثلاثة أنواع رئيسية، وهي الأساليب الخاضعة للإشراف، والأساليب غير الخاضعة للإشراف، والأساليب القائمة على التعزيز.
ويمتلك كل نوع إيجابيات وسلبيات، وتعتمد الطريقة المختارة على حالة الاستخدام والبيانات المقدمة.
وغالبًا ما تُستخدم الأساليب الهجينة، التي تجمع بين الأنواع المتعددة، لتعزيز دقة ومتانة أنظمة الأمن السيبراني في اكتشاف التهديدات المتطورة والتخفيف منها.
دور التعلم الآلي في تعزيز الأمن السيبرانييراقب التعلم الآلي سلوك الشبكة بشكل مستمر لاكتشاف أي نشاط غير طبيعي. ومن خلال تحليل كميات كبيرة من البيانات في الوقت الفعلي، فإنه يستطيع تحديد الحوادث الأمنية الحرجة، ويشمل ذلك التهديدات الداخلية، والبرمجيات الخبيثة غير المعروفة سابقًا، وانتهاكات سياسات الأمان.
إعلانوتستطيع أنظمة التعلم الآلي التنبؤ بالمواقع الضارة عبر الإنترنت لمنع وصول المستخدمين إليها. كما تحلل أنشطة الإنترنت بشكل مستمر لاكتشاف البنية التحتية التي يستخدمها المهاجمون لشن هجمات سيبرانية جديدة أو ناشئة.
وتساعد خوارزميات التعلم الآلي في الكشف عن البرمجيات الخبيثة الجديدة غير المعروفة سابقًا، وتعتمد على تحليل خصائص وسلوك البرمجيات الخبيثة المعروفة لتحديد أي تهديد ناشئ ومنعه قبل إلحاق الضرر بالأجهزة.
ويتيح التعلم الآلي تعزيز أمان بيئات العمل السحابية عبر تحليل سلوكيات تسجيل الدخول المشبوهة، واكتشاف الأنشطة غير الاعتيادية بناءً على الموقع الجغرافي، وإجراء تحليلات متقدمة لعناوين بروتوكول الإنترنت "آي بي" (IP) من أجل تحديد المخاطر المحتملة.
وتستطيع أنظمة التعلم الآلي تحليل البيانات المشفرة دون فك تشفيرها، إذ تعتمد على دراسة أنماط حركة المرور المشفرة داخل الشبكة لتحديد السلوكيات المشبوهة، ورصد أي تهديدات مخفية داخل التشفير.
فوائد ومزايا التعلم الآليأصبح إدماج التعلم الآلي في أنظمة كشف البرمجيات الخبيثة خطوة أساسية لتعزيز إجراءات الأمان وتحسين الكفاءة التشغيلية، إذ تحقق الخوارزميات معدلات دقة مرتفعة في الكشف عن البرمجيات الخبيثة.
وتتيح الخوارزميات اكتشاف البرمجيات الخبيثة تلقائيًا، مما يقلل من العبء على خبراء الأمن السيبراني ويوفر الوقت والموارد.
وتتميز أنظمة التعلم الآلي بالقدرة على التكيف مع التهديدات الجديدة والتعلم من الأخطاء السابقة. وتستطيع النماذج المحدثة اكتشاف أنواع جديدة من البرمجيات الخبيثة، مما يعزز من كفاءتها في مواجهة التهديدات المتطورة.
وفيما يلي خمس تقنيات رئيسية للتعلم الآلي تعزز من قدرات الكشف عن البرمجيات الخبيثة:
استخراج الخصائص: تتيح هذه التقنية تحليل الخصائص المتعلقة بالبرمجيات الخبيثة، مثل الحجم والنوع والسلوك. التعرف على الأنماط: تتيح هذه التقنية اكتشاف الأنماط المخفية في البيانات التي قد لا يتمكن المحللون البشر من ملاحظتها. التعلم من التجربة: تتحسن الأنظمة عبر تحليل الأنماط والاتجاهات داخل مجموعات البيانات الكبيرة التي قد يغفلها المحللون البشريون. التحليل المتقدم: يتيح التحليل السريع للبيانات الضخمة اكتشاف التهديدات والاستجابة لها في الوقت الفعلي. الأتمتة: تساهم الأتمتة في تقليل العبء على خبراء الأمن السيبراني عبر أتمتة عمليات الكشف عن البرمجيات الخبيثة. إعلانويؤدي الجمع بين التقنيات إلى تحسين دقة وكفاءة الكشف عن البرمجيات الخبيثة. وبفضل هذه القدرات، تستطيع الخوارزميات تحديد التهديدات بسرعة وفعالية، مما يسهم في منع الهجمات الإلكترونية وتعزيز الأمان السيبراني.
تحديات التعلم الآلييعاني استخدام التعلم الآلي من بعض التحديات، منها تولد نتائج إيجابية كاذبة أو نتائج سلبية كاذبة، مما قد يقلل من الموثوقية والكفاءة.
كما أن هذه التقنية عرضة للهجمات المتعمدة للتلاعب بالخوارزمية أو خداعها عن طريق تعديل البيانات أو المزايا.
ومن أجل التغلب على ذلك، توجد حلول قد تساعد في تحسين دقة الخوارزمية، ويشمل ذلك استخدام الخوارزميات المتعددة والمتنوعة، واستخدام بيانات عالية الجودة، واستخدام الخوارزميات القابلة للتفسير وتمكين التدخل البشري أو التحقق عند الحاجة.
ختامًا، يوفر التعلم الآلي إمكانات كبيرة لإحداث ثورة في مجال كشف التهديدات من حيث القدرة على تحديد البرمجيات الخبيثة بسرعة ودقة.
ويعتمد نجاح التعلم الآلي في كشف البرمجيات الخبيثة على البيانات المستخدمة في تدريبه، ويمثل استخدام هذه التقنية خطوة مهمة نحو تحسين تدابير الأمن السيبراني، إلا أن البحث والتطوير المستمرين في هذا المجال ضروريان من أجل استغلال إمكاناته الكاملة والحفاظ على بيئة رقمية آمنة.
إندريك يعوض غياب نيمار في قائمة منتخب البرازيل