في تحليل لإيما أشفورد، وماثيو كرونيج، نشرته مجلة فورين بوليسي، خلص فيه الكاتبان إلى أن الهجوم الأوكراني المضاد البطيء لم يؤد إلى اختراقات كبيرة ضد الجيش الروسي مما أدى إلى دعوات للتفاوض بدلاً من التصعيد. 

 

طرحت كاتبة العمود إيما أشفورد،في تحليل لها في الفورين بوليسي، العديد من الأسئلة بشأن الهجوم الأوكراني.

وقالت: بعد أن أدركت أوكرانيا أن الهجوم يسير ببطء أكثر مما كان مأمولًا، وقد تم الإبلاغ عنه على نطاق واسع في الصحافة، نحتاج إلى التحدث عن التقدم الضعيف للهجوم، والخيارات الغربية في هذا الموقف، وكيف يبدو مستقبل الصراع.

 

اتخذت أوكرانيا القليل من الأراضي نسبيًا ؛ أُجبرت على الالتزام باحتياطياتها دون أي اختراق كبير ؛ وعلى الرغم من عدم وصف الهجوم بالفشل، إلا أنه ليس نجاحًا.

 

قال مات كرونيج، كاتب العمود،في الفورين بوليسي أعتقد أن جزءًا من المشكلة لم يكن أداء أوكرانيا، ولكن التوقعات غير الواقعية في الغرب. يميل الأمريكيون إلى التفكير في العمليات العسكرية الهجومية على أنها شيء يتم القيام به بقوة ساحقة ويستمر لأسابيع فقط. ربما كان علينا توقع أن هذا سيستغرق بعض الوقت. أو أنه قد لا يكون ممكناً.

 

كتب باري بوزين، أحد أفضل المحللين العسكريين والاستراتيجيين، في فورين بوليسي قبل بضعة أسابيع، "يشير التاريخ العسكري إلى أن التحديات هنا هي أيضًا أكثر صعوبة مما كان مفهوماً بشكل عام - على الأقل بين عامة الناس في الغرب.

 

روسيا لديها تحصينات. لديها ما لا يقل عن ثلاثة خطوط محصنة تعرف باسم "الدفاع في العمق"، مع مساحات كبيرة من حقول الألغام. ويعتمد كلا الجانبين بشكل متزايد على المجندين غير المدربين، حيث يسهل تعلم الدفاع أكثر من الهجوم. كل ذلك يجعل أوكرانيا تخوض معركة شاقة.

 

لذا فإن باري بوزين، محق بشأن سذاجة صانعي السياسة الغربيين والجمهور، الذين لا يفهمون حقًا أن المعارك من هذا النوع صعبة في أحسن الأحوال ومستحيلة في أسوأ الأحوال، خاصة عندما لا يتوفر التفوق الجوي. لكن ما يظهره هذا الهجوم هو أنه مع كل الإرادة في العالم، قد لا تكون هناك طريقة لأوكرانيا لاستعادة كل أراضيها.

 

الهجوم المضاد لم يكن سهلاً كما توقع الكثيرون. الجدل الحقيقي حول ما يجب فعله حيال ذلك. إذا لم تنجح في البداية، فهل يجب أن تستسلم أو تبذل جهدًا أكبر؟

 

يجادل معسكر الاستسلام بأن الهجوم المضاد المتوقف يثبت أن استعادة كل الأراضي الأوكرانية التي تم الاستيلاء عليها أمر مستحيل وأنه يجب على كييف التفاوض على وقف إطلاق النار الذي من شأنه أن يترك روسيا تسيطر على أجزاء كبيرة من أوكرانيا.

 

كان الدعم الغربي فاترًا، وقد أجبر أوكرانيا على القتال بذراع واحدة مقيدة خلف ظهرها، من خلال رفض الطلبات الأوكرانية للحصول على معدات عسكرية في كل مرحلة من مراحل الصراع. البيت الأبيض ظن خطأ أنه يمكن أن يتبع نهج المعتدل. سيوفر فقط ما يكفي من الدعم العسكري لمساعدة أوكرانيا على الفوز، ولكن ليس بما يكفي لاستفزاز روسيا إلى التصعيد. 

 

الدعم الغربي كان فاترًا في بعض العواصم الأوروبية، لكن واشنطن أفرغت مخزونها من الأسلحة وأرسلت معدات بمئات المليارات من الدولارات إلى أوكرانيا. في بعض الأحيان، كان البيت الأبيض حذرًا بشأن إرسال معدات عسكرية جديدة بسبب مخاطر التصعيد. وعد الأوكرانيون بأنهم لن يستخدموا أنظمة الأسلحة الأمريكية لضرب أهداف داخل الأراضي الروسية وهم الآن يستهدفون موسكو بانتظام.

 

واشنطن أرسلت الكثير من ذخيرة المدفعية إلى أوكرانيا لدرجة أن المخزونات تنفد، الأمر الذي يقلق المسؤولين الغربيين، واضطرت الولايات المتحدة إلى إرسال ذخائر عنقودية بدلاً من ذلك.

 

إذن، ما هو أفضل نهج؟ حرب استنزاف طويلة وطاحنة أم محاولة لوقف إطلاق النار؟ 

 

أمريكا لا تخوض هذه الحرب لسببان : بايدن لا يريد الدخول في حرب نووية مع روسيا، والمصالح الأمريكية في أوكرانيا ليست كافية لتبرير حرب مباشرة هناك. لو كانت أمريكا تخوض هذه الحرب، لكانت قد أعادت تجهيز الاقتصاد للإنتاج العسكري على مدى الأشهر الثمانية عشر الماضية إلى أقصى حد ممكن ومن المرجح أن أعادت التجنيد. لكنها لم تفعل هذه الأشياء، لأن البلد في الواقع ليس في حالة حرب. 

 

لا يمكن للولايات المتحدة أن تقدم لأوكرانيا ما تحتاجه لاستعادة كل أراضيها دون مخاطر كبيرة على مصالحها الخاصة وتكاليف اقتصادها. لا توجد خيارات جيدة.

 

 اختار الشعب الأمريكي إنفاق ما معدله 6-7٪ من الناتج القومي الإجمالي على الدفاع خلال الحرب الباردة مع الاتحاد السوفيتي. وهي الآن تدخل حربًا باردة ثانية مع كل من الصين وروسيا، والولايات المتحدة تنفق 3.1٪ فقط من الناتج المحلي الإجمالي على الدفاع. يجب زيادتها إلى 5 بالمائة على الأقل على الفور.

 

 

المصدر: صدى البلد

كلمات دلالية: أوكرانيا روسيا الغرب سلام أن الهجوم

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.

إعلان

ويستخدم 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 الخبيثة

تحلل 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.

إعلان

وبالنظر إلى الطبيعة الديناميكية للتعلم الآلي، فإن إضافة بيانات جديدة يعزز أداء النماذج ويحسن قدرتها على كشف البرمجيات الخبيثة.

المؤسسات تحلل ملايين البيانات المرتبطة بالبنية التحتية والمستخدمين (شترستوك) تقنيات الكشف

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 السيبراني

يراقب 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.

إعلان

وتستطيع 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 الآلي

أصبح 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. إعلان

ويؤدي 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 الآلي

يعاني 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.

مقالات مشابهة

  • مسئولة بـ الاتحاد الأوروبي: شروط روسيا تظهر أنها لا تريد السلام مع أوكرانيا
  • مقارنة بين وقوف الغرب مع أوكرانيا وموقف العرب من فلسطين
  • التشكيل الرسمي لـ آرسنال وتشيلسي بالدوري الإنجليزي
  • ليس من شأنها..ماكرون: قرار نشر قوات حفظ سلام بيد أوكرانيا لا روسيا
  • ماكرون: قد نرسل قوات إلى أوكرانيا دون موافقة روسيا
  • روسيا تجدد دعوة المحاصرين بكورسك للاستسلام واجتماع دولي لدعم أوكرانيا
  • رئيس الوزراء البريطاني: علينا زيادة الضغط الاقتصادي على روسيا في حالة رفضها التفاوض
  • من الهجوم إلى الدفاع.. دور الذكاء الاصطناعي في مكافحة الجرائم الإلكترونية
  • خبير عسكري يكشف عن خيارات أوكرانيا وروسيا
  • من الجمود إلى القصف.. كيف تعيد روسيا صياغة استراتيجيتها في أوكرانيا؟