أصبحت الشبكات الحاسوبية جزءاً أساسياً من البنية التحتية للمؤسسات الحديثة، ولا سيما المؤسسات الصحية التي تعتمد على تبادل البيانات والمعلومات بين الأجهزة الطبية والخوادم والأنظمة الإلكترونية. ومع تزايد الهجمات السيبرانية وتعقيد أساليبها، ظهرت الحاجة إلى حلول أمنية أكثر تطوراً، وكان الذكاء الاصطناعي من أبرز التقنيات التي أسهمت في تعزيز أمن الشبكات. يعتمد الذكاء الاصطناعي على خوارزميات قادرة على تحليل كميات كبيرة من البيانات والتعرف على الأنماط والسلوكيات المختلفة، مما يساعد على اكتشاف الأنشطة غير الطبيعية داخل الشبكات. فعلى سبيل المثال، يمكن تدريب نماذج التعلم الآلي على بيانات حركة الشبكة للتعرف على السلوك الطبيعي، ومن ثم تحديد أي تغيرات غير مألوفة قد تشير إلى محاولة اختراق أو هجوم إلكتروني. وتشمل تطبيقات الذكاء الاصطناعي في أمن الشبكات اكتشاف هجمات حجب الخدمة، والتعرف على محاولات الوصول غير المصرح به، وتحليل البرمجيات الخبيثة، ومراقبة حركة البيانات بصورة مستمرة. كما يمكن استخدام تقنيات التعلم العميق لتحليل الأنماط المعقدة التي قد يصعب اكتشافها باستخدام أنظمة الحماية التقليدية. وفي المؤسسات الطبية، تكتسب هذه التقنيات أهمية إضافية، إذ تساعد على حماية الشبكات التي تربط أجهزة التصوير الطبي والمختبرات وأنظمة إدارة المرضى، وتقلل احتمالية تعرض البيانات الصحية للسرقة أو التلاعب. وعلى الرغم من المزايا الكبيرة لهذه التقنيات، فإن كفاءتها تعتمد على جودة البيانات المستخدمة في التدريب، والتحديث المستمر للنماذج، وتقليل الإنذارات الأمنية الخاطئة. وبذلك يمثل الذكاء الاصطناعي أداة مهمة في تطوير أنظمة أمن الشبكات، من خلال الانتقال من أساليب الحماية التقليدية إلى أنظمة أكثر قدرة على التنبؤ بالتهديدات واكتشافها والاستجابة لها. جامعة المستقبل الجامعة الاولى في العراق.