افزایش پیچیدگی زیرساخت‌های دیجیتال و رشد وابستگی سازمان‌ها به سامانه‌های اطلاعاتی، موجب شده است که تهدیدات سایبری از نظر تنوع، مقیاس و شدت اثرگذاری به‌صورت چشمگیری افزایش یابند. رویکردهای سنتی امنیت سایبری که عمدتاً بر شناسایی واکنشی و مبتنی بر الگوهای از پیش‌تعریف‌شده استوار هستند، در مواجهه با حملات نوظهور، هدفمند و چندمرحله‌ای کارایی محدودی دارند. در این راستا، تحلیل پیش‌بینی‌کننده مبتنی بر هوش مصنوعی به‌عنوان یک رویکرد نوین، امکان شناسایی زودهنگام الگوهای مخرب و پیش‌بینی رفتار مهاجمان را فراهم می‌سازد.
این مقاله با هدف بررسی عمیق نقش تحلیل پیش‌بینی‌کننده مبتنی بر هوش مصنوعی در بهبود امنیت سایبری تدوین شده است. ابتدا مبانی نظری، مفاهیم کلیدی و پیشینه پژوهش تشریح می‌شود، سپس چارچوبی علمی برای جمع‌آوری داده‌ها، استخراج ویژگی‌ها، طراحی مدل‌های پیش‌بینی‌کننده و استقرار عملیاتی آن‌ها ارائه می‌گردد. در ادامه، شاخص‌های ارزیابی عملکرد، چالش‌های فنی و ملاحظات حقوقی و اخلاقی مورد بحث قرار می‌گیرد. نتایج نشان می‌دهد که بهره‌گیری صحیح از این رویکرد می‌تواند منجر به کاهش زمان تشخیص حملات، کاهش هشدارهای نادرست و افزایش تاب‌آوری سایبری سازمان‌ها شود.