AI SIEM: المكونات الستة لنظام SIEM القائم على الذكاء الاصطناعي
يعمل الذكاء الاصطناعي على تحويل أنظمة SIEM (المعلومات الأمنية وإدارة الأحداث) بشكل أساسي، مما يمثل تحولًا كبيرًا في الأمن السيبراني. من خلال دمج الذكاء الاصطناعي، تتطور حلول SIEM إلى ما هو أبعد من الأطر التقليدية القائمة على القواعد، مما يوفر اكتشافًا محسنًا للتهديدات، والتحليلات التنبؤية، وآليات الاستجابة الآلية. يعالج هذا التكامل التعقيد المتزايد وحجم التهديدات السيبرانية، مما يجعل الأمن السيبراني أكثر استباقية ومدفوعًا بالاستخبارات. سوف تستكشف هذه المقالة كيف تعمل إدارة معلومات المعلومات والأحداث (SIEM) المعتمدة على الذكاء الاصطناعي على إعادة تشكيل الأمن السيبراني، مع التركيز على تحديات أنظمة إدارة معلومات الأحداث والأحداث (SIEM) القديمة والفرص التي يوفرها الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. مرحبًا بك في تعرف على المزيد حول الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي في الأمن السيبراني هنا.
ما هو SIEM القائم على الذكاء الاصطناعي؟
حولت أنظمة SIEM مشهد الأمن السيبراني منذ بدايتها - حيث قدمت طريقة جديدة لدمج المعلومات الأمنية المجزأة في كل متماسك. الآن، من خلال دمج الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML)، لا تستطيع هذه الحلول استيعاب وتطبيع كميات كبيرة من البيانات فحسب، بل يمكنها أيضًا تحليل الأنماط والحالات الشاذة التي قد تشير إلى وقوع حادث أمني.
إحدى العمليات الأساسية في SIEM القائمة على الذكاء الاصطناعي هي تجميع البيانات. يشير هذا إلى جمع بيانات الأمان من العديد من المصادر، بما في ذلك أجهزة الشبكة والخوادم وقواعد البيانات والتطبيقات والمزيد. نطاق البيانات التي تم جمعها واسع النطاق ويتضمن السجلات وبيانات الأحداث ومعلومات التهديدات وأنواع أخرى من المعلومات المتعلقة بالأمان. في بيئة رقمية متنوعة، يعد تجميع البيانات أمرًا بالغ الأهمية، لأنه يوفر رؤية شاملة للوضع الأمني للمؤسسة. ومع ذلك، فإن التحدي يكمن في تنوع أشكال البيانات وهياكلها. وهنا يأتي دور التطبيع. التطبيع هو عملية تحويل بيانات الأمان الأولية من مصادر مختلفة إلى تنسيق موحد ومتسق. تعتبر هذه الخطوة حاسمة لضمان قدرة نظام AI SIEM على تحليل البيانات وربطها بدقة، بغض النظر عن مصدرها. ويتضمن ذلك مواءمة أنواع وتنسيقات البيانات المختلفة في نموذج موحد، مما يسهل على خوارزميات الذكاء الاصطناعي معالجة البيانات وتحليلها بشكل فعال.
الميزة البارزة لأنظمة AI SIEM هي قدرتها على أتمتة هذه العمليات الحاسمة لتجميع البيانات وتطبيعها. ومن خلال الاستفادة من الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، يمكن لهذه الأنظمة التدقيق في البيانات بشكل أسرع بكثير، وفرز البيانات الأمنية وتجميعها وتطبيعها بذكاء. تعمل هذه الأتمتة على تقليل الوقت والجهد المطلوب تقليديًا لهذه المهام بشكل كبير، مما يسمح لفرق الأمن بالتركيز على الجوانب الأكثر إستراتيجية للأمن السيبراني.
بمجرد تجميع البيانات وتطبيعها، يستخدم نظام SIEM القائم على الذكاء الاصطناعي خوارزميات الذكاء الاصطناعي لتعزيز اكتشاف التهديدات. يتم تدريب هذه الخوارزميات للتعرف على توقيعات التهديدات المعروفة واكتشاف التهديدات الجديدة والمتطورة من خلال تحليل أنماط السلوك. تعتبر هذه القدرة حيوية في مشهد التهديدات المتغير باستمرار. ومن خلال الاستفادة من قوة الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، يمكن لهذه الأنظمة التنبؤ بالانتهاكات الأمنية المحتملة قبل حدوثها. ويرتكز هذا التحليل التنبؤي على فحص الاتجاهات والأنماط داخل البيانات، مما يسمح للمؤسسات بتعزيز دفاعاتها بشكل استباقي ضد التهديدات المتوقعة.
قبل الخوض في المكونات الفريدة لنظام SIEM المبني على الذكاء الاصطناعي، تعرف على المزيد حول ماهية SIEM هنا.
6 مكونات لنظام SIEM المبني على الذكاء الاصطناعي
#1. التعامل مع البيانات
#2. مصادر البيانات الضخمة
#3. إثراء البيانات
#4. التعرف على الأنماط
يمكن لهذه الخوارزميات معالجة البيانات غير المنظمة مثل المستندات والملفات الثنائية والصور، مما يتيح تحليل مجموعة واسعة من مصادر البيانات بحثًا عن التهديدات المحتملة. ترتبط البيانات المثرية بكيانات محددة مثل المستخدمين أو المضيفين أو عناوين IP، مما يسهل تجميع الأحداث وتمكين البحث عن الأحداث المثرية عبر مصادر البيانات المختلفة. يساعد هذا الارتباط في تجميع درجات المخاطر وإسنادها إلى الكيانات - عند الرجوع إليها مقابل خط أساسي للسلوك "العادي"، يمكن للتعرف على أنماط AI SIEM تحديد الارتباطات التي قد لا يربطها البشر.
#5. الاستجابة التلقائية للحوادث
# 6. التحليلات التنبؤية
يعمل التعلم �