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

إن السعة المتزايدة لـ SIEM التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي يمكن أن تجعل الأمر يبدو مخيفًا - أو مبالغًا فيه. إن التعمق في المكونات الجديدة والمحسنة يمكن أن يلقي بعض الضوء على القدرات الحقيقية للمرحلة التالية في تطور SIEM.

#1. التعامل مع البيانات

تبدأ أنظمة AI SIEM بتجميع البيانات من مصادر مختلفة مثل أجهزة الشبكة والخوادم وقواعد البيانات والتطبيقات. تمتد بيانات الحدث هذه إلى نطاق البنية الأساسية لشبكتك، ولكن الأحداث التي يتم إنشاؤها بواسطة الخوادم والأجهزة السحابية ونقاط وصول Wi-Fi تكون دائمًا في أشكال مختلفة - بينما تقوم التطبيقات بإنشاء تدفقات ثابتة من السجلات، قد يكون لجدران الحماية بيانات الأحداث الخاصة بها و المعلومات المتعلقة بالأمن للتعامل معها. وقد أدى التنوع الهائل لهذه البيانات إلى إبطاء جهود التحليل اليدوي بشكل كبير في الماضي، مما أدى إلى تأخيرات شديدة في المراحل النهائية. يعالج SIEM هذه المشكلة من خلال التطبيع - بعد الاستيعاب، يتم تحويل البيانات الأولية إلى تنسيق موحد، مما يضمن الاتساق والدقة في تحليل البيانات بغض النظر عن المصدر. يعمل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي على أتمتة هذه العمليات بشكل كبير، مما يعزز السرعة والذكاء الذي يتم من خلاله تجميع البيانات الأمنية وتطبيعها، مما يقلل مرة أخرى من الجهد اليدوي والوقت المطلوب.
وذلك بفضل المكونات التالية:

#2. مصادر البيانات الضخمة

تقع SIEM التقليدية على مقربة من نهج البيانات الضخمة للذكاء الاصطناعي - الأول يتعامل فقط مع استيعاب البيانات على نطاق أصغر بكثير. شهدت البنية الجديدة المحيطة بنهج الذكاء الاصطناعي المتعطش للبيانات تحسينات مذهلة في كيفية تعاملنا مع كميات كبيرة من المعلومات. أحد الأمثلة على ذلك هو Big Data ETL - الذي يعمل على تبسيط عملية تحميل البيانات إلى مستودعات البيانات المركزية في عملية محددة جيدًا ومتسقة وفي الوقت الفعلي. تسمح هذه الترقية الهائلة لـ SIEM الخاص بك بالوصول إلى الكميات الهائلة من المعلومات التي تدور حول مجموعة التكنولوجيا الخاصة بك - واستخراج الميزات المهمة. يفتح هذا الأسلوب نطاقًا أكبر بكثير للكمية الهائلة من البيانات التي يتم استيعابها بواسطة أدوات SIEM الخاصة بك.
ومع ذلك، لا يقتصر الأمر على تضمين المزيد من نفس نقاط البيانات فحسب، بل يفتح الذكاء الاصطناعي طرقًا جديدة تمامًا للتحليل. على سبيل المثال، يمكن استخدام البرمجة اللغوية العصبية (NLP) لتحليل البيانات النصية مثل سجلات النظام وحركة مرور الشبكة واتصالات المستخدم بحثًا عن التهديدات المحتملة. بهذه الطريقة، بدلاً من الاعتماد فقط على تحليل السجل، يتيح الذكاء الاصطناعي الآن التعرف على هجمات الهندسة الاجتماعية ضمن الاتصالات الداخلية والعامة لتكون جزءًا من قدرات SIEM التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي. في حين أن البرمجة اللغوية العصبية تركز فقط على تحليلات اللغة، فإن AI SIEM يتميز بتحليلات سلوك المستخدم والكيان (UEBA)، والتي تستخدم خوارزميات تعلم الآلة لفهم السلوك الطبيعي للمستخدمين والكيانات واكتشاف الانحرافات التي قد تشير إلى وجود تهديد.

#3. إثراء البيانات

تعمل كل قطعة فردية من البيانات بمثابة لبنة في الجدران الدفاعية لمؤسستك - ومع ذلك، من الضروري التأكد من أن نقاط البيانات هذه عالية الجودة قدر الإمكان. هذا هو المكان الذي يأتي فيه إثراء البيانات في فئة خاصة به. يمكن أن تكون المعلومات الإضافية ذات الصلة بسيطة مثل بيانات تحديد الموقع الجغرافي: من خلال تحديد عنوان IP، يتم منح المحللين لمحة سريعة عن السلوك المعتمد على الموقع. يمكن أن يلعب سياق الهوية أيضًا دورًا مهمًا في إثراء البيانات الآلية. نظرًا لأن أنظمة IAM تساعد في تحديد سلوك المستخدم النهائي وتحديده، فإن الإسناد الترافقي لسجلاته في الوقت الفعلي يمكن أن يساعد في إلقاء الضوء على أي أسباب مثيرة للقلق.

#4. التعرف على الأنماط

في حين أن سلوك المستخدم وتسوية السجل والإثراء كلها تساعد في منحك الصورة الأكثر شمولاً الممكنة لمكدس التكنولوجيا الخاص بك، فإن SIEM يزدهر في قدرته على تحليل مجموعتك التقنية بالكامل في الوقت الفعلي. بهذه الطريقة، من الممكن قطع الضوضاء والتركيز على الحالات الشاذة الدقيقة التي قد تشير إلى حدوث خرق أمني.

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

في حالة اكتشاف تهديد، يمنح الذكاء الاصطناعي أنظمة SIEM القدرة على أتمتة أجزاء من عملية الاستجابة للحوادث. يتضمن ذلك تشغيل التنبيهات تلقائيًا، أو تنفيذ إجراءات الاستجابة المحددة مسبقًا، أو تنسيق مسارات عمل الاستجابة المعقدة. أحد الأمثلة على ذلك هو سير العمل الديناميكي الآلي - حيث يتم تصميم سير العمل الذي يتم وضعه بعد تهديد محتمل ليناسب التهديد المعني.

# 6. التحليلات التنبؤية

تستخدم أنظمة AI SIEM التحليلات التنبؤية للتنبؤ بالتهديدات المستقبلية المحتملة من خلال تحليل بيانات الأمان التاريخية وتحديد الأنماط. تسمح هذه القدرة للمؤسسات بتأمين أنظمتها بشكل استباقي، بدلاً من الاستجابة للتهديدات عند حدوثها. تسمح قاعدة المعرفة هذه لنماذج الذكاء الاصطناعي الموجودة في جوهر الحل ببناء استجابات أمنية وأساليب لمنع الحوادث دقيقة بشكل متزايد مع مرور الوقت وتراكم المزيد من البيانات.

يعمل التعلم