كيف تعمل الأتمتة الفائقة المدعومة بالذكاء الاصطناعي على تحويل الأمن السيبراني
كيف يعمل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي على تحسين الأمن السيبراني للمؤسسات
ربط جميع النقاط في مشهد التهديد المعقد
تجربة الأمن المدعوم بالذكاء الاصطناعي في العمل!
اكتشف الذكاء الاصطناعي المتطور من Stellar Cyber للكشف الفوري عن التهديدات والاستجابة لها. جدولة العرض التوضيحي الخاص بك اليوم!
أتمتة الركائز الثلاث للأمن السيبراني
إن الكميات الهائلة من البيانات التي يتم توليدها عبر شبكة المؤسسة كبيرة للغاية بحيث لا يمكن تتبعها يدويًا ببساطة. عبر جمع البيانات وتحليلها ومعالجة التهديدات، دعنا نحدد مستويات نضج الأتمتة في كل مجال - وكيف تعمل Stellar Cyber على تحقيق ذروة النضج في مجال الأتمتة الفائقة التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي.
أتمتة جمع البيانات
جمع السجلات
تُعد السجلات بمثابة الأساس لمراقبة الأمن السيبراني، وهي عبارة عن سجلات للأحداث التي تنشئها التطبيقات وأجهزة الشبكات والخوادم.
على المستوى الأساسي من النضج، يتم تضمين السجلات في عملية محلل الأمن السيبراني من خلال تكرار السجلات - حيث يقوم المحلل يدويًا بإعداد نص محلي على خادم أو جهاز يكرر بشكل دوري جميع السجلات ويودعها في مستودع مركزي. تُستخدم بشكل أساسي لدفعات السجلات، وغالبًا ما يتم تنسيق كل سجل ليكون قابلاً للقراءة من قبل البشر - وغالبًا ما تتم قراءته فقط عندما يحاول المحللون يدويًا حل مشكلة ما، أو استكشاف كيفية بدء حادث أمني.
على المستوى المتوسط من نضج الأتمتة، تبدأ هذه العملية في دمج الرؤية في الوقت الفعلي من خلال سحب السجلات تلقائيًا إلى نظام إدارة مركزي، عادةً عبر واجهة برمجة التطبيقات أو تكوين تطبيق أعمق. كما يصبح التنسيق الفردي للسجلات أكثر تركيزًا على الجهاز، مع التركيز بشكل أكبر على التخطيطات المنظمة التي يمكن استيعابها بسهولة بواسطة أدوات إدارة السجلات. لا يزال المحللون بحاجة إلى مساعدة هذه الأدوات يدويًا في تحديد الأجهزة المراد تضمينها، وغالبًا ما يحتاجون إلى العودة إلى العينات وضبط ممارسات إدارة السجلات الخاصة بهم بمرور الوقت.
أخيرًا، يتجاوز استيعاب السجلات في أكثر صوره أتمتة نظام التجميع البحت ليشمل اكتشاف الأجهزة تلقائيًا. سواء من خلال واجهة برمجة التطبيقات أو مصادر السجلات أو أجهزة الاستشعار الأصلية، يمكن اكتشاف كل جهاز مؤسسي وتتبعه، بغض النظر عن نشاطه على الشبكة.
مراقبة أمن الشبكة
تتخذ مراقبة أمان الشبكة خطوة إلى الوراء من الإجراءات الفردية داخل التطبيق، وتنظر بدلاً من ذلك إلى حركة المرور المتدفقة عبر شبكة المؤسسة لتقييم الإجراءات الضارة.
لقد نجحت الأساليب غير المعتمدة على الذكاء الاصطناعي في مراقبة أمن الشبكات في الماضي، ولكن مجرمي الإنترنت سرعان ما تكيفوا مع هذه الأساليب. فالأدوات الأمنية القديمة تقارن ببساطة معلومات حزم الشبكة بقائمة جاهزة من الاستراتيجيات المعروفة ــ وتكافح جدران الحماية القديمة في التعامل مع حركة المرور المشفرة من البداية إلى النهاية اليوم.
يمكن لأدوات أمان الشبكة الآلية جمع المعلومات من مساحات أوسع بكثير من الشبكات، عبر السحابة العامة والخاصة والأجهزة المحلية على حد سواء. أجهزة استشعار شبكة Stellar Cyber تتمتع هذه التقنية بقدرة فائقة على الحفر العميق وجمع البيانات الوصفية عبر كافة المفاتيح المادية والافتراضية. وتقوم أجهزة الاستشعار الخاصة بها بفك تشفير الحمولات عبر فحص الحزم العميق، ويمكن تشغيلها على خوادم Windows 98 وما فوق، إلى جانب Ubuntu وDebian وRed Hat.
إن جمع كل هذه البيانات قد يكون الأساس للأمن السيبراني المتين - ولكن لا يزال يتعين تحويلها إلى رؤى، والأهم من ذلك، إلى عمل.
أتمتة تحليل البيانات
هناك درجة من تحليل البيانات تتطلب دائمًا خبرة ومعرفة بشر حقيقيين. ومع ذلك، فإن التقدم في التحليلات الآلية يسمح الآن للمحللين باتخاذ قرارات حاسمة زمنيًا بوضوح أكبر من أي وقت مضى.
غالبًا ما يعتمد تحليل الأحداث في مرحلة مبكرة من الأتمتة على قيام المحلل بربط النقاط بنفسه - سواء كان إصدارًا من البرنامج يحتاج إلى تصحيح أو خلل تم رصده. في أسوأ السيناريوهات، يكون المهاجم على دراية بالخلل - ويستغله بنشاط - قبل أن يدركه المحلل. في حين أنه لا يزال يدويًا، فإن جمع جميع تنسيقات البيانات المختلفة في لوحة معلومات مركزية هو أساس أداة إدارة المعلومات الأمنية والأحداث (SIEM) المنتشرة الآن في كل مكان.
قبل نحو عقد من الزمان، أصبح من الممكن فجأة أن تستغل فرق جديدة إحدى القدرات التي يتباهى بها محترفو الأمن من ذوي الخبرة العالية ــ القدرة على التعرف على هجوم شهدوه من قبل ــ وذلك بفضل الكشف القائم على التوقيع. وعلى هذا فقد بدأت المنظمات تستفيد من مستوى متوسط من التحليل الآلي. فإذا تطابق توقيع ملف أو عنوان IP مع هجوم تم وضع علامة عليه مسبقا، فيمكن تنبيه المحلل على الفور (عادة عبر أداة SIEM الخاصة بهم).
ولكن هذا الشكل الأساسي من تحليل الأحداث لم يكن كافياً في الأساس للإجابة على هجمات اليوم صفر أو الهجمات الجديدة. وعلاوة على ذلك، واجه المحللون تحدياً أكبر: فقد كانت الأحداث الأمنية تتولد بسرعة أكبر كثيراً من إمكانية معالجتها.
أنت (على الأرجح) على دراية بالتحليل الآلي
في حين أن التحليلات السلوكية القائمة على الشذوذ يمكنها التنبؤ بالهجمات وبالتالي منعها، إلا أنها قد تكون عرضة للإيجابيات الخاطئة وتعطيل سير عمل الاستجابة للحوادث - وهذا هو المكان الذي يحدث فيه الطبقة الأخيرة من أتمتة الأمان أكبر تغيير اليوم.
أتمتة الاستجابة للحوادث
إن الخطوتين الأخيرتين – جمع البيانات وتحليلها – تؤديان إلى شيء واحد: الاستجابة للحوادث.
تتطلب الاستجابة للحوادث التي تعتمد على مستوى أساسي من الأتمتة من المحلل تعطيل الوصول إلى الشبكة يدويًا عند عزل الأجهزة المصابة بالبرامج الضارة، وتثبيت تصحيحات البرامج الجديدة عن بُعد، وإعادة تعيين كلمات المرور وأسماء المستخدمين للمستخدمين الذين ربما تعرضت حساباتهم للاختراق. قد تلاحظ أن هذه الإجراءات في الأساس ردود فعل بطبيعتها - وهذا نتيجة لسرعة التدخل اليدوي البطيئة.
إن التقدم إلى مستوى متوسط من أتمتة الاستجابة للحوادث، يأخذ أساس التحليلات السلوكية ويعمل وفقًا لذلك - غالبًا عن طريق منع المستخدمين المشتبه بهم تلقائيًا من الوصول إلى الموارد الحرجة، أو تنبيه المحلل الصحيح وفقًا لمجال خبرته. تسمح أدلة التشغيل لفرق الأمن بالحفاظ على السيطرة الكاملة على الاستجابات التلقائية، مما يسمح لأداة مدعومة بالذكاء الاصطناعي بالتفوق في أداء المهام الروتينية المتكررة للأمن السيبراني اليومي.
ومع ذلك، فإن هذا المستوى من أتمتة الحوادث عرضة بشدة لمشكلة واحدة: الإيجابيات الخاطئة. يمكن أن تفرض هذه الإيجابيات قيودًا خاطئة على المستخدم أو الجهاز، مما يؤثر بشدة على الإنتاجية. تعمل الشركات التي لديها خطوط أنابيب ناضجة للاستجابة للحوادث بالفعل على تطوير عملية استجابة عالية الدقة للحوادث: من خلال الأتمتة المفرطة.
كيف تعمل الأتمتة الفائقة من Stellar Cyber على تحويل الاستجابة للحوادث
في المقدمة، شرحنا كيف أن الأتمتة الفائقة هي عملية تجميع طبقات الأتمتة لتحقيق أفضل نتائج أعمال ممكنة. في حزم الأمان المتطورة، تجمع الأتمتة الفائقة بين التحليل المتعمق القائم على الأنماط لخوارزميات التعلم الآلي، وعملية وضع الأحداث في سياقها.
يستطيع برنامج Graph ML من Stellar Cyber رسم خريطة الارتباطات بين تنبيهات الشذوذ الفردية، وصياغتها في حالات: تحويل آلاف التنبيهات إلى بضع مئات من الأحداث الحقيقية التي قد تكون جزءًا منها. ثم تُثري كل حالة تلقائيًا وتُحدد أولويتها، وفقًا للخصائص الفريدة لكل تنبيه. وأخيرًا، يُعرض على المحللين مرجع واحد - لوحة معلومات تجمع مجمل سلوكيات مؤسساتهم وعيوبها وأجهزتها في حالات مُبسطة.
إذا لم تكن مؤسستك قد بلغت ذروة نضج الأتمتة بعد، فلا تقلق - فمن الطبيعي أن يتطور نضج الأتمتة بشكل متقطع، حيث يتم تحديث الأدوات كل بضع سنوات. إذا كنت مهتمًا بمعرفة كيف تقدم Stellar Cyber منصة Open XDR الأكثر فعالية من حيث التكلفة في السوق، تواصل معنا للحصول على عرض توضيحي اليوم.
