AI SIEM: المكونات الستة لنظام SIEM القائم على الذكاء الاصطناعي
- الوجبات الرئيسية:
-
ما هو SIEM الموجه بالذكاء الاصطناعي؟
إنه يعزز SIEM التقليدي باستخدام الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي لأتمتة ربط البيانات ونمذجة السلوك واكتشاف التهديدات التنبؤية. -
ما هي المكونات الأساسية لنظام SIEM المدعوم بالذكاء الاصطناعي؟
يشمل استيعاب البيانات وإثرائها وتحليلات UEBA ومعالجة اللغة الطبيعية وتنسيق التنبيهات وتحليلات المخاطر القائمة على الذكاء الاصطناعي. -
كيف تعمل منصة Stellar Cyber على تعزيز SIEM؟
يجمع بين SIEM وNDR وXDR في واجهة واحدة مع الأتمتة وتقليل إجهاد التنبيهات والتعدد القوي للمستأجرين. -
من يستفيد أكثر من نظام AI SIEM من Stellar Cyber؟
تسعى الشركات ومقدمو خدمات الأمن المدارة إلى تحقيق رؤية موحدة للتهديدات واستجابة أسرع وعمليات فعالة متعددة المستأجرين. -
كيف يعمل SIEM المدعوم بالذكاء الاصطناعي على تقليل عبء عمل المحلل؟
يقوم بأتمتة التحقيقات وتحديد أولويات التهديدات، مما يتيح للمحللين التركيز على الحوادث ذات التأثير العالي.
تعمل الذكاء الاصطناعي على تحويل أنظمة إدارة المعلومات الأمنية والأحداث (SIEM) بشكل أساسي، مما يمثل تحولًا كبيرًا في مجال الأمن السيبراني. من خلال دمج الذكاء الاصطناعي، تتطور حلول إدارة المعلومات الأمنية والأحداث إلى ما هو أبعد من الأطر التقليدية القائمة على القواعد، حيث تقدم اكتشافًا محسّنًا للتهديدات وتحليلات تنبؤية وآليات استجابة آلية. يعالج هذا التكامل التعقيد المتزايد وحجم التهديدات السيبرانية، مما يجعل الأمن السيبراني أكثر استباقية ومدفوعًا بالذكاء. ستستكشف هذه المقالة كيف تعمل إدارة المعلومات الأمنية والأحداث (SIEM) المدعومة بالذكاء الاصطناعي على إعادة تشكيل الأمن السيبراني، مع التركيز على تحديات أنظمة إدارة المعلومات الأمنية والأحداث القديمة والفرص التي يقدمها الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. مرحبًا بك في تعرف على المزيد حول الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي في الأمن السيبراني هنا.

الجيل القادم من SIEM
Stellar Cyber Next-Generation SIEM، كمكون أساسي ضمن منصة Stellar Cyber Open XDR...

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!
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.
بعد تجميع البيانات وتطبيعها، يستخدم نظام إدارة الأحداث الأمنية والحوادث القائم على الذكاء الاصطناعي خوارزميات الذكاء الاصطناعي لتعزيز اكتشاف التهديدات. يتم تدريب هذه الخوارزميات على التعرف على توقيعات التهديدات المعروفة واكتشاف التهديدات الجديدة المتطورة من خلال تحليل أنماط السلوك. هذه القدرة حيوية في مشهد التهديدات المتغير باستمرار. من خلال الاستفادة من قوة الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، يمكن لهذه الأنظمة توقع الخروقات الأمنية المحتملة قبل حدوثها. يعتمد هذا التحليل التنبئي 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
تبدأ أنظمة SIEM من خلال تجميع البيانات من مصادر مختلفة مثل أجهزة الشبكة والخوادم وقواعد البيانات والتطبيقات. تمتد بيانات الحدث هذه عبر عرض البنية الأساسية لشبكتك، ولكن الأحداث التي تولدها الخوادم وأجهزة السحابة ونقاط وصول Wi-Fi تكون دائمًا في أشكال مختلفة تقريبًا - بينما تنشئ التطبيقات تدفقات ثابتة من السجلات، قد يكون لجدران الحماية بيانات الحدث الخاصة بها ومعلومات متعلقة بالأمان للتعامل معها. أدى التنوع الهائل لهذه البيانات إلى إبطاء جهود التحليل اليدوي بشكل كبير في الماضي، مما أدى إلى حدوث تأخيرات شديدة في مجرى النهر. تعالج SIEM هذه المشكلة من خلال التطبيع. بعد الاستيعاب، يتم تحويل البيانات الخام إلى تنسيق موحد، مما يضمن الاتساق والدقة في تحليل البيانات بغض النظر عن المصدر. تعمل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي على أتمتة هذه العمليات بشكل كبير، مما يعزز السرعة والذكاء اللذين يتم بهما تجميع بيانات الأمان وتطبيعها، مما يقلل مرة أخرى من الجهد اليدوي والوقت المستغرق.
#2. مصادر البيانات الضخمة
#3. إثراء البيانات
إن كل قطعة بيانات فردية تعمل كحجر أساس في الجدران الدفاعية لمنظمتك - ومع ذلك، فمن الأهمية بمكان التأكد من أن نقاط البيانات هذه عالية الجودة قدر الإمكان. وهنا يأتي دور إثراء البيانات في حد ذاته. يمكن أن تكون المعلومات الإضافية ذات الصلة بسيطة مثل بيانات تحديد الموقع الجغرافي؛ من خلال تحديد عنوان IP، يُمنح المحللون لمحة عامة عن السلوك القائم على الموقع. يمكن أن يلعب سياق الهوية دورًا مهمًا في إثراء البيانات تلقائيًا. ونظرًا لأن أنظمة إدارة الوصول إلى الهوية (IAM) تساعد في تحديد سلوك المستخدم النهائي، فإن الإحالة المتبادلة لسجلاتهم مع هذا في الوقت الفعلي يمكن أن تساعد في تسليط الضوء على أي أسباب للقلق.
#4. التعرف على الأنماط
في حين أن سلوك المستخدم وتطبيع السجلات والإثراء كلها تساعد في منحك الصورة الأكثر شمولاً لمجموعة الأدوات التقنية لديك، فإن SIEM تزدهر بقدرتها على تحليل مجموعة الأدوات التقنية لديك بالكامل في الوقت الفعلي. وبهذه الطريقة، من الممكن التخلص من الضوضاء والتركيز على الشذوذ الدقيق الذي قد يشير إلى خرق أمني.
يمكن لهذه الخوارزميات معالجة البيانات غير المنظمة مثل المستندات والملفات الثنائية والصور، مما يتيح تحليل مجموعة واسعة من مصادر البيانات للتهديدات المحتملة. ترتبط البيانات المخصبة بكيانات محددة مثل المستخدمين أو المضيفين أو عناوين IP، مما يسهل تجميع الأحداث وتمكين البحث عن الأحداث المخصبة عبر مصادر بيانات مختلفة. يساعد هذا الارتباط في تجميع درجات المخاطر ونسبها إلى الكيانات - عند المقارنة مع خط الأساس للسلوك "العادي"، يمكن لتقنية التعرف على الأنماط في AI SIEM تحديد الارتباطات التي قد يتجاهلها البشر.
#5. الاستجابة التلقائية للحوادث
# 6. التحليلات التنبؤية
تستخدم أنظمة إدارة الأحداث الأمنية الذكية (AI SIEM) التحليلات التنبؤية للتنبؤ بالتهديدات المستقبلية المحتملة من خلال تحليل بيانات الأمان التاريخية وتحديد الأنماط. تتيح هذه القدرة للمؤسسات تأمين أنظمتها بشكل استباقي، بدلاً من الاستجابة للتهديدات عند حدوثها. تسمح قاعدة المعرفة هذه للنماذج الذكية في جوهر الحل ببناء استجابات أمنية دقيقة بشكل متزايد وأساليب منع الحوادث مع مرور الوقت وتراكم المزيد من البيانات.
إن التعلم المستمر من المشكلات في الماضي يعزز دقة ومتانة أنظمة إدارة الأحداث والمعلومات الأمنية القائمة على الذكاء الاصطناعي ضد التهديدات السيبرانية المتزايدة الشراسة. وفي نهاية المطاف، تدمج أنظمة إدارة الأحداث والمعلومات الأمنية القائمة على الذكاء الاصطناعي مكونات مختلفة مثل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والتعلم العميق ومعالجة اللغة الطبيعية وتحليل الظواهر الإلكترونية، وكلها تعزز قدرات إدارة الأحداث والمعلومات الأمنية التقليدية. ويؤدي هذا التكامل إلى تدابير أمن سيبراني أكثر ذكاءً وكفاءة واستباقية - وهو أمر بالغ الأهمية في المشهد المتطور باستمرار للتهديدات السيبرانية.
كيف يمكن لـ SIEM المدعم بالذكاء الاصطناعي تحسين SOC الخاص بك
لقد تركت أساليب SIEM القديمة الفرق عرضة لكل من الهجمات والكميات الهائلة من الإنذارات الكاذبة. وذلك لأن SIEM التقليدي يعتمد بشكل كبير على توقيعات وسياسات التهديد المحددة مسبقًا للتعامل مع التهديدات. يواجه هذا النهج هجمات يوم الصفر والتقنيات المتطورة التي لم يتم تحديدها بعد في أطر الأمن السيبراني. يعمل AI SIEM على تبسيط عمليات جمع البيانات الأمنية من مصادر متنوعة وتحويل هذه البيانات الأولية إلى تنسيق موحد ومتسق. كما أنه يعزز البيانات بمعلومات إضافية مثل معلومات التهديدات، مما يقلل بشكل كبير من اعتماد فريقك على تنفيذ القواعد اليدوية.
في حين أن أنظمة SIEM التقليدية توفر قابلية التوسع، إلا أنها غالبًا ما تفشل في التعامل مع حجم البيانات الهائل والتعقيد المرتبط بالشبكات الحديثة المتأثرة بالذكاء الاصطناعي. يمكن أن يكون الحجم الهائل للسجلات ومعلومات الأحداث مرهقًا، مما يجعل من الصعب المراقبة والاستجابة بشكل فعال. يمكن استغلال هذا القيد من قبل الجهات الفاعلة السيئة لتنفيذ هجمات موزعة تتجاوز قدرات أنظمة SIEM التقليدية. إن نظام SIEM القائم على الذكاء الاصطناعي قادر على تحليل كميات هائلة من البيانات على نطاق لا يمكن الوصول إليه بأي طريقة أخرى.
أخيرًا، واجهت أنظمة SIEM التقليدية العديد من العقبات أثناء تنفيذها. تتطلب SIEM القائمة على القواعد عددًا كبيرًا من الموظفين المدربين للتحقق من التنبيهات ومعالجة المشكلات. ومع ذلك، فإن مجال الأمن السيبراني مرهق بشكل خطير، مع قلة الموظفين المدربين تدريبًا عاليًا. بالنسبة لأولئك المدربين بالفعل والذين يعملون في الميدان، يمكن أن تبقيهم التنبيهات المستمرة على مقربة من الإرهاق بشكل خطير. وبقدر ما تكون أنظمة SIEM المدعومة بالذكاء الاصطناعي ثورية في جمع البيانات وتحليلها، فإن التأثير البشري لا يقل أهمية. على سبيل المثال، يتم إنقاذ أعضاء الفريق من المهام المستهلكة للوقت المتمثلة في تنفيذ العميل يدويًا وتحليل البيانات.
تعمل آليات الاستجابة للحوادث على تبسيط عملية معالجة التهديدات، مما يقلل الوقت والقوى العاملة اللازمة لكل حادث. وأخيرا - وربما الأهم - قدرة الذكاء الاصطناعي على التعلم والتمييز بين الأنشطة العادية والمشبوهة، مما يقلل من عدد النتائج الإيجابية الكاذبة ويسمح للفرق بالتركيز على التهديدات الحقيقية.
إن معدل التقدم الذي تشهده الذكاء الاصطناعي حاليًا هو سبب لمزيد من التفاؤل. إن القدرة على ترجمة مجموعات القواعد المعقدة وإدارة التهديدات إلى اللغة الإنجليزية البسيطة هي فرع من فروع SIEM التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي والتي يمكن أن تساعد في سد فجوة المعرفة التي تهدد الصناعات بأكملها حاليًا. لمعرفة المزيد، اكتشف المزيد قدرات SOC الآلية هنا.
حل SIEM المبني على الذكاء الاصطناعي لاكتشاف التهديدات المتقدمة
يمثل حل SIEM من الجيل التالي من Stellar Cyber قفزة للأمام في إدارة الأمن السيبراني، حيث يستغل قوة الذكاء الاصطناعي لتوفير قدرات غير مسبوقة للكشف عن التهديدات والاستجابة لها. تم تصميم منصة SIEM من الجيل التالي التي تعمل بالذكاء الاصطناعي هذه لتلبية المشهد المتطور للتهديدات السيبرانية، حيث تقدم تحليلات متقدمة واستراتيجية أمنية شاملة
في قلب حل SIEM الخاص بنا، يوجد الذكاء الاصطناعي المدمج، الذي يرفع وظائفه إلى ما هو أبعد من الأنظمة التقليدية. تتيح قدرة الذكاء الاصطناعي هذه التحليل في الوقت الفعلي لكميات هائلة من البيانات، وتحديد التهديدات المحتملة بسرعة وتقليل الوقت بين اكتشاف التهديد والاستجابة له. وتعد هذه الكفاءة أمرًا حيويًا في التخفيف من تأثير الحوادث الأمنية. إن مكون التحليلات في نظام الذكاء الاصطناعي لدينا قادر على التعلم والتكيف مع التهديدات الجديدة بشكل مستمر. ومن خلال تحليل الأنماط والسلوكيات مع مرور الوقت، يمكن للنظام التنبؤ بالانتهاكات الأمنية المحتملة ومعالجتها بشكل استباقي، مما يجعله أداة حيوية لإدارة الأمن السيبراني الاستباقي.
علاوة على ذلك، تم تصميم حل SIEM المدعوم بالذكاء الاصطناعي من Stellar Cyber بواجهة سهلة الاستخدام، مما يضمن أن تتمكن حتى الفرق ذات الخبرة الفنية المحدودة من إدارة أمنها السيبراني بفعالية. يوفر النظام رؤى واضحة وقابلة للتنفيذ، مما يمكن فرق الأمن من اتخاذ قرارات مستنيرة بسرعة. كما أن قابلية التوسع في الجيل التالي من SIEM من Stellar Cyber جديرة بالملاحظة أيضًا. سواء كنت تتعامل مع مؤسسة صغيرة أو شركة كبيرة، فإن المنصة قادرة على التعامل مع كميات هائلة من البيانات دون المساومة على الأداء. تضمن قابلية التوسع هذه أن تتمكن المؤسسات من أي حجم من الاستفادة من قدرات الأمن السيبراني المتقدمة من Stellar Cyber.
باختصار، يوفر حل SIEM من الجيل التالي من Stellar Cyber، مع الذكاء الاصطناعي المدمج والتحليلات المتقدمة، نهجًا قويًا ومتطورًا للأمن السيبراني. إنه أداة أساسية للمؤسسات التي تتطلع إلى تعزيز وضعها الأمني في مواجهة التهديدات السيبرانية المعقدة بشكل متزايد. لاستكشاف الإمكانات الكاملة لمنصة SIEM من الجيل التالي من Stellar Cyber وقدرات الذكاء الاصطناعي الخاصة بها، اكتشف المزيد حول إمكانيات منصة SIEM من الجيل التالي.