مستقل SOCما هو، والفوائد الرئيسية، والتحديات الأساسية؟

مركز عمليات الأمن المستقل (SOC) موجود بالفعل: حيث تعمل منظمات مختلفة على زيادة SOC ومع ذلك، فإن النضج وكفاءة الفريق، والخطوة التالية نحو كفاءة الذكاء الاصطناعي الأكثر دقة، قد يكون من الصعب تحديدها، ومن الصعب الوثوق بها. 

تحدد هذه المقالة المراحل الرئيسية لـ SOC نضج الأتمتة، والتحديات التي تواجهها على طول الطريق، والشراكة المشتركة بين الذكاء الاصطناعي و SOC يحتاج المحللون إلى تشكيل فرق لتمهيد الطريق أمام عمليات أمنية مستقلة حقًا.

ورقة بيانات الجيل القادم pdf.webp

الجيل التالي SIEM

الجيل القادم من التكنولوجيا السيبرانية النجمية SIEM، كمكون أساسي ضمن الأمن السيبراني النجمي Open XDR منصة...

صورة تجريبية.webp

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 النظام المستقل SOC?

مستقل SOC يمثل هذا المرحلة التالية في العمليات الأمنية، حيث تتولى الأنظمة المدعومة بالذكاء الاصطناعي جزءًا كبيرًا من دورة حياة الكشف والتحقيق والاستجابة. فبدلاً من الاعتماد كليًا على المحللين البشريين وسير العمل اليدوي، يقوم نظام مستقل SOC يقوم بتحليل بيانات القياس عن بعد بشكل مستمر، ويحدد التهديدات، ويحدد أولويات الأحداث، وينفذ الإجراءات بأقل قدر من الإشراف.

إنه يغير SOC من نموذج تفاعلي كثيف العمالة إلى نموذج يعمل كمحرك أمان ذكي وقابل للتكيف ويعمل باستمرار.

لماذا تتجه المنظمات نحو الاستقلالية SOC القدرات

تواجه فرق الأمن اليوم واقعاً صعباً: فالهجمات أصبحت أكثر تعقيداً، ونطاق الهجمات يتسع، وحجم التنبيهات في ازدياد مستمر. SOC تواجه الهياكل -التي بُنيت على مزيج من الموظفين المهرة والعمليات الراسخة والأدوات المتنوعة- صعوبة في مواكبة التطورات. وتؤدي هذه الضغوط إلى انخفاض الكفاءة التشغيلية، وزيادة وقت الاستجابة، واستنزاف القدرات البشرية بسرعة.

بالإضافة إلى النقص المستمر في الكفاءات المتخصصة في الأمن السيبراني، تجد المؤسسات صعوبة متزايدة في فرز التهديدات والتحقيق فيها والاستجابة لها بالسرعة والنطاق المطلوبين. غالبًا ما تتخلف المبادرات الاستباقية، مثل إدارة الوضع الأمني ​​واكتشاف التهديدات، لأنها تتطلب خبرة متعمقة واستثمارًا كبيرًا للوقت وموارد باهظة. هذه البيئة تُحفز التحول نحو الاستقلالية SOC كتطور عملي وضروري في العمليات الأمنية.

كيف يساهم الذكاء الاصطناعي والأتمتة في تطوير الأنظمة المستقلة SOC رحلة

مع تبني المؤسسات لقدرات أكثر استقلالية، يتزايد نضجها في اكتشاف التهديدات وربطها والاستجابة لها. تستطيع محركات الذكاء الاصطناعي تفسير السجلات والإشارات والسلوكيات، وربط ما بدا سابقًا تنبيهات معزولة بأنماط ذات معنى. يحصل المحللون على سير عمل أكثر وضوحًا، مُرتبًا أولوياته حسب التقييم السياقي، ويمكنهم العمل على نطاق يتجاوز بكثير العمليات البشرية.

في ذروة النضج، نظام مستقل SOC يُوفر هذا النظام رؤيةً واضحةً وكفاءةً عاليةً واستجابةً فعّالةً تُعزز من تأثير كل محلل. وتُمكّن الفرق من توسيع نطاق عملياتها التشغيلية بكفاءة دون زيادة عدد الموظفين، مما يُحقق اكتشافًا أسرع، وتحقيقات أكثر اتساقًا، ووضعًا أمنيًا أقوى بكثير.

الفوائد الرئيسية في مختلف مراحل SOC أتمتة

تُجري المنظمات هذا التحول بوتيرة مختلفة وباستخدام أدوات مختلفة. ولإضفاء قدر من الوضوح على هذه البرامج المختلفة، فإن البرامج المستقلة SOC يقسم نموذج النضج ذلك إلى خمسة SOC الأنواع: يدوية بالكامل؛ قائمة على القواعد؛ موحدة بالذكاء الاصطناعي؛ معززة بالذكاء الاصطناعي؛ وقائمة على الذكاء الاصطناعي.

رقم 1. دليل المستخدم SOC

إن المستوى الأساسي للأتمتة هو غيابها التام. وتعتمد جميع عمليات الأمان ضمن هذه المرحلة على أساليب الكشف المركزية، والتي يتم تقييمها بعد ذلك بواسطة محلل بشري. على سبيل المثال، عندما يتم إعادة توجيه رسالة بريد إلكتروني مشبوهة إلى سير عمل المحلل، فمن المتوقع أن يقوم المحلل المعني بتمشيط كتلة سجلات الشبكة المجمعة للتأكد مما إذا كان أي مستخدم قد زار الموقع المزيف. وقد يشمل العلاج تحديد الموقع الذي يحتاج إلى الحظر يدويًا، أو التحقيق في الحساب المخترق وعزله.

لا يوجد العديد SOCالشركات التي تعتمد كلياً على العمليات اليدوية اليوم: أدى انتشار أدوات الأمان الأكثر تطوراً إلى زيادة متوسط ​​​​الشركات التي تعتمد على العمليات اليدوية فقط: SOC تتعمق هذه العملية بشكل كبير في مسار الأتمتة. ومع ذلك، قد يستمر الاعتماد على التدخل اليدوي في بعض عمليات الأمان، مثل إدارة التحديثات واكتشاف التهديدات. فهي عملية تستغرق وقتًا طويلاً للغاية، وتعتمد على عدد كبير من الموظفين لإنجاز مهام العمل المعقدة.

#2. قائم على القواعد SOC

هذه هي الدرجة الأولى من الأتمتة: يتم تطبيقها ضمن أدوات الأمان الفردية، وتسمح لها بربط البيانات وفقًا لقواعد محددة - فإذا تطابقت البيانات، فإنها تمنع أو تُشير تلقائيًا إلى الاتصالات "الضارة". على سبيل المثال، قد تنص قاعدة جدار الحماية على أنه - في حالة حدوث عدة محاولات تسجيل دخول فاشلة من حساب واحد - يتم إرسال تنبيه إلى المحللين. يمكن تداخل القواعد داخل بعضها البعض لمزيد من الدقة: في مثالنا، يمكن للمحلل دمج اكتشاف محاولات تسجيل دخول فاشلة متعددة، مع ارتفاع مفاجئ في نشاط الشبكة الصادر من نفس عنوان IP. إذا تحققت هاتان الشرطتان، يمكن لجدار الحماية عزل نقطة النهاية المشبوهة تلقائيًا، لمنع أو تقييد اختراق الحساب. SOCلا تُعدّ دفاعات الشبكة المنصة الوحيدة الممكنة للأتمتة القائمة على القواعد: فإدارة السجلات تُعتبر من الخيارات ذات أعلى عائد على الاستثمار، ويتم تحقيقها عبر a SIEM أداةيطبق هذا نفس مبدأ جمع السجلات وتصنيفها والاستجابة لها. فبدلاً من أن يضطر المحلل إلى اتخاذ كل إجراء تحليلي ومعالج بنفسه، تحدد القاعدة الإجراء المحدد الذي يجب أن تتخذه أداة الأمان، مما يسرع بشكل كبير وتيرة... SOC يمكنها حماية نقاط النهاية والخوادم الخاصة بها. في حين أن هذه التطورات تعزز بشكل كبير قابلية التوسع SOC العمليات، SOC لا تزال الفرق مطالبة بتحديث القواعد وتحسينها باستمرار. ومع كل قاعدة يتم تفعيلها، غالبًا ما يقوم المحللون بتحديد المشكلة الأساسية التي أدت إلى تفعيلها يدويًا، إلى جانب تحديد ما إذا كان هجومًا حقيقيًا أم لا. غالبًا ما توضح أدلة التشغيل بالتفصيل كيفية قيام المحللين بمقارنة أداة بأخرى، أي استخدام القواعد. SOCلا تزال تعتمد بشكل كبير على الفرز اليدوي.

#3. الذكاء الاصطناعي الموحد SOC

تُحوّل القدرات الموحدة للذكاء الاصطناعي كتيبات التشغيل إلى كتيبات إجراءات، أو إلى سير عمل آلي. SOCنضيف طبقة تحليل إضافية على جميع عمليات الارتباط اللوغاريتمي التي تحدث في المرحلة الثانية. يبدأ هذا في تحويلها من الارتباط اللوغاريتمي إلى ارتباط التنبيهات، مما يقلل من الوقت الذي تستغرقه عملية تجميع التنبيهات عادةً

المتطلبات، وبالتالي السماح للفريق بالاستجابة لمؤشرات المخاطر الحقيقية بشكل أسرع.

تُعد SOAR أداة شائعة في الذكاء الاصطناعي الموحد SOCs: يعطي SOC وحدة تحكم تتضمن النشاط في الوقت الفعلي لبرامج الأمان المجزأة للمؤسسة، مثل SIEMأنظمة الكشف والاستجابة لنقاط النهاية (EDR) وجدران الحماية. هذا التعاون ليس مجرد ظاهر للعيان، بل هو موحدٌ بتقنية الذكاء الاصطناعي، حيث يقوم نظام SOAR تلقائيًا بربط التنبيهات والبيانات المتبادلة بين هذه الأدوات المتباينة. كما أنه قادر على الاستفادة من واجهات برمجة التطبيقات (APIs) لنقل البيانات بين المصادر ذات الصلة.

ومن خلال كل هذه البيانات، تتمكن منصة SOAR من استيعاب تنبيه من أداة واحدة - مثل حل اكتشاف واستجابة نقطة النهاية (EDR) - والبدء في ربط نتائج أدوات أخرى. على سبيل المثال، ربما حدد حل EDR تطبيقًا غير عادي في الخلفية يعمل على جهاز. ويمكن لـ SOAR مقارنة التطبيق المعني بالسجلات ذات الصلة ضمن أدوات أخرى، مثل موجزات معلومات التهديدات وجدران الحماية. ثم تسمح هذه البيانات الإضافية لمحرك تحليل SOAR بتقييم شرعية تنبيه EDR.

لاحظ أن SOAR في حد ذاته ليس ذكاء اصطناعيًا كاملاً: فهو لا يزال يعتمد على مساحات شاسعة من أدلة التشغيل للاستجابة. يتطلب تطوير أدلة التشغيل SOAR هذه فهمًا شاملاً لكل عملية أمنية، وما قد تبدو عليه التهديدات المحتملة. يتم بناء كل دليل تشغيل من خلال تحديد المهام المتكررة، ثم وضع مقاييس واضحة لتقييم أداء دليل التشغيل، مثل أوقات الاستجابة ومعدل الإيجابيات الخاطئة. هذا يوفر الكثير من الوقت في عملية الاستجابة للحوادث - بمجرد تشغيلها بالكامل.

4. الإنسان المعزز بالذكاء الاصطناعي SOC

تشهد هذه المرحلة نمو قدرات الأتمتة من ربط التنبيهات إلى الفرز التلقائي الجزئي. الفرز هو العملية التي يتم من خلالها الاستجابة للتنبيهات، وحتى هذه المرحلة، كانت جميع خطوات الفرز تُحدد يدويًا. وبدلًا من أن يكون مجرد مُحفز لخطط العمل المُحددة، يتم استخدام الذكاء الاصطناعي المُعزز SOC يستفيدون من التحقيق في كل تنبيه كنقطة بيانات فردية؛ وتجمع استجابتهم للحوادث بين الاقتراحات الآلية ومدخلات المحللين.

تُحدد المتطلبات الخاصة بكل عملية تحقيق بناءً على البيانات التي حللتها المؤسسة: فمع وجود خط أساسي للوصول إلى الشبكة، ومشاركة البيانات، وسلوك نقاط النهاية، يستطيع الذكاء الاصطناعي رصد أي انحرافات عن هذا المعيار، إلى جانب مراقبة مؤشرات الاختراق المعروفة التي تتطابق مع قواعد بيانات معلومات التهديدات المتصلة. والأهم في هذه المرحلة هو الاستجابات المتخذة: فبمجرد ربط التنبيه بمسار هجوم حقيقي، يستطيع محرك الذكاء الاصطناعي الاستجابة من خلال أدوات الأمان لقطع الطريق على المهاجم. وخلال هذه العملية، يقوم بإنشاء التنبيهات وتحديد أولوياتها وتوجيهها إلى المستوى المناسب. SOC متخصصون. يربط كل تنبيه بملخصات ونتائج متسقة وموثقة جيدًا تعمل على رفع مستوى العنصر البشري بسرعة.

تتضمن الأدوات اللازمة لتحقيق هذه المرحلة والمرحلة النهائية من الأتمتة ما يلي: منصة SecOps الآلية من Stellar Cyberيمنح الإنسان SOC يتمتع الخبراء بالقدرة على أتمتة عملية الفرز بسرعة، مع الإبقاء على المحللين البشريين كصناع القرار النهائي بشأن المعالجة. ولدعم ذلك، تُتاح هذه القدرات والمعلومات الأساسية من خلال منصة مركزية.

#5. الذكاء الاصطناعي المعزز بالبشر SOC

المرحلة النهائية من الذكاء الاصطناعي-SOC في مرحلة التكامل، تتوسع قدرات الذكاء الاصطناعي من مجرد اكتشاف الحوادث والاستجابة لها لتشمل مجالات أوسع وأكثر تخصصًا.

فعلى سبيل المثال، تعد التحقيقات الجنائية المفصلة أحد المجالات التي يقودها الذكاء الاصطناعي SOCيمكن للأنظمة الذكية أن تتفوق على نظيراتها التي يقودها البشر. فبدءًا من حادثة أمنية معروفة، يستطيع محرك ذكاء اصطناعي مركزي استخلاص مؤشرات الاختراق ذات الصلة وإعادة تجميعها في سلاسل هجوم محتملة - بدءًا من الاختراق الأولي، مرورًا بالحركة الجانبية، وصولًا إلى نشر البرامج الضارة أو تسريب البيانات. ويمكن الاحتفاظ بهذه المؤشرات داخليًا، أو استخدامها لتعزيز قدرات الكشف لمركز مركزي لتبادل المعلومات وتحليلها. وإلى جانب تحديد أساليب المهاجمين وأهدافهم النهائية، فإن هذا التركيز على المعرفة المشتركة يُمكّن أيضًا من إنشاء نظام مدفوع بالذكاء الاصطناعي SOC لتحديد الجناة المحتملين للهجوم، خاصة إذا كانت تكتيكاتهم وتقنياتهم تتوافق مع تلك الخاصة بالجماعات المعروفة.

في هذه المرحلة، يمكن أن تستفيد اتصالات الحوادث أيضًا: إذ يسمح نمو نماذج اللغة الكبيرة المتخصصة (LLMs) SOC على القادة أن يتواصلوا بسرعة بشأن القضية الأساسية المطروحة، باعتبارها الجهة المركزية المستقلة SOC تُبسّط المنصة الهجوم شديد التعقيد إلى لغة أكثر سهولة. هكذا يُقدّم نظام Copilot AI من Stellar المساعدة خلال التحقيقات المعقدة. كما تُمكّن أنظمة إدارة دورة حياة البيانات المتكاملة المؤسسات من إبلاغ العملاء المتضررين بسرعة، و... SOC يركز المحللون على المعالجة الموجهة بالذكاء الاصطناعي.

وبغض النظر عن الأدلة الجنائية، فإن الأمر كامل SOC يمكن للأتمتة تحديد الثغرات في ضوابط الأمان الحالية بشكل استباقي وتلقائي. قد يشمل ذلك الكشف الآلي الكامل عن التهديدات، وتحديث البرامج، وتصحيح ثغرات جدار الحماية المكتشفة أثناء... حماية الملفات؛ أو التكامل مع خط أنابيب CI/CD لمنع نشر التعليمات البرمجية المعرضة للخطر داخليًا في المقام الأول.

مستقل SOC التحديات التي تواجه الرحلة

الانتقال إلى نظام مستقل SOC يمثل ذلك اضطراباً حقيقياً لعمليات الأمن في الشركة؛ وله مجموعة من التحديات الخاصة التي يجب الانتباه إليها.

تكامل البيانات

يُعد ربط الأدوات والأنظمة المتباينة بمنصة موحدة أحد أولى الخطوات SOC عقبات الأتمتة. والأمر ليس بهذه البساطة، فهو لا يقتصر على تبادل البيانات بين الأدوات المختلفة؛ بل يتطلب نظاماً ذاتياً SOC يحتاج إلى بنية أمنية قابلة للتوسيع - بنية يمكنها التكامل بسلاسة مع مجموعة الأمان الكاملة واستيعاب البيانات وتوحيدها وتحويلها بأي تنسيق.

في الوقت نفسه، لا يتعين فقط على جميع بيانات الأمان والجهاز والشبكة الوصول إلى محرك الذكاء الاصطناعي المركزي: بل يتعين أيضًا دعم محاولات الإصلاح والتحقيق الخاصة بالمحللين، مما يجعل وجود منصة مركزية وواجهة مستخدم متعددة الأدوات ضرورة.

المقاومة الثقافية

قد يتطلب التكيف مع الأتمتة تغييرات كبيرة في سير عمل الفريق. إذا SOC لديه خبرة في صيانة جدار الحماية الخاص به يدوياً و SIEM قد تقاوم الأنظمة القائمة التغييرات التي تفرضها الأتمتة. ولهذا السبب، غالباً ما تكون العملية التدريجية هي الأفضل، إذ أن الانتقال من المرحلة الأولى إلى الخامسة في غضون عام واحد قد يمثل اضطراباً كبيراً.

وهناك أيضاً قدر من الخوف يجب التعامل معه: لأن الأتمتة يمكنها الآن محاكاة جميع المستويات الثلاثة لـ SOC بالنظر إلى مهارات المحللين، ثمة مخاوف مشروعة من أن المدخلات البشرية لن تُعتبر ضرورية بعد الآن. لكن الحقيقة أبعد ما تكون عن ذلك: فالعنصر البشري SOC يُعدّ الفريق أفضل مصدر للفهم الواقعي والمعلومات الاستخباراتية حول بنية المؤسسة ونقاط ضعفها. ويجب أن تقود التحديات الحالية التي يواجهونها عملية دمج الأمن المدعوم بالذكاء الاصطناعي داخل أي نظام. SOCسيظل دعمهم بالغ الأهمية حتى في الأنظمة المتطورة بالكامل، لأنهم يقودون عملية صنع القرار التصحيحي والأخلاقي للذكاء الاصطناعي.

قيود المهارة والميزانية

عند تنفيذ الذكاء الاصطناعي، من الضروري الاستعانة بخبرات متخصصة في مجالات الذكاء الاصطناعي والأتمتة واكتشاف التهديدات المتقدمة. ومع ذلك، قد يكون من الصعب العثور على هذا المزيج المحدد من مجموعات المهارات - ناهيك عن أنه مكلف للغاية. حتى أحدث محللي SecOps يمكن أن يكلفوا 50 ألف دولار سنويًا، والمتخصصون المدربون بشكل مناسب والذين يركزون على الذكاء الاصطناعي أغلى بكثير. يرتبط هذا بشكل وثيق بتحدي آخر: الميزانية.

SOCكانت حلول الذكاء الاصطناعي مقتصرة في السابق على الشركات ذات معدلات دوران الموظفين المرتفعة؛ أما المؤسسات الأصغر حجماً فكانت تعتمد على مزودي خدمات الأمن المُدارة (MSSPs) للمساعدة في موازنة تكلفة الأمن السيبراني مع مخاطر الهجمات. وهذا يعني أن التكلفة لا تزال من أكبر العقبات أمام تطبيق الذكاء الاصطناعي، لا سيما بالنظر إلى الوقت والمال الذي قد تُهدره العمليات اليدوية.

كيف تزيل شركة ستيلار سايبر العوائق أمام الاستقلالية SOC

يُسرّع مشروع Stellar Cyber ​​الرحلة نحو الاستقلالية SOC من خلال توفير منصة متكاملة تجمع بين عمليات أمنية مبسطة وذكاء اصطناعي متاح. وتركز على إيقاف SOC التوسع – ويمنح كل مستوى من المحللين الأدوات التي يحتاجونها لتحقيق مكاسب أمنية أكبر بكثير.

منصة مفتوحة وموحدة

تتطلب الأمان الذي يعتمد على الذكاء الاصطناعي وصولاً مستمراً إلى البيانات. ويغلق بعض المزودين هذا الوصول خلف درجات من أدواتهم الخاصة. ومن ناحية أخرى، تضع Stellar Cyber التكامل المفتوح هو جوهر فلسفة الأداة. تسمح البنية التي تعتمد على واجهة برمجة التطبيقات لـ Stellar Cyber ​​باستيعاب البيانات من أي مصدر وأداة أمان - كما تسمح لمحرك الذكاء الاصطناعي بإصلاح الحوادث عبر نفس الاتصالات ثنائية الاتجاه.

وبذلك يتم توحيد النطاق الكامل لبيئة أمن المؤسسة في منصة واحدة. وهذا يضع جميع أنظمة الذكاء الاصطناعي في مكان واحد. SOC تتيح هذه العملية للمحللين المختصين الوصول إلى العمليات بسهولة. فهي تجمع بين التحليل والإجراءات التصحيحية التي يقدمها SIEM، و NDR، و XDR – مما يزيد من تبسيط أ SOCمجموعة التقنيات الخاصة بـ Stellar. نظرًا لأن Stellar يمكنها تضمين مجموعة من الأطر المختلفة في هذه المجموعة الواسعة من إمكانيات الاستجابة، فإن لوحة التحكم تعمل أيضًا على تفصيل الخطوات التي تدخل في كل استجابة آلية.

الذكاء الاصطناعي متعدد الطبقات

إن القلب النابض لـ Stellar Cyber ​​يكمن في قدراتها على اتخاذ القرارات. هناك عدد من العمليات التي تمر بها الذكاء الاصطناعي متعدد الطبقات لتحديد التهديدات:

كشف الذكاء الاصطناعي

تراقب خوارزميات التعلم الآلي الخاضعة للإشراف وغير الخاضعة للإشراف الحالة في الوقت الفعلي لكل أداة وجهاز أمان متصل. يتم جمع السجلات والتنبيهات التي يتم إنشاؤها إما عن طريق أجهزة الاستشعار أو تكاملات واجهة برمجة التطبيقات، ويتم استيعابها جميعًا في بحيرة بيانات النموذج، والتي تعمل منها خوارزمية الكشف الأساسية. هذه البنية هي التي تسمح للذكاء الاصطناعي بالكشف عن الأنماط غير المعتادة، أو تشغيل تنبيهات القواعد المحددة مسبقًا.

الارتباط الذكاء الاصطناعي

مع اكتشاف التنبيهات، يبدأ الذكاء الاصطناعي الثاني في Stellar في العمل: فهو يقارن بين الاكتشافات وإشارات البيانات الأخرى عبر البيئات ذات الصلة، ويحول التنبيهات إلى حوادث شاملة. يتم تتبع هذه الحوادث عبر الذكاء الاصطناعي القائم على GraphML، مما يساعد المحللين من خلال تجميع نقاط البيانات ذات الصلة تلقائيًا. يأخذ تحديد كيفية ارتباط التنبيهات المختلفة في الاعتبار الملكية بالإضافة إلى أوجه التشابه الزمنية والسلوكية. يتطور هذا الذكاء الاصطناعي باستمرار بناءً على بيانات العالم الحقيقي، وينمو مع كل تعرض تشغيلي.

استجابة الذكاء الاصطناعي

أخيرًا، يمكن أن تدخل استجابة الذكاء الاصطناعي حيز التنفيذ. ويمكنها العمل عبر جدران الحماية ونقاط النهاية ورسائل البريد الإلكتروني والمستخدمين - في أي مكان يحد من دائرة الانفجار بأسرع ما يمكن. ويحتفظ المحللون بإمكانية التخصيص الكامل للسياق والظروف ومخرجات استجابات الأداة. ويمكن تنفيذ أدلة التشغيل إما عالميًا أو تخصيصها لمستأجرين فرديين؛ ويمكن لدليل التشغيل المبني مسبقًا أتمتة الاستجابات القياسية أو إنشاء أدلة تشغيل مخصصة تؤدي إجراءات محددة للسياق.

تعدد المستأجرين لمقدمي خدمات الإدارة المُدارة

تمثل شركات خدمات الأمن المدارة شريكًا مثاليًا للعديد من المؤسسات، ولكنها تفيد بشكل خاص المؤسسات المتوسطة الحجم التي تحتاج إلى موازنة المرونة بين الميزانية والأمن. ولأن شركات خدمات الأمن المدارة تستعين بمصادر خارجية لإدارة الأمن، فإنها تستفيد بشكل كبير من الأتمتة عالية الكفاءة مثل Stellar Cyber.

تدعم Stellar Cyber ​​هذا من خلال تقديم قدراتها عبر مستأجرين متعددين مع الحفاظ على فصل البيانات. يعد منع هذا الاختلاط أمرًا بالغ الأهمية لضمان أمان الواجهة الخلفية، مع الاستمرار في منح المحللين المدربين تدريبًا عاليًا الأدوات والرؤية لمنصة Stellar Cyber.

قابلية التوسع للفرق الهزيلة

سواء كان ذلك داخل MSSP أو في المؤسسة نفسها، فمن الضروري لتمكين الذكاء الاصطناعي التركيز على عمليات أمنية فعالة من حيث التكلفة وقابلة للتطوير. يسمح Stellar Cyber ​​للفرق الهزيلة بتحقيق نفس درجة الحماية التي تحققها الفرق اليدوية الأكبر حجمًا، وذلك بفضل مكونيه الأساسيين: البحث الآلي عن التهديدات، واتخاذ القرارات التي يمكن الوصول إليها.

أثناء جمع وتحليل البيانات في الوقت الفعلي داخل المؤسسة، تقوم Stellar Cyber ​​بجمع كل حالات الإهمال الأمني ​​المحتملة في مكتبة البحث عن التهديدات الخاصة بها. تُظهر هذه النظرة العامة أنواع التنبيهات المختلفة وعدد كل منها التي تم اكتشافها. يمكن ربط هذه التنبيهات يدويًا بالحالات الجارية أو التعامل معها بشكل فردي. للحصول على رؤية مختلفة، تقوم عملية تحليل الأصول في Stellar Cyber ​​بفرز الأصول الأكثر عرضة للخطر بسرعة، إلى جانب مواقعها والحالات المرتبطة بها، مما يوفر للمحللين صورة ذات دقة أعلى لكل عيب محتمل.

الآلي SOC لا ينبغي أن يحدث ذلك على حساب الفريق. يترجم نظام Stellar Cyber ​​كل قرار آلي وفقًا للإطار المرجعي المستخدم للوصول إليه. على سبيل المثال، لا يقتصر الأمر على التوافق مع إطار MITRE فحسب، بل يوضح أيضًا كيفية توافق كل قرار فرز مع هذا الإطار. وهذا ما يجعل عملية الفرز سهلة الوصول حتى عند التعامل مع الهجمات المعقدة.

حسّن كفاءة SOC مع Stellar Cyber

نتيجةً لتمكين الذكاء الاصطناعي من قبل شركة ستيلر سايبر، تم توفير منصة سهلة الاستخدام تقود SOC ثقة المحللين في عملياتهم الخاصة - مما يعزز القدرات البشرية وقدرات الذكاء الاصطناعي على حد سواء. هذا النهج الذي يضع الإنسان في المقام الأول هو أيضاً سبب تسعير Stellar Cyber ​​لمنصتها بترخيص واحد. يشمل هذا الترخيص جميع إمكانيات SecOps المفتوحة - المصممة خصيصاً لتعزيز كفاءة كل منها SOC خبرة العضو الخاصة. لاستكشاف ستيلار سايبر بنفسك، جدولة عرض مع أحد أعضاء فريقنا ذوي الخبرة.

يبدو جيدا جدا
هل يكون صحيحا؟
انظر بنفسك!

انتقل إلى الأعلى