AI XDRالفوائد الست للذكاء الاصطناعي XDR
في هذه اللحظة، تنتج التطبيقات والخوادم التي تشكل نسيج المجموعة التقنية لمؤسستك دفقًا مستمرًا من المعلومات. تقليديًا، كان هذا التدفق المستمر للبيانات يمثل كابوسًا لمحترفي الأمن. كانت المعركة ضد وابل ملفات السجل عبارة عن حرب متواصلة على مدار العقود القليلة الماضية، وتم شنها بالكامل تحت رادار المستخدمين النهائيين العاديين.
حتى المؤسسات الصغيرة التي تكتفي بتتبع المقاييس الأساسية تجمع كميات هائلة من بيانات السجلات. وعلى النقيض من ذلك، يمكن للشركات الكبيرة أن تجمع مئات الجيجابايت من معلومات السجلات يوميًا. واليوم، تعتمد العديد من المؤسسات على حلول مختلفة، مثل إدارة معلومات الأمان والأحداث (SIEMتُستخدم حلول مثل الكشف عن التهديدات وحلها في الشبكة (NDR) للسيطرة على الوضع برمته. تعالج هذه الحلول المشكلة من خلال تجميع بيانات السجلات من جميع أنحاء الشبكة، وتبسيطها في تنبيهات. مع ذلك، لكليهما قيود: فتعقيد الإعداد والإدارة، وارتفاع معدلات الإنذارات الكاذبة، تُبقي محللي الأمن في وضع حرج بين إدارة التهديدات بفعالية وكثرة التنبيهات المستمرة. ولا يزال الأمن يعاني بسبب تجزئة الأدوات.
ولمواجهة هذه التحديات، تم توسيع نطاق الكشف والاستجابة (XDRوقد ظهرت هذه التقنية. وينصب تركيزها على توسيع نطاق الرؤية بشكل أكبر من خلال مقارنة ملفات السجلات ببيانات أمنية حيوية أخرى. أدخل، تكامل الذكاء الاصطناعي: التحليل المتطور لشبكتك بالكامل يضع هذا النظام كل تنبيه في سياقه الخاص. من خلال توحيد البيانات من مختلف طبقات الأمان، XDR يعد بتحسين سريع لقدراتك على الكشف والاستجابة.
ستتناول هذه المقالة كيفية عملها، وما إذا كانت مدعومة بالذكاء الاصطناعي XDR يستحق كل هذه الضجة.
غارتنر XDR دليل السوق
XDR هي تقنية متطورة يمكنها توفير قدرات موحدة للوقاية من التهديدات واكتشافها والاستجابة لها...
تجربة الأمن المدعوم بالذكاء الاصطناعي في العمل!
اكتشف الذكاء الاصطناعي المتطور من Stellar Cyber للكشف الفوري عن التهديدات...
ما هو بالضبط ما يُسمى بالذكاء الاصطناعي؟ XDR?
أولاً، دعونا نحدد ما XDR هو.
XDR هي نوع من تقنيات الأمان التي تجمع مجموعة متنوعة من تقنيات الأمان الموجودة لديك في نظام متكامل ومنظم. وبفضل ذلك، XDR يوفر رؤية أكبر للوضع الأمني لجميع الأصول والأجهزة ويمكنه اكتشاف التهديدات والاستجابة لها في الوقت الفعلي.
يقدم الذكاء الاصطناعي بعض الفوائد الكبيرة في هذا المجال، وذلك بفضل القدرة على اكتشاف أشكال مختلفة من السلوك. على سبيل المثال، لنأخذ برنامج مكافحة الفيروسات التقليدي: إذا كان المستخدم على وشك تنزيل ملف محمل ببرامج ضارة، فإن الدفاع التقليدي عن البرامج الضارة يمكنه فقط فحص الملف لمحاولة العثور على مجموعة محددة مسبقًا من وحدات البايت التي تشير إلى وجود برامج ضارة معروفة. ومع ذلك، أحدثت السلالات الجديدة والمتعددة الأشكال من البرامج الضارة بعض الثغرات الخطيرة في هذا النوع من الدفاع. لقد تفوقت مساحة الذكاء الاصطناعي بالفعل على هذا الأداء بشكل كبير، وذلك بفضل القدرة على تحليل السلوك المتوقع لملف أو حساب مستخدم أو جهاز شبكة.
AI-مدفوعة XDRيمكن تقسيم منهجية التعامل مع السلوك المشبوه إلى مجالين: التحليل الثابت والتحليل الديناميكي. يستخلص التحليل الثابت معلومات تفصيلية حول الحدث، مثل استدعاءات النظام ومخططات تدفق البيانات والتحكم. وهذا يُضفي عمقًا على التنبيه أو الحدث، دون إضاعة الكثير من الوقت في كل تنبيه. أما التحليل الديناميكي، فيتيح فحص جهاز أو ملف شبكي مشبوه من منظور وقت التشغيل. بالنسبة للبرمجيات الخبيثة، يتم تشغيل الملف المشبوه في بيئة معزولة (Sandbox) لتحليله دون التأثير على أنظمة الإنتاج الحقيقية.
لمزيد من توضيح كيفية قيام الذكاء الاصطناعي التوليدي بتحويل القدرات الأمنية عبر المجال، فكر في استخدامه في الكشف عن الحسابات المخترقة. مع عدم الاعتماد على بيانات التدريب الموسومة يدويًا، تم إنشاء مشاريع الذكاء الاصطناعي المبكرة لجمع نشاط تسجيل دخول مستخدم الشبكة، وبناء نموذج يتنبأ بخط الأساس المتوقع للنشاط. على سبيل المثال، إذا كان على المستخدم محاولة تسجيل الدخول مرة أخرى بعد فشل واحد، فمن المتوقع أن يظل عنوان IP والوقت متسقين تقريبًا. إذا كان ذلك صحيحًا، فستظل درجة المخاطر المرتبطة بها منخفضة. إذا بدأ عنوان IP، أو وقت محاولة تسجيل الدخول، أو عدد محاولات تسجيل الدخول في النمو إلى ما هو أبعد من خط الأساس المتوقع، فإن النموذج يسلط الضوء عليه باعتباره مشبوهًا.
أول عرض توضيحي ناجح لهذا حدث مع شركة Microsoft مشروع كيديمون في عام 2021 – عند اختبار النموذج على بيانات واقعية، نجح في تحديد سبعة حسابات مخترقة من بين 20,000 مستخدم. وقد تسارع تطور الذكاء الاصطناعي التوليدي بشكل ملحوظ خلال السنوات الثلاث الماضية. XDR تركز الحلول على ربط التطبيقات الفريدة للذكاء الاصطناعي، وتوفر درجة من الربط بين مجالات الأمن التي كانت منفصلة سابقًا. بشكل أساسي، XDR يتعلق الأمر بالسماح للبيانات من مجالٍ ما - مثل منع البرامج الضارة - بالتأثير على قدرات الكشف والمعالجة في مجالٍ آخر - مثل حماية الحساب. في حين أن هذين المثالين لا يقدمان سوى لمحات سريعة عن الفوائد المتنامية للذكاء الاصطناعي، إلا أنهما يساعدان في توضيح كيفية XDR تتواجد الأنظمة والذكاء الاصطناعي بشكل متوازٍ، مما يحافظ على استفادة جميع مكوناتك التقنية من الكفاءة المتزايدة في هذا المجال.
فوائد الذكاء الاصطناعي XDR
AI-مدفوعة XDR يمكن تقسيم الفوائد إلى ثلاثة مجالات رئيسية: تحليل البيانات، واكتشاف التهديدات، والاستجابة للهجمات. وقد شهد كل مجال من هذه المجالات تطوراً سريعاً منذ تطبيق بنية الذكاء الاصطناعي وتحليله.
تحليل البيانات
لقد كان الوصول إلى البيانات الأمنية الشاملة دائمًا حجر الزاوية لفرق الأمن المشاركة في مختلف الأنشطة الحيوية، بما في ذلك مراقبة الهجمات المستمرة، وإجراء تحليلات الطب الشرعي بعد الحادث، وتنفيذ عمليات مطاردة التهديدات. تتطلب هذه المهام القدرة على فهم التدفقات المستمرة لبيانات الأحداث والأذونات الصادرة من كل تطبيق ومستخدم وخادم.
في الماضي، كان على الإحصائيين ورواد علم البيانات الأوائل الاعتماد بشكل متكرر على مجموعات فرعية محدودة من البيانات، والعمل مع عينات تمثيلية ولكنها غير شاملة. وقد أدى ذلك بدوره إلى ظهور بنية أمنية ثابتة قائمة على القواعد. XDR يعيد التفاوض على كيفية الاستفادة من البيانات ضمن فلسفة أمن مؤسستك من خلال فائدتين تحليليتين: البنية التي يستند إليها؛ ومحرك التحليل.
ظهور بحيرات البيانات
كان أحد أسباب الانطلاق المفاجئ للذكاء الاصطناعي في الاتجاه السائد هو تطوير مستودعات البيانات إلى بحيرات بيانات. يقوم النهج السابق بتقسيم البيانات إلى ملفات هرمية - مما يجعلها رائعة للاستخدام البشري - ولكن بحيرات البيانات تعمل على تسوية التسلسل الهرمي للملفات في مجموعة واحدة ضخمة من البيانات. تم استضافتها على بنية فائقة الكفاءة، وأصبح حجم البيانات المتاحة لنا أكبر من أي وقت مضى.
ونتيجة لذلك، يتم منح المحللين القدرة على التعامل مع مجموعات البيانات واسعة النطاق في مجملها. يتيح هذا التحول الغوص بشكل أعمق في التعقيد الكامل والفروق الدقيقة والجوانب التفصيلية للبيانات، وتجنب الحاجة إلى الاعتماد على مجرد عينات تمثيلية.
علاوة على ذلك، تسمح كفاءة بحيرات البيانات بالذكاء الاصطناعي XDR لتجاوز العديد من المشكلات التي واجهتها أنظمة الأمان السابقة، وتوفير رؤية معمقة لمجموعة أنظمة الأمان الفريدة الخاصة بمؤسستك. من خلال إعادة تنظيم بيانات الأمان في قاعدة بيانات مركزية يتم تحديثها باستمرار، يتم تهيئة الظروف لاستخدام المكون الرئيسي الثاني لـ XDR منظمة العفو الدولية.
محرك التحليل
في حين أن بحيرات البيانات تمنح الذكاء الاصطناعي القدرة على الوصول إلى مساحات واسعة من البيانات الأمنية الحالية، إلا أنه لا يزال هناك مكون تعلم الآلة في الأداة. بشكل عام، يستخدم التعلم الآلي خوارزميات رياضية معقدة لاستنتاج العلاقات بين العناصر والفئات المختلفة. يتيح هذا التحليل الحسابي للأنظمة التعلم من البيانات ومعالجة مليارات نقاط البيانات لتطوير الاستجابات المثلى لمثيلات البيانات الجديدة وإنشاء أنماط موثوقة بمرور الوقت.
في حالة XDRتكتسب هذه العملية أهمية بالغة نظرًا للتحديات التي يواجهها البشر في تحليل كميات هائلة من البيانات وتحديد الأنماط أو الحالات الشاذة، حيث تقدم تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي مساعدة لا تقدر بثمن. تتميز هذه التقنيات بقدرتها الفائقة على معالجة وتقييم مختلف أنواع البيانات بسرعة، مثل معلومات حزم الشبكة وسجلات أحداث الأمان وشفرة المصدر. وتؤكد الحاجة المُلحة إلى التعرف على الأنماط وتحليل السلوك في عمليات الأمن وإدارة المخاطر على الاعتماد المتزايد على الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في هذه المجالات، مما يُبرز دورهما المحوري في تعزيز تدابير الأمن السيبراني.
إكتشاف التهديدات
يتمتع إطار عمل الذكاء الاصطناعي المتطور بمهارة في غربلة مجموعات البيانات التي تم جمعها من عدد لا يحصى من المصادر داخل النظام البيئي الرقمي للمؤسسة، بما في ذلك حركة مرور الشبكة ونقاط النهاية والبيئات السحابية وسجلات التطبيقات. تتيح مجموعة البيانات الموحدة هذه درجة من اكتشاف التهديدات تتجاوز بكثير أدوات الأمان التقليدية المنعزلة.
وبنفس الطريقة التي يتراجع بها الذكاء الاصطناعي خطوة إلى الوراء لجمع وتحليل كل جزء من البيانات، فإن مجال XDR تهدف الأدوات إلى تجاوز رتابة أدوات الأمان الفردية. بدلاً من ذلك، XDR يستفيد من هذه الكميات الهائلة من البيانات لتحليل النشاط بسرعة وتحديد أي أنشطة مثيرة للقلق قد ترتبط بأنماط أوسع من السلوك الخبيث.
على سبيل المثال، لنفترض وجود مهاجمين قد أنشأوا بالفعل اتصالاً بخادم القيادة والتحكم. قد يكون المهاجمون المتقدمون نسبيًا قد قاموا بتشفير هذه القنوات، مما يشكل خطرًا أكبر بكثير، حيث أن SOC سيواجه الفريق صعوبة في تمييز الجلسات المشبوهة من بين مئات الجلسات المشروعة الأخرى التي تُجرى يوميًا. تُعدّ نماذج التعلّم الآلي مثالية لتحديد الإشارات الخبيثة (أي التدفقات المنتظمة للبيانات التي تتضمن كميات ثابتة منها) التي تتواصل مع نطاقات خارجية. والأفضل من ذلك، أن هذا التحديد القائم على السلوك لا يتطلب فك التشفير.
AI XDR يُتيح ذلك استخدام إجراءات تحديد الهوية، مثل تلك المذكورة أعلاه، عبر نطاقات هجوم أكثر تعقيدًا وترابطًا. في حين أن حلول الأمان التقليدية القائمة على الشبكات يُمكنها محاكاة عملية تحديد التهديدات التي تناولناها للتو، إلا أن ذلك لا يُمكن تحقيقه إلا من خلال XDR يمكن ربط الأدلة على النقر على رابط مضمن في بريد إلكتروني؛ وملاحظة وصول جهاز الشركة إلى الموقع، وتحديد نشاط التنزيل غير المعتاد - وأخيرًا ربطه بأنماط الشبكة التي تشير إلى خادم قيادة وتحكم.
دور الذكاء الاصطناعي في XDR يمثل هذا تحولاً جذرياً نحو ممارسات أمنية استباقية، مما يمكّن المؤسسات من استباق التهديدات السيبرانية المتطورة باستمرار والبقاء في طليعة هذا التطور. ومن أهم مزايا الذكاء الاصطناعي في هذا السياق قدرته على التعلم والتكيف المستمر من خلال تقنيات التعلم العميق. فمع تطور النظام وظهور بيانات جديدة وتغيرات في بيئة التهديدات، لا يقتصر الأمر على تحسين دقة اكتشاف التهديدات فحسب، بل يقلل أيضاً من حالات الإنذارات الكاذبة. ويتيح هذا التمييز الدقيق للتهديدات لفرق الأمن التركيز على المخاطر الحقيقية، مما يعزز الكفاءة التشغيلية وسرعة الاستجابة، ويمثل قفزة نوعية في عمليات الأمن السيبراني.
الرد على الهجوم
AI XDRلا يقتصر تأثيرها على مرحلة التحديد فقط: بل يستمر نطاقها طوال عملية الفرز والاستجابة.
نظرة السبب الجذري
من خلال تقديم رؤى معمقة حول الأسباب الجذرية للحوادث وتحديد تسلسل الهجوم، مدعومة بالذكاء الاصطناعي XDR تُتيح الأدوات إجراء تحقيقات أسرع وأكثر كفاءة. وهذا يُسرّع العملية من الكشف إلى الاستجابة، مما يُساعد المؤسسات على فهم آثار الاختراقات الأمنية والتخفيف منها بسرعة.
تحديد أولويات التنبيه
في حين أن أدوات الأمان عادةً ما طورت ميلاً لإغراق المحللين بتنبيهات لا نهاية لها، XDR يتمتع النظام بموقع فريد يُمكّنه من مقارنة التنبيهات بتدفقات البيانات والأنشطة المرتبطة بها. هذا التركيز السياقي يُخفف العبء بشكل كبير على فرق الأمن من خلال أتمتة عملية الفرز، مما يسمح لهم بالتركيز على التنبيهات الأكثر أهمية أولاً.
الرد الآلي
يعمل الذكاء الاصطناعي على تبسيط الاستجابة للحوادث الأمنية من خلال تنفيذ إجراءات تلقائيًا مثل عزل الأجهزة المخترقة وحظر الأنشطة الضارة وتنفيذ تدابير العلاج في الوقت الفعلي. تعمل قدرة الاستجابة السريعة هذه على تقليل التأثير المحتمل للتهديدات وتضمن تفعيل الإجراءات الأمنية بسرعة مع عدد أقل من طلبات التدخل اليدوي.
لماذا يعتمد الذكاء الاصطناعي XDR استبدال SIEM?
العامل المحرك لـ XDRيكمن سر نجاحها الحالي في محرك الذكاء الاصطناعي الداخلي الخاص بها. فبفضل قدرتها الفريدة على مقارنة مئات نقاط البيانات المحيطة بكل تنبيه، ولوحة تحكم شاملة وقابلة للتخصيص، بات المديرون المهتمون بالميزانية على بُعد خطوة واحدة من إعادة تقييم ضرورة العناصر الأخرى في منظومة الأمن السيبراني. ولسبب وجيه، فقد شكّل انتشار الأدوات مصدر قلق لأكثر من خمس سنوات، حيث سعت المؤسسات الكبيرة إلى سدّ فجوة مهارات الأمن السيبراني بوفرة من الأدوات المتخصصة للغاية. إلا أن هذه الأدوات لم تُضف سوى المزيد من التعقيد إلى سير عمل المحللين، فبدلاً من جهاز واحد لتوليد التنبيهات، بات عليهم التعامل مع العشرات. أما الآن، فيدفع الذكاء الاصطناعي بتطوير الأمن السيبراني متجاوزًا الأدوات المتخصصة للغاية نحو فهم شامل وعالي المستوى.
لقد بدأت ثورة التوحيد بالفعل – توقعات جارتنر لعام 2024 يُظهر أنه خلال السنوات الثلاث المقبلة، ستجمع 70% من المؤسسات بين أدوات منع فقدان البيانات ومنع المخاطر الداخلية مع سياق IAM. أصبح تحديد بيانات الهجوم المحتملة يركز بشكل متزايد على السلوك، ويسمح لفرق الأمان بإصدار سياسات فردية لها تأثيرات مزدوجة في كل من أمن البيانات والمخاطر الداخلية.
SIEM لطالما افتخرت الأدوات بقدرتها على استخلاص معلومات دقيقة من تحليل السجلات. ومع ذلك، فإن الذكاء الاصطناعي الحديث XDR تتضمن الأدوات نفس عمليات استيعاب وتحليل بيانات السجلات، بالإضافة إلى العديد من الميزات الأخرى. من خلال جمع وتحليل جميع بيانات الأمان ضمن مستودع واحد، تتغلب الطرق التقليدية SIEM تبدأ الأدوات في الظهور بمظهر عتيق. بينما الجيل التالي SIEMبدأت الشركات منذ ذلك الحين في تطبيق نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بها - للمساعدة في تحليل الكم الهائل من بيانات السجلات التي تجمعها - النطاق الأوسع لـ XDR أوراق أخرى SIEM في الغبار. بدلاً من تحليل بيانات السجلات وحدها، XDR يأخذ SIEMيقوم بتحليل نقاط البيانات الفردية ووضعها في سياق أوسع ضمن نطاق نشاط الشبكة والمستخدم.
كيف الذكاء الاصطناعي XDR يقلل من النتائج الإيجابية الكاذبة
SIEMتُعرف أدوات حماية البريد الإلكتروني وجدران الحماية بكثرة التنبيهات التي تُطلقها. وبدون أي سياق أو سبب جذري، يضطر المحلل البشري إلى محاولة فهم الكم الهائل من التنبيهات. ويستغرق تتبع المستخدمين المتضررين وتحديد ما إذا كان النشاط خبيثًا بالفعل وقتًا طويلاً، مما يُتيح مزيدًا من الوقت لتراكم تنبيهات أخرى، وبالتالي عرقلة اكتشاف التهديدات الحقيقية.
رائد السوق في مجال الذكاء الاصطناعي XDR توفر الحلول طريقةً لتحقيق التوازن بين وفرة البيانات المتاحة وقدرات محللي الأمن. ولتحقيق أقصى درجة من الأمان دون المساس بالحساسية، XDRتستقبل الأنظمة التنبيهات وتربطها بالأصول والمستخدمين والإشارات ذات الصلة، ويُشكّل هذا الربط المتكامل حادثة. ومع ظهور تنبيهات جديدة، يُربط كل منها تلقائيًا بالحادثة المناسبة. وبهذه الطريقة، يُمكن اكتشاف الهجمات المعقدة والتعامل معها، بينما تُستبعد الإنذارات الكاذبة الفردية من التحليل.
تتيح القدرة على تتبع مسار الهجوم عبر الجهاز أو هوية المستخدم أو النشر السحابي لمحللي الأمن التعامل مع عدد أكبر بكثير من التنبيهات بطريقة أكثر تماسكًا. ومن خلال تقييم السياق الأوسع للتنبيهات، يمكن للذكاء الاصطناعي XDR يُقلل هذا النهج بشكل كبير من إهدار الوقت، مما يسمح لفرق الأمن الصغيرة بالتركيز على معالجة التهديدات الأكثر خطورة بأسرع وقت ممكن. هذا النهج القائم على معالجة الحوادث أولاً هو ما يقود الطريق نحو تبسيط بنى تقنيات الأمن، وسرعة المعالجة، وتقليل الضغط على المحللين. اكتشف المزيد حول كيف تُساهم شركة ستيلار سايبر في ذلك. تنبيهات مدعومة بالذكاء الاصطناعي يعمل هنا.
اختر اكتشافًا متقدمًا للتهديدات يعتمد على الذكاء الاصطناعي
بكم XDR يعتمد الحل على رؤية شاملة عبر القنوات، لذا من الضروري أن يظل الحل مفتوحًا وقابلًا للتنفيذ بدرجة عالية. فبدلًا من أن يكون مقيدًا بمجموعة تقنيات مورد واحد، فإن حل Stellar Cyber المفتوح XDR يمنح هذا النظام بنية نظامك الحالية قدرة متطورة على كشف التهديدات، مما يحوّل العمليات المنعزلة التي قد تكون لديك بالفعل إلى أداة شاملة للكشف عن التهديدات والاستجابة لها.
بينما يعتمد الذكاء الاصطناعي الأساسي XDR بفضل هذه الأداة، تُحقق فرق الأمن السيبراني الصغيرة فوائد جمة، وقد أدى التزام شركة Stellar Cyber بدعم محللي الأمن إلى مزيد من التطورات في مجال الذكاء الاصطناعي التوليدي. والآن، أصبح بإمكان المحللين طرح استفسارات متعلقة بالتحقيقات مباشرةً على الأداة. ومن خلال الاستجابة برؤى تفاعلية، تُمكّن هذه الأداة المحللين ذوي المهارات التي لا تزال قيد التطوير - أو الذين لديهم وقت محدود - من الاستفادة القصوى من ذكاء الأداة بشكل أسرع من أي وقت مضى.
اكتشف المزيد عن جاكيت XDR قدرات وابدأ في إطلاق العنان للإمكانات الكاملة لفريق الأمان الخاص بك.
