10 طرق يقوم بها التعلم الآلي بتحويل الأمن السيبراني

ما هو التعلم الآلي في الأمن السيبراني؟

يتضمن التعلم الآلي (ML) في الأمن السيبراني استخدام الخوارزميات لتحسين الكشف عن التهديدات، والاستجابة للحوادث، وتقييم الثغرات. تقوم هذه الخوارزميات بتحليل كميات هائلة من البيانات وتتعلم من الأنماط، مما يحسن من أدائها مع مرور الوقت لمنع الهجمات السيبرانية. هذه الطريقة استباقية، حيث تحدد التهديدات قبل أن تسبب ضررًا.

تفهم نماذج التعلم الآلي المخاطر الجديدة من خلال التكيف مع مجموعات البيانات الموجودة وتحديد الشذوذات، مما يوفر الوقت في تحليل التهديدات يدويًا. كما أن التعلم الآلي يحسن عمليات الأمن السيبراني من خلال أتمتة اكتشاف التهديدات.

من خلال الاستفادة من التحليلات المتقدمة للبيانات، يقلل التعلم الآلي من الإيجابيات الكاذبة ويكون أفضل في التعرف على أنماط الهجوم الجديدة وغير المعروفة. مع تطور التهديدات السيبرانية، يسمح تكيف التعلم الآلي له بالبقاء في المقدمة، مما يقدم استراتيجيات دفاع ديناميكية.

هذا جزء من سلسلة من المقالات حول أمن المعلومات في الذكاء الاصطناعي

كيف يعمل التعلم الآلي في الأمن السيبراني

يعمل التعلم الآلي في الأمن السيبراني من خلال ثلاث عمليات أساسية: جمع البيانات، التدريب، والتطبيق في الوقت الحقيقي. هذه المراحل تمكّن الأنظمة من التعلم والتكيف والاستجابة للتهديدات.

1. جمع البيانات والمعالجة المسبقة 

تتطلب نماذج التعلم الآلي كميات كبيرة من البيانات لتحديد الأنماط والشذوذات. في مجال الأمن السيبراني، تشمل هذه البيانات غالبًا سجلات حركة الشبكة، وتقارير نشاط النظام، وتوقيعات التهديدات. تتضمن معالجة البيانات تنظيفها وتطبيعها لضمان الجودة والاتساق، وهو أمر حاسم للتدريب الفعال.

خلال هذه المرحلة، يقوم النظام أيضًا بتصنيف البيانات للتعلم تحت إشراف أو تنظيمها لمهام التعلم بدون إشراف. إن دقة وتنوع هذه البيانات يؤثران بشكل مباشر على قدرة النموذج على التعميم والتكيف مع التهديدات الجديدة.

2. تدريب النموذج 

يتضمن التدريب تزويد النموذج بالبيانات لتحديد الأنماط والعلاقات. على سبيل المثال، تتعلم نماذج التعلم المراقب من مجموعات بيانات موسومة، مثل تحديد البرمجيات الضارة بناءً على السمات المعروفة. بينما تكشف نماذج التعلم غير المراقب عن الشذوذ من خلال تجميع أنماط السلوك الطبيعي وإشارة الانحرافات.

يتطلب التدريب عادةً تحسينًا تكراريًا، حيث يقوم النموذج بضبط معاييره لتقليل الأخطاء. تضمن تقنيات مثل التحقق المتقاطع أن يؤدي النموذج بشكل جيد على البيانات غير المرئية، مما يمنع الإفراط في التكيف.

3. استخراج الميزات والتحليل 

استخراج الميزات يعزل الخصائص الحرجة من البيانات الخام. في مجال الأمن السيبراني، يمكن أن تشمل الميزات أوقات تسجيل الدخول غير العادية، والارتفاعات المفاجئة في نشاط الشبكة، أو التعديلات غير المنتظمة على الملفات. يتم معالجة هذه الخصائص إلى مقاييس يمكن لنموذج التعلم الآلي تحليلها.

من خلال التركيز على الميزات ذات الصلة، يمكن للنموذج الكشف بكفاءة عن الأنشطة المشبوهة دون أن يتعرض للإرهاق بسبب الضوضاء في البيانات.

4. تطبيقات في الوقت الحقيقي واتخاذ القرارات

بعد التدريب، يتم نشر نموذج التعلم الآلي للاستخدام في الوقت الحقيقي. يقوم بمراقبة تدفقات البيانات بشكل مستمر، ويحدد التهديدات المحتملة، ويقوم إما بإعلام البشر لمراجعتها أو بتفعيل استجابات تلقائية. على سبيل المثال، يمكن أن يكشف النموذج عن محاولة وصول غير مصرح بها ويقوم على الفور بحظر عنوان IP المخالف.

تعتمد المعالجة في الوقت الحقيقي غالبًا على التعلم المعزز لتحسين الأداء مع مرور الوقت. من خلال تلقي التعليقات على توقعاته، يقوم النموذج بتحسين دقته وقدرته على التكيف.

5. التغذية الراجعة وتحديثات النماذج

تتطور تهديدات الأمن السيبراني بسرعة، مما يجعل التحديثات المنتظمة أمرًا ضروريًا. يجب أن تتضمن النماذج بيانات تهديدات جديدة وأن تتكيف مع التغيرات في بيئات الشبكة. تضمن حلقة التغذية الراجعة هذه بقاء النظام فعالًا ضد الهجمات الناشئة.

بالإضافة إلى ذلك، فإن تبادل معلومات التهديدات بين المنظمات يساعد في إثراء بيانات التدريب، مما يحسن الدفاعات الجماعية عبر الصناعات.

10 حالات استخدام تحويلية لتعلم الآلة في الأمن السيبراني

إليك بعض من أكثر الطرق الواعدة التي يُستخدم بها التعلم الآلي لتحسين فعالية أنظمة الأمن السيبراني.

1. كشف التهديدات وتصنيفها

يقوم التعلم الآلي بتصنيف التهديدات بسرعة ودقة. يقوم بتحليل حركة مرور الشبكة وسلوك المستخدم لتمييز الأنشطة السليمة عن الأفعال الخبيثة. من خلال التعلم من البيانات التاريخية، تتنبأ نماذج التعلم الآلي وتتعرف على التهديدات المحتملة، مما يوفر رؤى استباقية لفرق الأمن السيبراني. هذه القدرة تقلل بشكل كبير من فترة الضعف.

بالإضافة إلى ذلك، يوفر تصنيف التهديدات عبر التعلم الآلي استجابات نشطة للتهديدات السيبرانية. يمكن للنماذج أتمتة حجب الأنشطة المشبوهة، مما يضمن الحماية في الوقت الحقيقي. كما أنها تنظم بيانات التهديدات إلى معلومات قابلة للتنفيذ، مما يحسن من عمليات اتخاذ القرار لرجال الأمن.

3. كشف الشذوذ

يستخدم اكتشاف الشذوذ التعلم الآلي لتحديد الانحرافات عن الأنماط الطبيعية في البيانات. تقوم نماذج التعلم الآلي بتحليل الأنشطة الشبكية بشكل مستمر، محددةً الشذوذات التي قد تشير إلى خروقات أمنية. يساعد هذا النهج الاستباقي في اكتشاف التهديدات مثل الهجمات الداخلية، التي غالبًا ما تتجنب طرق الكشف التقليدية من خلال الاندماج في الأنشطة اليومية.

يتمتع اكتشاف الشذوذ باستخدام التعلم الآلي بالقدرة على التكيف مع سلوكيات الشبكة الجديدة. مع تطور الأنظمة، تتكيف نماذج التعلم الآلي لتفريق بين التغييرات المشروعة والتهديدات الحقيقية، مما يقلل من الإنذارات الكاذبة. من خلال العمليات التحليلية المستمرة، تقوم هذه النماذج بتحسين دقة الاكتشاف، مما يؤدي إلى تحديد أسرع واستجابة للحوادث الأمنية المحتملة. هذا ما يجعل محركات UEBA خيارًا قويًا ضمن حلول SIEM.

4. الكشف عن البرمجيات الخبيثة والوقاية منها

يحسن التعلم الآلي كشف البرمجيات الخبيثة من خلال فحص خصائص الملفات وسلوكياتها. تحدد خوارزميات التعلم الآلي أنواع البرمجيات الخبيثة المعروفة وغير المعروفة، متعلمة من قواعد بيانات التوقيع والأنماط الجديدة. توفر هذه الطريقة في الكشف طبقة من الأمان ضد التهديدات التي قد تفوتها الطرق التقليدية المعتمدة على التوقيع، مما يزيد من دقة التعرف على البرمجيات الضارة.

تدعم آليات الوقاية أيضًا بواسطة التعلم الآلي، الذي يتكيف مع أساليب البرمجيات الضارة الجديدة. من خلال تحليل مجموعات بيانات ضخمة، يقوم التعلم الآلي بتصنيف أنواع البرمجيات الضارة وتوقع سلوكها. تعزز هذه القدرات التنبؤية الدفاعات، مما يسمح للأنظمة بحظر البرمجيات الضارة بشكل استباقي. تضمن تحديثات النماذج تطور الكشف عن البرمجيات الضارة جنبًا إلى جنب مع التهديدات الناشئة.

5. أنظمة كشف التسلل

تستفيد أنظمة كشف التسلل (IDS) بشكل كبير من التعلم الآلي، الذي يحسن قدرتها على التعرف على الأنشطة الضارة. من خلال التمييز بين حركة المرور الشرعية والضارة، توفر أنظمة IDS المحسّنة بالتعلم الآلي حماية ضد محاولات الوصول غير المصرح بها. يقلل التعرف على الأنماط في التعلم الآلي من الإيجابيات الكاذبة، مما يساهم في تحسين قدرات الكشف.

يمكن أن يمكّن التعلم الآلي أنظمة كشف التسلل من التطور مع تحديات الأمن السيبراني. تجمع هذه الأنظمة البيانات باستمرار، متعلمة من كل محاولة اختراق لتحسين الكشف في المستقبل. مع القدرة على التعامل مع البيانات على نطاق واسع والتهديدات المتطورة، توفر أنظمة كشف التسلل المدفوعة بالتعلم الآلي حلولاً أمنية، تتكيف مع الطبيعة المعقدة للبيئات السيبرانية الحديثة.

6. كشف الرسائل غير المرغوب فيها والتصيد الاحتيالي

يساعد التعلم الآلي في تمييز الرسائل المزعجة ومحاولات الاحتيال من خلال تحليل أنماط التواصل ومحتوى البريد الإلكتروني. من خلال الاستفادة من مجموعات بيانات ضخمة، تتعرف نماذج التعلم الآلي على اللغة والبنية التي تشير إلى الاحتيال، مما يقلل من عدد التهديدات التي تصل إلى المستخدمين. تعزز هذه القدرة أمان البريد الإلكتروني من خلال تصفية الاتصالات الضارة.

يعمل التعلم الآلي على تحسين دقته باستمرار في اكتشاف الرسائل المزعجة والتصيد الاحتيالي. تتكيف قدراته التعلمية مع أساليب التصيد الجديدة، مما يؤدي إلى حماية ديناميكية. يمكن لأنظمة الأمان المجهزة بالتعلم الآلي توقع التغيرات في استراتيجيات التصيد، مما يضمن دفاعًا مستمرًا ضد التهديدات المتطورة ويوفر للمستخدمين بيئات تواصل أكثر أمانًا.

7. أمن النقاط النهائية

تُعزز استراتيجيات أمان النقاط النهائية بواسطة التعلم الآلي من خلال المراقبة المستمرة واكتشاف التهديدات على مستوى الأجهزة. يقوم التعلم الآلي بمعالجة البيانات من النقاط النهائية، واكتشاف الشذوذ والانتهاكات المحتملة. يُحسن الحماية من خلال تحديد الثغرات ومنع الوصول غير المصرح به إلى الأجهزة الفردية، مما يضمن الأمان.

تضمن قدرة التعلم الآلي على التكيف أن يظل أمان النقاط النهائية فعالًا ضد التهديدات الناشئة. من خلال التعلم من أنماط استخدام الأجهزة، يتوقع التعلم الآلي الثغرات المحتملة، مما يوفر دفاعًا استباقيًا. إن قدرته على إدارة البيانات من العديد من النقاط النهائية تدعم هياكل الأمان القابلة للتوسع، وهو احتياج حاسم في بيئات تكنولوجيا المعلومات المتنوعة اليوم.

8. تقييم مخاطر الشبكة

تستخدم تقييمات مخاطر الشبكة التعلم الآلي لتقييم الثغرات والتهديدات المحتملة داخل الشبكات. تقوم نماذج التعلم الآلي بتحليل أنماط حركة المرور وسلوك المستخدمين، مما ينتج عنه درجات مخاطر تُعلم فرق الأمان حول المشكلات المحتملة. يُحسن هذا التقييم من اتخاذ القرارات، حيث يُعطي الأولوية للمناطق التي تتطلب اهتمامًا فوريًا لتحسين أمان الشبكة.

تساعد دقة نماذج التعلم الآلي في تقييم درجات المخاطر في إنشاء استراتيجيات أمنية مفصلة. تضمن هذه النماذج تقييمًا متسقًا لمخاطر الشبكة، متكيفة مع المدخلات الجديدة للبيانات. من خلال تقديم رؤى حول حركة مرور الشبكة، يدعم تقييم المخاطر المدعوم بالتعلم الآلي التخطيط الاستراتيجي ويحسن الوضع العام للأمن السيبراني.

9. إدارة الثغرات

تتحسن إدارة الثغرات الأمنية من خلال التعلم الآلي، الذي يحدد ويعطي أولوية للضعف الأمني. تقوم نماذج التعلم الآلي بمعالجة البيانات عبر الشبكات، واكتشاف الثغرات في البرمجيات والتكوينات. يتيح هذا الكشف الاستباقي التصحيح في الوقت المناسب، مما يقلل من التعرض للاستغلالات المحتملة ويعزز أمان المؤسسات.

تقدم نماذج التعلم الآلي في إدارة الثغرات تقييمات مستمرة، وتتأقلم بسرعة مع مشاهد التهديدات الجديدة. وهذا يضمن إدارة الثغرات بشكل فعال، مما يقلل من المخاطر المرتبطة بالتأخيرات في الاستجابة.

10. الحماية من هجمات DDoS والشبكات الآلية

يساعد التعلم الآلي في التعرف على هجمات DDoS والتخفيف منها من خلال تحليل الشذوذ في حركة المرور وتصنيف الأنشطة الضارة عن الطلبات الشرعية. هذه القدرة تساعد في حماية الشبكات من التدفقات الضخمة من الحركة المصممة لإغراق الأنظمة. تمكن تحليلات التعلم الآلي التنبؤية الشبكات من توقع سلوكيات DDoS والاستجابة بشكل استباقي.

في حماية الشبكات من الروبوتات، تكشف نماذج التعلم الآلي عن أنماط في نشاط الروبوتات، معترفةً بالهجمات المنسقة. إن القدرة على تحديد وإبطال الروبوتات قبل تنفيذها أنشطة خبيثة تعزز من دفاعات الشبكة. من خلال استخدام تحليل البيانات في الوقت الحقيقي، يوفر التعلم الآلي حماية فعالة ضد هذه التهديدات المستمرة، مما يضمن شبكات مرنة وآمنة.

محتوى ذي صلة: اقرأ دليلنا حولأمان LLM

نصائح من الخبير

ستيف مور هو نائب الرئيس ورئيس استراتيجيات الأمن في إكزبيم، يساعد في تقديم الحلول لاكتشاف التهديدات وتقديم المشورة للعملاء بشأن برامج الأمن والاستجابة للاختراقات. وهو مضيف بودكاست "The New CISO Podcast"، و عضو في Forbes Tech Council، ومؤسس مشارك لـ TEN18 at Exabeam.

من خلال تجربتي، إليك نصائح يمكن أن تساعدك في تحقيق أقصى استفادة والتغلب على التحديات المرتبطة باستخدام التعلم الآلي في الأمن السيبراني:

1. دمج نماذج التعلم غير المراقب ونماذج التعلم شبه المراقب: يعتبر التعلم غير المراقب فعالاً في اكتشاف الشذوذ في أنماط الهجوم غير المعروفة، بينما تستفيد النماذج شبه المراقبة من كميات صغيرة من البيانات المعلّمة مع مجموعات بيانات كبيرة غير معلّمة. هذا النهج مفيد بشكل خاص في البيئات التي تكون فيها البيانات المعلّمة نادرة.
2. استخدم التعلم الفيدرالي لحماية البيانات: يسمح التعلم الفيدرالي للعديد من المنظمات بتدريب نماذج التعلم الآلي بشكل تعاوني دون مشاركة البيانات الخام، مما يعالج مخاوف الخصوصية. هذه الطريقة مفيدة بشكل خاص للقطاعات مثل الرعاية الصحية والمالية، حيث تكون حساسية البيانات حرجة.
3. تنفيذ الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI) في نماذج التعلم الآلي: استخدم تقنيات XAI لجعل نماذج التعلم الآلي أكثر شفافية، مما يمكّن فرق الأمان من فهم سبب تحديد التهديد. هذا يبني الثقة في الأنظمة المدفوعة بالذكاء الاصطناعي ويساعد المحللين البشريين على التحقق من المعلومات المستندة إلى التعلم الآلي والتصرف بناءً عليها.
4. اعتمد نهجًا معياريًا في نشر التعلم الآلي: قم بنشر التعلم الآلي بشكل تدريجي، مع التركيز على حالات استخدام محددة مثل اكتشاف البرمجيات الضارة أو منع التصيد. يقلل الدمج التدريجي من التعقيد ويسمح بالاختبار والتحسين دون الحاجة إلى إعادة تصميم البنية التحتية الأمنية بالكامل.
5. إنشاء بيانات اصطناعية لتدريب النماذج: توليد بيانات اصطناعية لتكملة مجموعات البيانات الواقعية، خاصةً لسيناريوهات الهجوم النادرة مثل التهديدات المستمرة المتقدمة (APTs). تتيح البيانات الاصطناعية للنماذج التدريب على مجموعة أوسع من أنواع التهديدات، مما يحسن قدرتها على التعميم.

فوائد التعلم الآلي في الأمن السيبراني

إليك بعض المزايا الرئيسية لدمج التعلم الآلي في الأمن السيبراني:

• عمليات الأمن السيبراني الآلية: يعمل التعلم الآلي على أتمتة عمليات الأمن السيبراني المختلفة، مثل الكشف عن التهديدات، وتحليل الشذوذ، والاستجابة للحوادث. تقلل الأتمتة من الاعتماد على التحليل اليدوي، مما يضمن تحديد التهديدات والتخفيف منها بشكل أسرع. تتيح هذه الكفاءة لموظفي الأمن السيبراني التركيز على العمليات الاستراتيجية بدلاً من مهام المراقبة الروتينية.
• الكشف الاستباقي عن التهديدات: تتنبأ نماذج التعلم الآلي بالتهديدات وتتفادى حدوثها قبل أن تتجسد. من خلال التعلم من البيانات السابقة، تتوقع نماذج التعلم الآلي الهجمات المستقبلية، مما يمكّن من اتخاذ تدابير وقائية. هذه الطريقة الاستباقية تقلل من نوافذ الضعف.
• أنظمة الدفاع القابلة للتكيف: يعزز التعلم الآلي القابلية للتكيف في أنظمة الدفاع، مما يسمح لها بالتطور مع التهديدات السيبرانية الناشئة. تتعلم نماذج التعلم الآلي باستمرار من مدخلات البيانات الجديدة، مما يضبط استجابتها للهجمات المتطورة. هذه القابلية للتكيف ضرورية لأنها تضمن بقاء الدفاعات ذات صلة وفعالة ضد مشهد التهديدات السيبرانية المتطور باستمرار.
• تقليل أعباء العمل والتكاليف في تكنولوجيا المعلومات: من خلال أتمتة العمليات الأمنية، يخفف التعلم الآلي من أعباء العمل في تكنولوجيا المعلومات ويعمل على تحسين استخدام الموارد. إن الكشف التلقائي عن التهديدات والاستجابة لها والتحليل يقلل من الحاجة إلى فرق أمنية كبيرة لإدارة العمليات الروتينية. تؤدي هذه الكفاءة إلى توفير التكاليف، مما يمكّن المنظمات من تخصيص المزيد من الموارد نحو المبادرات الاستراتيجية في تكنولوجيا المعلومات.

تحديات ومخاطر التعلم الآلي في الأمن السيبراني

إليك بعض العوامل الرئيسية التي تعقد استخدام التعلم الآلي في الأمن السيبراني:

• جودة البيانات واحتياجات مجموعة البيانات: يمكن أن تؤدي مجموعات البيانات غير المكتملة أو غير الدقيقة إلى نتائج سلبية أو إيجابية خاطئة، مما يقوض قدرات الكشف عن التهديدات. لا يزال جمع بيانات عالية الجودة وموسومة في الأمن السيبراني يمثل تحديًا كبيرًا. في الأمن السيبراني، تعيق مخاوف الخصوصية والتطور السريع للتهديدات الجديدة الحصول على مثل هذه البيانات.
• الإفراط في التكيف ودقة النموذج: الإفراط في التكيف هو فخ شائع حيث تؤدي نماذج التعلم الآلي بشكل جيد على بيانات التدريب ولكنها تفشل مع بيانات جديدة وغير مرئية. يحدث ذلك عندما تتعلم النماذج الضوضاء أو الأنماط غير ذات الصلة من بيانات التدريب. في الأمن السيبراني، يمكن أن يؤدي ذلك إلى كشف تهديدات غير فعالة. دقة النموذج مهمة في تطبيقات الأمن السيبراني، حيث يمثل الإفراط في التكيف تهديدًا مباشرًا لهذه الدقة.
• تحديات الهندسة الاجتماعية: يواجه التعلم الآلي صعوبة في معالجة تفاصيل هجمات الهندسة الاجتماعية، التي تستغل علم النفس البشري بدلاً من ثغرات النظام. هذه الهجمات أقل ارتباطًا بالانحرافات التقنية القابلة للاكتشاف وأكثر ارتباطًا بالتلاعب بالسلوك البشري، مما يجعل من الصعب على نماذج التعلم الآلي التعرف عليها ومنعها بفعالية. يركز التعلم الآلي على أنماط البيانات ولا يمكنه دائمًا أخذ الطبيعة السائلة والديناميكية لتكتيكات التلاعب البشري في الاعتبار.
• نقص المواهب في الذكاء الاصطناعي والأمن السيبراني: تواجه المنظمات صعوبة في العثور على محترفين مهرة يمكنهم نشر وإدارة حلول الأمان المدفوعة بالتعلم الآلي بشكل فعال، مما يبطئ الابتكار واعتماد هذه التقنيات.
• الهجمات العدائية على نماذج التعلم الآلي: في الأمن السيبراني، يمكن أن تؤدي التعديلات الطفيفة في بيانات الإدخال إلى تضليل توقعات النموذج. يستغل المهاجمون هذه الثغرات لتجاوز تدابير الأمان، مما يتسبب في تصنيف النماذج للتهديدات على أنها أنشطة شرعية.

5 أفضل الممارسات لتطبيق التعلم الآلي في الأمن السيبراني

يمكن للمنظمات تحسين فعالية استراتيجيتها للأمن السيبراني المعتمدة على التعلم الآلي من خلال تنفيذ الممارسات التالية.

1. ضمان جودة البيانات وتنوعها

تساعد مجموعات البيانات المتنوعة النماذج على تعلم مجموعة من أنماط التهديد، مما يحسن من الدقة والموثوقية. يجب على المنظمات التركيز على جمع مجموعات بيانات شاملة تعكس السيناريوهات الواقعية لتعزيز نماذج التعلم الآلي للتطبيقات العملية.

تضمن أهمية جودة البيانات أن النماذج يمكنها تحديد التهديدات بدقة عبر سياقات متنوعة. يساعد التدقيق المنتظم وتحسين مجموعات البيانات في الحفاظ على صلتها وفعاليتها، مما يضمن استمرار نماذج التعلم الآلي في تقديم كشف موثوق عن التهديدات. تعمل البيانات عالية الجودة كدعامة للدفاعات السيبرانية المتطورة.

2. تحديث النماذج والخوارزميات بانتظام

التحديثات المستمرة لنماذج وخوارزميات التعلم الآلي ضرورية للحفاظ على فعاليتها في الأمن السيبراني. مع تطور التهديدات، تصبح النماذج الثابتة غير فعالة، مما يؤدي إلى فشلها في اكتشاف استراتيجيات الهجوم الجديدة. تضمن التحديثات المنتظمة أن تتكيف النماذج مع التغيرات، مما يحافظ على الدفاعات محدثة عبر البنى التحتية للأمن السيبراني.

تتطلب الطبيعة الديناميكية لتحديات الأمن السيبراني تحسينات متكررة في نماذج التعلم الآلي. من خلال دمج التغذية الراجعة وبيانات التهديد الجديدة، تضمن المؤسسات أن تتطور نماذجها جنبًا إلى جنب مع مشهد التهديدات. تشمل التحديثات المنتظمة أيضًا مراجعة الخوارزميات لتحسين الدقة، مما يضمن تدابير دفاعية فعالة ومتسقة على مر الزمن.

3. دمج التعلم الآلي مع تدابير الأمان التقليدية

إن دمج التعلم الآلي مع تدابير الأمان التقليدية يحسن من كفاءة الأمن السيبراني بشكل عام. يعزز التعلم الآلي الطرق الحالية، موفراً طبقات إضافية من الكشف عن التهديدات والتحليل، بينما تقدم التدابير التقليدية بروتوكولات أمان معروفة. يضمن هذا المزيج إطار أمان أكثر شمولية ومرونة.

إن دمج التعلم الآلي مع الأساليب الأمنية التقليدية يدعم استراتيجيات حماية متنوعة. توفر التدابير التقليدية أمانًا أساسيًا، بينما يضيف التعلم الآلي ذكاءً تهديديًا ديناميكيًا. تنتج هذه الشراكة دفاعات أقوى، مما يضمن أن المنظمات يمكنها الاستجابة والتخفيف من التهديدات المعروفة والناشئة.

4. تدريب فرق الأمن على أدوات الذكاء الاصطناعي

تدريب فرق الأمن على استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي بشكل فعال أمر ضروري لتعظيم فوائد التعلم الآلي في الأمن السيبراني. يمكن للفرق المتمرسة استغلال الإمكانيات الكاملة للذكاء الاصطناعي، مما يحسن من قدرات الكشف عن التهديدات والاستجابة لها. كما أن التدريب يسد الفجوة بين التكنولوجيا وتطبيقها العملي في عمليات الأمن السيبراني.

تثقيف المتخصصين في الأمن حول أدوات الذكاء الاصطناعي يضمن تكامل التكنولوجيا بسلاسة في الأنظمة الحالية. يتيح هذا التدريب للفرق الاستفادة من الذكاء الاصطناعي لتحسين اتخاذ القرارات وإدارة التهديدات. من خلال فهم عمليات الذكاء الاصطناعي وفوائدها، يمكن للعاملين في الأمن نشر التعلم الآلي بشكل استراتيجي لتعزيز دفاعات المنظمة.

5. مراقبة الهجمات على التعلم الآلي العدائي

تضمن المراقبة الاستباقية للهجمات العدائية بقاء نماذج التعلم الآلي آمنة. من خلال تحديد محاولات التلاعب بتنبؤات النموذج، تحمي المؤسسات أنظمتها الأمنية المعتمدة على التعلم الآلي. إن تنفيذ الدفاعات ضد المدخلات العدائية أمر حاسم للحفاظ على نزاهة تدابير الأمان المعتمدة على التعلم الآلي.

تساعد المراقبة المنتظمة في اكتشاف الثغرات ومعالجة التهديدات المعادية بشكل استباقي. يتضمن تنفيذ تقنيات الكشف محاكاة ظروف معادية لتقييم قوة النموذج. توفر هذه التقييمات المستمرة رؤى حول نقاط الضعف المحتملة، مما يمكّن المنظمات من تعزيز أنظمتها في التعلم الآلي ضد التلاعب.

قدرات منصة Exabeam: SIEM، UEBA، SOAR، التهديدات الداخلية، الامتثال، TDIR

تطبق منصة عمليات الأمن من Exabeam الذكاء الاصطناعي والأتمتة على سير عمل عمليات الأمن من أجل نهج شامل لمكافحة التهديدات السيبرانية، مما يوفر أكثر طرق الكشف عن التهديدات والتحقيق فيها والاستجابة لها فعالية.

• تحدد الاكتشافات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي التهديدات عالية المخاطر من خلال تعلم السلوك الطبيعي للمستخدمين والكيانات، وإعطاء الأولوية للتهديدات باستخدام تقييم مخاطر يعتمد على السياق.
• تُبَسِّط التحقيقات الآلية عمليات الأمان، حيث تربط البيانات المتباينة لإنشاء جداول زمنية للتهديدات.
• تقوم الوثائق (Playbooks) بتنظيم سير العمل والمعايير لتسريع التحقيق والاستجابة.
• تقوم التصورات برسم التغطية مقابل النتائج الاستراتيجية الأكثر أهمية والأطر اللازمة لسد الفجوات في البيانات والكشف.

مع هذه القدرات، تمكّن Exabeam فرق العمليات الأمنية من تحقيق TDIR بشكل أسرع وأكثر دقة وثباتًا.

تعرف على المزيد حول إكسيبيم SIEM