أفضل أدوات كشف التهديدات الداخلية: أفضل 7 في عام 2026

ما هي أدوات تهديدات الداخل؟

أدوات تهديدات الداخل هي حلول أمنية لاكتشاف ومنع والاستجابة للمخاطر التي قد يتسبب بها الأفراد داخل المنظمة والذين قد يهددون المعلومات الحساسة أو الأنظمة أو العمليات. تعالج هذه الأدوات التهديدات من الموظفين أو المتعاقدين أو الشركاء الموثوقين أو أي شخص لديه وصول شرعي إلى موارد المؤسسة.

على عكس حلول الأمان التي تركز على المحيط، تعمل أدوات تهديدات الداخل داخليًا، مستفيدة من المراقبة وتحليل السلوك لتحديد الأنشطة التي تنحرف عن المعايير. بينما تستهدف العديد من أطر الأمان المهاجمين الخارجيين، تملأ أدوات تهديدات الداخل فجوة من خلال التركيز على المخاطر التي غالبًا ما تتجاهلها الحلول التقليدية.

تدمج هذه الأدوات تقنيات مثل تحليل سلوك المستخدمين والكيانات (UEBA) ومنع فقدان البيانات (DLP) ومراقبة النقاط النهائية لبناء ملف عن النشاط الأساسي. عندما تظهر أنماط غير عادية، مثل نقل الملفات غير المصرح بها أو تصعيد الامتيازات، يمكن للأدوات تنبيه فرق الأمان أو فرض الضوابط تلقائيًا، مما يساعد المنظمات على التخفيف بسرعة من المخاطر المحتملة من الداخل.

Editor’s note: Updated the article to cover recent market trends, updated product information to reflect features and capabilities in 2026, and added 2 new tools.

اتجاهات سوق التهديدات الداخلية

نمو السوق والتوقعات

سوق إدارة التهديدات الداخلية من المتوقع أن ينمو إلى 6.32 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2030، بمعدل نمو سنوي مركب يبلغ 15.8%. يعكس هذا النمو الوعي المتزايد بأن المخاطر الداخلية، مثل إساءة استخدام بيانات الاعتماد واستخراج البيانات، لا يتم التعامل معها من قبل الدفاعات التقليدية.

تسارع الطلب بسبب عدة عوامل. إن ارتفاع العمل الهجين والبعيد قد وسع من سطح الهجوم، مما يجعل من الصعب مراقبة نشاط المستخدم عبر الأجهزة والشبكات. في الوقت نفسه، فإن القوانين الأكثر صرامة بشأن خصوصية البيانات تجبر الشركات على تنفيذ أنظمة مراقبة وتدقيق وتحكم وصول أقوى.

يلعب اعتماد السحابة وخدمات البرمجيات كخدمة (SaaS) أيضًا دورًا رئيسيًا. أصبحت البيانات الحساسة الآن موجودة خارج البنية التحتية التقليدية، مما يتطلب رؤية واضحة حول تصرفات المستخدمين عبر البيئات الموزعة. بالإضافة إلى ذلك، يطلب مقدمو التأمين السيبراني بشكل متزايد وجود ضوابط لمخاطر الداخل، مما يدفع المنظمات إلى اعتماد هذه الأدوات.

دور الذكاء الاصطناعي والتحليلات السلوكية

تُصبح تحليلات السلوك المعتمدة على الذكاء الاصطناعي قدرة أساسية في أدوات تهديدات الداخل. تقوم نماذج التعلم الآلي بتحليل أنماط نشاط المستخدم، مثل الوصول إلى الملفات وسلوك التواصل، لاكتشاف الشذوذ في وقت أبكر من الأنظمة المعتمدة على القواعد.

تحسن هذه الأنظمة دقة الكشف بينما تقلل من الإيجابيات الكاذبة وأعباء العمل على المحللين. تستخدم بعض المنصات أيضًا الذكاء الاصطناعي لتلخيص الحوادث وتوصية بالإجراءات، مما يساعد فرق الأمن على الاستجابة بشكل أسرع وأكثر كفاءة.

رؤى تقسيم السوق

تسيطر الحلول على السوق، حيث تمثل الغالبية العظمى من الإيرادات، حيث تعطي المنظمات الأولوية للمنصات التي تجمع بين التحليلات وتقييم المخاطر وحماية البيانات في نظام واحد. تنمو الخدمات بسرعة حيث تسعى الشركات للحصول على خبرة خارجية للمراقبة والاستجابة.

يؤدي نشر السحابة إلى اعتماد واسع بسبب القابلية للتوسع والقدرة على تحليل النشاط عبر أنظمة متعددة في الوقت الحقيقي. حاليًا، تمثل الشركات الكبيرة معظم الإنفاق، لكن الشركات الصغيرة والمتوسطة تنمو بشكل أسرع بسبب نماذج النشر الأسهل والعروض ذات التكلفة المنخفضة.

التحديات الرئيسية في اكتشاف التهديدات الداخلية

المخاطر البشرية مقابل المخاطر غير البشرية

تمييز المخاطر البشرية وغير البشرية هو تحدٍ في كشف التهديدات الداخلية. تنشأ المخاطر البشرية من الموظفين أو المتعاقدين أو البائعين الذين قد يسيئون استخدام الوصول إما عن عمد أو عن غير قصد، مما يعقد عملية الكشف بسبب الوضع الموثوق به لهؤلاء المستخدمين. أما المخاطر غير البشرية، مثل السكربتات الآلية، والروبوتات، أو حسابات الخدمة المخترقة، فتزيد من تعقيد الأمور من خلال تشويش الحدود بين الأنشطة العادية والشاذة، حيث يمكنها استغلال بيانات الاعتماد الشرعية لتقليد سير العمل.

يجب على أدوات تهديدات الداخل أن تميز بين هاتين الفئتين، مع تكييف منطق الكشف وفقًا لذلك. قد يتضمن سلوك الحسابات الآلية استخراج بيانات مفرط أو أفعال متكررة في أوقات غير عادية، مما يشير إلى عملية آلية بدلاً من نشاط مستخدم حقيقي. الحلول الفعالة تربط بين الإشارات من كل من المصادر البشرية وغير البشرية لفهم النية وتسليط الضوء بسرعة على السلوكيات التي لا تتناسب مع كيان معين.

إساءة استخدام البيانات الشخصية وإساءة استخدام الامتيازات

تحدث إساءة استخدام بيانات الاعتماد عندما يستخدم فرد بيانات اعتماد حساب صالحة خارج نطاقها المقصود، مثل الوصول إلى بيانات أو أنظمة حساسة غير مشمولة في دوره. إساءة استخدام الامتيازات هي فئة فرعية حيث يستغل المستخدمون صلاحيات مرتفعة، على سبيل المثال، عن طريق نسخ ملفات سرية أو تعديل تكوينات النظام دون مبرر مناسب. تتبع مثل هذه الحوادث يمثل تحديًا بسبب الحاجة إلى تحديد الانحرافات الدقيقة عن أنماط الوصول الطبيعية مع تجنب الإيجابيات الكاذبة التي ت overwhelm المحللين.

تتعامل أدوات تهديدات الداخل مع هذه التحديات من خلال تحديد الاستخدام النموذجي لبيانات الاعتماد ومراقبة الشذوذ الذي قد يدل على إساءة الاستخدام المحتملة. من خلال ربط سجلات النشاط، وتغييرات التحكم في الوصول، والتنبيهات النظامية، تساعد هذه الأدوات في تحديد حالات الإساءة أو محاولات التصعيد في الوقت الحقيقي. يتيح الكشف السريع لفرق الأمن التدخل قبل أن يتم استغلال بيانات الاعتماد بشكل أكبر أو انتشار الأضرار.

استخراج البيانات والتخريب

تسرب البيانات، وهو النقل غير المصرح به لمعلومات حساسة خارج حدود المنظمة، يمثل مصدر قلق رئيسي لبرامج تهديدات الداخل. قد يستخدم الداخلون تقنيات متنوعة لتجنب الكشف، مثل تشفير الملفات، واستخدام محركات الأقراص الخارجية، أو الاستفادة من التخزين السحابي، مما يجعل آليات المراقبة التقليدية أقل فعالية. يتطلب الكشف الفعال تتبع حركة البيانات عن كثب، وتحليل السياق، وتحديد النية.

يُعتبر التخريب، بما في ذلك التدمير المتعمد أو التغيير أو الفساد للبيانات والأنظمة الحرجة، تحديًا مختلفًا ولكنه مقلق بنفس القدر. يجب على أدوات التهديدات الداخلية التمييز بين التغييرات المشروعة والأعمال الخبيثة المصممة لتعطيل العمليات التجارية. ويتم تحقيق ذلك من خلال المراقبة المستمرة، والتحقق من النزاهة، وارتباط الأنشطة المشبوهة.

مراقبة القوى العاملة في البيئات الهجينة

تُعقِّد بيئات العمل الهجينة الكشف عن التهديدات الداخلية من خلال توزيع الأصول التنظيمية عبر البنى التحتية المحلية والبعيدة. يصل المستخدمون إلى موارد حساسة من مواقع وأجهزة وشبكات متنوعة، مما يزيد من صعوبة فرض ضوابط أمان متسقة. يمكن أن يُخفي هذا التوزيع سلوكيات مشبوهة، حيث تكون المراقبة التقليدية التي تركز على الشبكة أقل فعالية في الإعدادات اللامركزية الشائعة في القوى العاملة الهجينة والبعيدة.

لذا يجب أن توفر أدوات تهديدات الداخل مراقبة شاملة عبر جميع النقاط النهائية، وخدمات السحابة، ونقاط الاتصال الشبكية. تقوم هذه الأدوات بتجميع البيانات من مصادر متنوعة وتوحيد الرؤية، مما يسمح بتحليل السلوك بغض النظر عن الموقع الفعلي. من خلال رسم أنماط النشاط وربطها عبر بيئات العمل في الموقع والبعيدة، يمكن للمنظمات تقليل النقاط العمياء، والاستجابة بسرعة للمخاطر الناشئة، وفرض الالتزام بالسياسات خارج الدفاعات التقليدية.

القدرات الأساسية لأدوات كشف التهديدات الداخلية

تحليل سلوك المستخدمين والكيانات (UEBA)

يعتبر نظام UEBA مركزيًا في الكشف عن التهديدات الداخلية الحديثة، حيث يستفيد من التعلم الآلي لتحديد المعايير السلوكية لكل مستخدم وكيان، مثل الأجهزة أو حسابات الخدمة. يقوم بمراقبة التفاعلات بشكل مستمر، بحثًا عن الشذوذات مثل محاولات الوصول غير المصرح بها، أو ساعات تسجيل الدخول غير المعتادة، أو نقل الملفات غير المتوقع. من خلال مقارنة الأنشطة الجديدة مع الأنماط المحددة، يكشف نظام UEBA عن مؤشرات التهديدات الداخلية المحتملة دون الاعتماد فقط على القواعد المحددة مسبقًا أو السياسات الثابتة.

هذا النهج السلوكي يحسن دقة الكشف، خاصة بالنسبة للتقنيات الهجومية الدقيقة أو المتطورة التي قد تفوتها أنظمة التنبيه التقليدية. يتكامل ueba مع البنية التحتية الأمنية الحالية، حيث يستوعب السجلات والأحداث من جميع أنحاء المؤسسة. كما يمكّن فرق العمليات الأمنية من تحديد أولويات التنبيهات، والتحقيق في الأنشطة المشبوهة، وتكييف نماذج الكشف تلقائيًا مع تطور التهديدات وسلوكيات المستخدمين.

تكامل نظام منع فقدان البيانات (DLP)

تمنع حلول منع تسرب البيانات (DLP) المعلومات الحساسة من مغادرة المؤسسة، مما يضيف قدرة حاسمة لأدوات تهديدات الداخل. من خلال مراقبة المحتوى المتحرك، مثل رسائل البريد الإلكتروني، والرسائل الفورية، وعمليات تحميل البيانات، يمكن لـ DLP تحديد محاولات نقل البيانات غير المصرح بها. يتيح التكامل مع أدوات تهديدات الداخل إجراء تحليل سياقي، يربط بين الرؤى على مستوى المحتوى وسلوك المستخدم وأحداث النظام لتحديد الإجراءات المهددة بدقة أكبر.

يدعم التكامل الوثيق لنظام حماية البيانات (DLP) أيضًا الاستجابات التلقائية، مثل عزل الملفات، حظر التنزيلات، أو تنبيه موظفي الأمن عندما تكون البيانات الحساسة في خطر. من خلال دمج فحص المحتوى مع مراقبة النشاط، تزيد أدوات تهديدات الداخل من الدقة في منع كل من التسريبات غير المقصودة والتهريب المتعمد.

ترابط إدارة معلومات الأمان والأحداث (SIEM)

تجمع منصات SIEM وتحلل سجلات الأمان والأحداث عبر المؤسسة، مما يوفر رؤية موحدة للحوادث المحتملة. عندما تتكامل أدوات التهديد الداخلي مع SIEM، فإنها تستفيد من هذه البيانات المركزية لرصد التهديدات التي تمتد عبر أنظمة متعددة أو أقسام أو سير عمل. تساعد قواعد الارتباط في تحديد تسلسلات النشاط التي، على الرغم من أنها غير ضارة بمفردها، تشير إلى خطر عند تجميعها، مثل الوصول إلى قاعدة بيانات، ونسخ الملفات، ثم محاولة الإرسال الخارجي.

تعمل تكاملات أدوات SIEM الفعالة مع تهديدات الداخل على إثراء التنبيهات بالسياق، مما يجعل التحقيقات أكثر كفاءة وقابلية للتنفيذ. تحصل فرق الأمن على رؤية تفصيلية لكل من تفاصيل تصرفات المستخدمين الفردية والمشهد الأوسع للمخاطر التنظيمية. وهذا يمكّن من الفرز السريع، والتحقيقات العميقة، وإعداد التقارير الشاملة.

مراقبة نقاط النهاية وتسجيل الجلسات

تمكن مراقبة نقاط النهاية المؤسسات من مراقبة تصرفات المستخدمين على أجهزة الكمبيوتر المكتبية، وأجهزة الكمبيوتر المحمولة، والخوادم في الوقت الحقيقي. يشمل ذلك تتبع استخدام التطبيقات، وعمليات الملفات، ومحاولات تسجيل الدخول، واتصالات أجهزة USB. من خلال الحفاظ على الرؤية في نقطة النهاية، يمكن لأدوات تهديدات الداخل اكتشاف مؤشرات مبكرة للاختراق، مثل التنزيلات غير العادية، وتثبيت البرمجيات، أو الوصول غير المصرح به إلى المجلدات المحظورة، وجمع الأدلة للتحقيقات المحتملة.

يعزز تسجيل الجلسات هذه القدرة من خلال التقاط فيديو كامل أو سجلات بيانات المستخدم، مما يتيح مراجعة تفصيلية بعد وقوع حادث. تسمح الجلسات المسجلة للفرق الجنائية بإعادة بناء تسلسل الأحداث، وفهم النوايا، والتحقق مما إذا كان الوصول إلى البيانات أو تعديلها يتماشى مع سياسة المنظمة.

اكتشاف الشذوذ المدعوم بالذكاء الاصطناعي

يعزز الذكاء الاصطناعي أدوات التهديدات الداخلية من خلال التعلم من تدفقات ضخمة من البيانات وتحديد الأنماط التي قد تفوت المحللين البشريين. تقوم محركات الذكاء الاصطناعي بتحليل المعلومات السياقية، مثل الجغرافيا، وبصمات الأجهزة، والاتجاهات السلوكية الحديثة، ومقارنات مجموعات الأقران، للكشف عن الشذوذات الدقيقة. على سبيل المثال، قد يكتشف نموذج الذكاء الاصطناعي مستخدمًا يصل إلى ملفات غير متوافقة مع قسمه أو يتفاعل مع أنظمة في أوقات غير عادية، مما يؤدي إلى تفعيل تنبيه بالمخاطر.

يقلل التحليل المدفوع بالذكاء الاصطناعي أيضًا من تعب التنبيهات، حيث يبرز فقط السلوكيات الأكثر احتمالاً للإشارة إلى خطر حقيقي ويقوم بتصفية الضوضاء غير ذات الصلة. مع مرور الوقت، تتحسن نماذج الذكاء الاصطناعي في دقتها بناءً على التغذية الراجعة وسلوك المنظمة المتطور. هذه الذكاء التكيفي أمر حاسم لتحديد التهديدات الداخلية المتقدمة، بما في ذلك تلك التي تستخدم تكتيكات التعتيم أو أساليب الهجوم الجديدة التي تتجاوز محركات الكشف المعتمدة على التوقيع أو القواعد.

أدوات بارزة لكشف التهديدات الداخلية

التحليلات السلوكية ومنصات مراقبة النشاط

1. إكزابييم

تقدم Exabeam الكشف عن التهديدات الداخلية كقدرة أساسية ضمن منصة عمليات الأمن الخاصة بها. من خلال دمج تحليلات سلوك المستخدم والكيان (UEBA) مع نظام إدارة معلومات الأمن (SIEM)، تحدد Exabeam السلوك غير الطبيعي الذي يشير إلى احتمال إساءة استخدام بيانات الاعتماد أو الامتيازات أو تسريب البيانات قبل أن يتصاعد.

تشمل الميزات الرئيسية ما يلي:

• محرك تحليل سلوكي: يحدد السلوك الطبيعي للمستخدمين والكيانات لاكتشاف الشذوذ مثل أنماط الوصول غير العادية، والحركة الجانبية، أو نشاط البيانات عالي المخاطر.
• Outcomes Navigator: يقيم التغطية ضد 16 حالة تهديد من الداخل وتهديدات من الداخل الخبيثة، ويحدد الفجوات في مصادر السجلات ويوجه الفرق لتعزيز قدرات الكشف.
•  جداول التحقيق الآلي: تربط الأنشطة عبر المستخدمين ونقاط النهاية والأنظمة السحابية لإعادة بناء الحوادث وتسريع الاستجابة.
•  أتمتة الاستجابة المتكاملة: تتصل بتدفقات العمل في SOAR لاحتواء التهديدات، وإلغاء الوصول، وتعزيز التحقيقات بمعلومات سياقية.
•  نشر مرن: متاح كحل سحابي أو مُدار ذاتيًا، يدعم مجموعة واسعة من البيئات التشغيلية ومستويات النضج.

2. تهديدات الداخل من Forcepoint

حل Forcepoint Insider Threat هو حل لمراقبة نشاط المستخدم وتحليل السلوك للكشف عن المخاطر الداخلية والتخفيف منها من خلال تحليل كيفية تفاعل المستخدمين مع البيانات الحساسة عبر الأنظمة. يركز على تحديد السلوكيات المهددة مبكرًا من خلال دمج الرؤية، وتوصيف السلوك، والتنفيذ التلقائي لتقليل احتمالية فقدان البيانات أو إساءة استخدامها.

تشمل الميزات الرئيسية:

• بصمة سلوكية: تبني ملفات تعريف لسلوك المستخدم للكشف عن الانحرافات التي قد تشير إلى مخاطر داخلية.
• مراقبة النشاط في الوقت الحقيقي: تتبع إجراءات المستخدم عبر نقاط النهاية والتطبيقات ومصادر البيانات لرؤية فورية في تغيرات السلوك.
• تطبيق السياسات التلقائية: يطبق ضوابط أمان تكيفية بناءً على مستويات مخاطر المستخدمين لمنع إساءة استخدام البيانات.
• إعادة تشغيل الفيديو المباشر: تلتقط النشاط على الشاشة لتوفير السياق أثناء التحقيقات والتحقق من النية.
• خطط النشاط المتسلسل: تعيد بناء إجراءات المستخدمين بترتيب زمني لدعم التدقيق والاستجابة للحوادث.

Source: Forcepoint 

3. تيرامند

تيرامند هي منصة لاكتشاف التهديدات الداخلية تركز على مراقبة وتحليل نشاط المستخدمين على مستوى النقاط النهائية لتحديد السلوكيات المشبوهة ومنع فقدان البيانات. تستخدم تحليلات سلوكية لتحديد أنماط النشاط الطبيعية، واكتشاف الانحرافات في الوقت الحقيقي، وتحفيز الاستجابات التلقائية. تدعم المنصة أيضًا التحقيق في الحوادث من خلال بيانات جنائية مفصلة، مما يساعد الفرق على فهم كيفية حدوث الأحداث واتخاذ الإجراءات التصحيحية.

تشمل الميزات الرئيسية:

• تحليلات سلوكية وتحديد الأنماط: يحدد الأنماط الطبيعية لنشاط المستخدمين لاكتشاف الانحرافات والتهديدات المحتملة من الداخل.
• تنبيهات وكشف في الوقت الحقيقي: يولد تنبيهات لعمليات تسريب البيانات، وانتهاكات السياسات، والسلوكيات الشاذة عند حدوثها.
• مراقبة نشاط المستخدم: تتبع الإجراءات عبر التطبيقات والأنظمة، بما في ذلك الوصول إلى الملفات ونقل البيانات.
• تحليل الحوادث والجداول الزمنية: يجمع أدلة تفصيلية مثل تاريخ نشاط المستخدم والسجلات القابلة للبحث لدعم التحقيقات.
• تطبيق السياسات الآلية: يطبق ضوابط محددة مسبقًا أو قابلة للتخصيص لحظر أو تقييد الإجراءات المتهورة مثل التحميلات أو التحويلات غير المصرح بها.
• تكامل SIEM والأدوات: يرسل التنبيهات والبيانات إلى أدوات SIEM وإدارة خارجية للتحليل المركزي.

Source: Teramind 

4. إدارة التهديدات الداخلية من برووف بوينت

إدارة التهديدات الداخلية من برووف بوينت (ITM) هي حل للكشف والاستجابة للمخاطر الداخلية من خلال توفير رؤية لسلوك المستخدم عبر نقاط النهاية والبريد الإلكتروني وتطبيقات السحابة. تركز على جمع الأدلة، والتحليل السياقي، والضوابط المتكاملة لمساعدة المؤسسات في التحقيق ومنع فقدان البيانات.

تشمل الميزات الرئيسية:

• جدول زمني لنشاط المستخدم: يوفر رؤية لأفعال المستخدم، بما في ذلك السياق مثل الوقت والموقع ونوع النشاط.
• جمع الأدلة السلوكية: يتم التقاط بيانات النشاط ولقطات الشاشة الاختيارية لدعم التحقيقات.
• مكتبة التنبيهات الجاهزة: تتضمن قواعد كشف جاهزة للاستخدام لسيناريوهات التهديد الداخلي الشائعة.
• رؤية متعددة القنوات: ترتبط البيانات من نقاط النهاية والبريد الإلكتروني وخدمات السحابة في واجهة موحدة.
• التحكم في نقاط النهاية المعتمدة على المخاطر: يطبق ضوابط لمنع تسرب البيانات عبر قنوات مثل USB، وتحميلات الويب، أو مزامنة السحابة.

Source: Proofpoint 

منصات أمان البيانات وتقليل المخاطر

5. فارونيس

فارونيس هي منصة أمان بيانات تركز على حماية المعلومات الحساسة من خلال مراقبة الوصول إلى البيانات وسلوك المستخدم عبر البيئات السحابية والمحلية. تستخدم المنصة الكشف عن التهديدات المعتمد على السلوك وتحليلات البيانات المركزية لتحديد أنماط الوصول غير الطبيعية، وتقليل الأذونات المفرطة، ومنع تعرض البيانات.

تشمل الميزات الرئيسية:

• الكشف عن التهديدات بناءً على السلوك: يستخدم نماذج التهديدات لتحديد الوصول غير الطبيعي للبيانات ونشاط المستخدم الذي قد يدل على خطر داخلي.
• مراقبة نشاط البيانات وتدقيقها: تتبع الوصول إلى الملفات، وتغييرات الأذونات، وغيرها من الأحداث المتعلقة بالبيانات من أجل الرؤية والتحقيق.
• إصلاح الأذونات التلقائي: يحدد المستخدمين ذوي الأذونات الزائدة ويزيل الوصول غير الضروري لتقليل المخاطر.
• تقييم المخاطر المستمر: يقيم حساسية البيانات، والوصول، والنشاط لتحديد أولويات جهود الإصلاح.
• التحقيقات الجنائية القابلة للبحث: يمكن تحليل أحداث الوصول إلى الملفات والسلوك المشبوه للاستجابة للحوادث.
• المراقبة الاستباقية والتنبيهات: تراقب باستمرار الشذوذ وتولد تنبيهات حول التفاعلات غير العادية للبيانات.

Source: Varonis 

6. سبلك UBA

تحليلات سلوك المستخدم والكيان في Splunk (UBA) هي جزء من منصة أمان Splunk Enterprise، حيث توفر تحليلات سلوكية لاكتشاف التهديدات الداخلية والحسابات المخترقة. تستخدم التعلم الآلي وتقييم المخاطر لتحديد الشذوذ وإعطاء الأولوية للتهديدات من أجل استجابة أسرع.

تشمل الميزات الرئيسية:

• تحليلات سلوكية وتعلم الآلة: يتعلم أنماط السلوك الطبيعية لاكتشاف الشذوذات الدقيقة والتهديدات الداخلية.
• تقييم مخاطر الكيانات: يجمع إشارات المخاطر في درجة موحدة لتحديد أولويات المستخدمين والكيانات عالية المخاطر.
• الارتباط بين الكيانات المتعددة: يربط الأنشطة عبر المستخدمين والأجهزة والتطبيقات لكشف أنماط الهجوم المعقدة.
• رؤى سياقية في الوقت الحقيقي: تُغني التنبيهات بالسياق التاريخي ومقارنات الأقران من أجل اتخاذ قرارات أفضل.
• الكشف الآلي عن التهديدات وتحديد الأولويات: يقلل من تعب التنبيهات من خلال تصنيف الحوادث بناءً على المخاطر وأتمتة التحليل.

Source: Splunk

7. منصة أمان البيانات من Lepide

منصة أمان البيانات "Lepide" هي حل مدعوم بالذكاء الاصطناعي يوفر رؤية وتحكمًا في البيانات ونشاط المستخدمين عبر البيئات المحلية والسحابية. تركز على اكتشاف التهديدات الداخلية، وإدارة الأذونات، وتمكين الاستجابة السريعة من خلال التدقيق والتحليلات الموحدة.

تشمل الميزات الرئيسية:

• التدقيق الموحد والتقارير: يوفر رؤية مركزية حول هوية ونشاط البيانات مع رؤى سياقية.
• تنبيهات في الوقت الحقيقي وكشف الشذوذ: يستخدم الذكاء الاصطناعي لتسليط الضوء على السلوك غير العادي وتوليد تنبيهات قابلة للتنفيذ.
• الإصلاح التلقائي: يحدد الأذونات الزائدة ويقوم تلقائيًا بإلغاء الوصول غير الضروري.
• تحليل الأذونات والحوكمة: يوفر رؤية تفصيلية حول حقوق الوصول والتغييرات لمنع إساءة استخدام الامتيازات.
• تصنيف البيانات في الوقت الحقيقي: يحدد ويصنف البيانات الحساسة عبر البيئات لتحديد أولويات الحماية.

Source: Lepide

استنتاج

الكشف عن التهديدات الداخلية هو عنصر حاسم في استراتيجية الأمن السيبراني الحديثة، حيث يعالج المخاطر التي تنشأ من داخل محيط المؤسسة نفسها. يمكن أن تنشأ هذه التهديدات من الإهمال، المعلومات المصرح بها، أو النية الخبيثة، مما يجعل من الصعب تحديدها باستخدام الأدوات التقليدية. يتطلب الكشف الفعال عن التهديدات الداخلية مراقبة مستمرة، وتحليل سلوكي، والقدرة على ربط الإشارات عبر الأنظمة والبيئات.