الذكاء الاصطناعي في نظم إدارة معلومات الأمان: كيف يُحدث الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ثورة في مراكز العمليات الأمنية.

ما هو نظام إدارة معلومات الأمان المعتمد على الذكاء الاصطناعي؟

لقد كانت أنظمة SIEM التقليدية لفترة طويلة حجر الزاوية في جهود الأمن السيبراني، حيث تساعد في تجميع وتحليل بيانات الأمان من مصادر مختلفة. ومع ذلك، مع تزايد تعقيد التهديدات السيبرانية والحجم الهائل من بيانات الأمان، واجهت أنظمة SIEM التقليدية صعوبة في مواكبة ذلك. تمثل أنظمة SIEM المعتمدة على الذكاء الاصطناعي شكلًا متقدمًا من إدارة معلومات وأحداث الأمان (SIEM) التي تستخدم قدرات الذكاء الاصطناعي (AI) وتعلم الآلة (ML) لحل العديد من التحديات التي واجهتها في الماضي.

تقنية SIEM المعتمدة على الذكاء الاصطناعي هي تقنية لا تقوم فقط بأتمتة العمليات المعقدة لتجميع البيانات وتطبيعها، بل تتيح أيضًا الكشف الاستباقي عن التهديدات والاستجابة لها من خلال التعلم الآلي والتحليلات التنبؤية. من خلال التعلم من بيانات الأمان السابقة والأنماط، يمكن لـ SIEM المعتمد على الذكاء الاصطناعي التنبؤ بالكشف عن التهديدات المحتملة قبل حدوثها. علاوة على ذلك، يمكنها أتمتة عملية الاستجابة للحوادث، مما يقلل من تأثير خروقات الأمان.

في جوهره، يوفر نظام الذكاء الاصطناعي لإدارة معلومات الأمان نهجًا ذكيًا وآليًا واستباقيًا للكشف عن التهديدات والاستجابة لها.

مكونات نظام إدارة معلومات الأمان المدفوع بالذكاء الاصطناعي

تجميع البيانات، التطبيع، والإثراء

في سياق الأمن السيبراني، يشير تجميع البيانات إلى عملية جمع بيانات الأمان من مصادر متنوعة، بما في ذلك الأجهزة الشبكية، والخوادم، وقواعد البيانات، والتطبيقات، وغيرها. يمكن أن تتضمن هذه البيانات السجلات، وبيانات الأحداث، ومعلومات التهديدات، وأنواع أخرى من المعلومات المتعلقة بالأمان.

من ناحية أخرى، تتعلق عملية التطبيع بتحويل بيانات الأمان الخام هذه إلى تنسيق موحد ومعياري. هذه العملية حاسمة لضمان أن نظام الذكاء الاصطناعي SIEM يمكنه تحليل البيانات وربطها بدقة، بغض النظر عن مصدرها.

ما يميز نظام إدارة معلومات الأمان المدعوم بالذكاء الاصطناعي هو قدرته على أتمتة هذه العمليات. من خلال الاستفادة من الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة، يمكن لنظام إدارة معلومات الأمان المدعوم بالذكاء الاصطناعي فرز البيانات بشكل أسرع وتجميع البيانات الأمنية بشكل ذكي وتطبيعها، مما يقلل بشكل كبير من الوقت والجهد المطلوبين لهذه المهام.

تغذية البيانات هي عملية تحسين دقة وموثوقية البيانات التي تجمعها أنظمة إدارة معلومات الأمان (SIEM). تعزز أنظمة SIEM المدعومة بالذكاء الاصطناعي البيانات بمعلومات إضافية مثل معلومات التهديدات لإضافة سياق وتحسين جودة البيانات، والتي يمكن استخدامها بعد ذلك لاتخاذ قرارات أفضل.

تعلم الآلة والتعرف على الأنماط

يمكن للتعلم الآلي والتعرف على الأنماط تمكين أنظمة إدارة معلومات الأمان (SIEM) من التعلم من بيانات الأمان السابقة والأنماط، مما يمكنها من اكتشاف الشذوذ والتهديدات المحتملة التي قد تفوتها أنظمة SIEM التقليدية التي تعتمد فقط على التوقيعات والمعلومات الحرجة من مصادر السجلات نفسها.

على سبيل المثال، يمكن لنظام إدارة معلومات الأمن القائم على الذكاء الاصطناعي استخدام خوارزميات التعلم الآلي لتحليل البيانات الأمنية التاريخية، وتحديد الأنماط والاتجاهات، وإنشاء قاعدة سلوك 'طبيعي'. ثم يمكنه مراقبة البيانات الأمنية الحالية باستمرار مقابل هذه القاعدة، مما يمكّنه من اكتشاف أي انحرافات أو شذوذ قد تشير إلى تهديد محتمل.

علاوة على ذلك، من خلال التعرف على الأنماط، يمكن لنظام إدارة معلومات الأمان المدعوم بالذكاء الاصطناعي التعرف على الترابط داخل السجلات المرتبطة بالتهديدات المعروفة أو أساليب الهجوم. تتيح هذه القدرة لأنظمة إدارة معلومات الأمان الكشف عن التهديدات المحتملة وإصدار تنبيهات بشأنها في الوقت القريب من الحقيقي، مما يقلل بشكل كبير من الوقت المستغرق للكشف والاستجابة.

الاستجابة التلقائية للحوادث

في حالة اكتشاف تهديد أو خرق أمني، فإن الاستجابة السريعة والفعالة أمر حاسم لتقليل الأثر. تستخدم أنظمة إدارة معلومات الأمن المعتمدة على الذكاء الاصطناعي خيارات الأتمتة لتبسيط وتسريع عملية الاستجابة للحوادث. يمكنها تلقائيًا تفعيل التنبيهات، وتنفيذ إجراءات الاستجابة المحددة مسبقًا، أو حتى تنسيق سير العمل المعقد للاستجابة.

يمكن لنظام إدارة معلومات الأمن المعتمد على الذكاء الاصطناعي أن يوفر لفرق الأمن رؤى تفصيلية وقابلة للتنفيذ حول التهديدات، مما يساعدهم على اتخاذ قرارات مستنيرة واتخاذ إجراءات فعالة.

التحليلات التنبؤية

من خلال تحليل البيانات الأمنية التاريخية والأنماط، يمكن لنظام إدارة معلومات الأمن المعتمد على الذكاء الاصطناعي التنبؤ بالتهديدات المستقبلية المحتملة والثغرات. هذه القدرة تمكّن المؤسسات من تأمين أنظمتها وبياناتها بشكل استباقي، بدلاً من مجرد التفاعل مع التهديدات عند حدوثها.

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، إليكم نصائح عملية لتحسين أنظمة SIEM المعتمدة على الذكاء الاصطناعي من أجل الكشف الاستباقي عن التهديدات وتعزيز عمليات الأمان:

استخدم الذكاء الاصطناعي لتحديد أولويات التنبيهات بناءً على سياق المخاطر
قم بتنفيذ آلية لتقييم المخاطر تأخذ في الاعتبار عوامل مثل حساسية الأصول المتأثرة، مستويات امتياز المستخدم، وأنماط الشذوذ التاريخية. هذا يضمن أن التهديدات الحرجة تتلقى اهتمامًا فوريًا.

استثمر في أنظمة تحسين البيانات
تأكد من أن نظام SIEM القائم على الذكاء الاصطناعي يجمع ويعزز البيانات مع تفاصيل سياقية مثل أهمية الأصول، والموقع الجغرافي، ومعلومات التهديد. البيانات المحسنة تحسن دقة نماذج التعلم الآلي (ML) وملاءمة التنبيهات.

تنفيذ حلقات التغذية الراجعة للتعلم تحت الإشراف
استخدم تغذية مركز العمليات الأمنية لتحسين النماذج تحت الإشراف. صنف الحوادث كإيجابيات حقيقية، إيجابيات زائفة، أو غير ضارة، مما يسمح لنظامك بتحسين تصنيفاته وتعزيز اكتشاف التهديدات مع مرور الوقت.

استخدام البيانات الاصطناعية لتدريب النماذج
توليد سيناريوهات هجوم اصطناعية (مثل، برامج الفدية المحاكية أو سلوكيات التهديد الداخلي) لتدريب نماذج التعلم الآلي. يساعد ذلك نظام SIEM القائم على الذكاء الاصطناعي في اكتشاف أنماط الهجوم الجديدة دون تعريض البيئة الحية للخطر.

تطبيق التحليل الزمني لتعزيز تحليل سلوك المستخدم والكيان
تضمين أنماط زمنية في الأسس الخاصة بتحليل سلوك المستخدم والكيان (UEBA). الكشف عن التهديدات مثل تسجيل الدخول غير المعتاد خلال العطلات أو نقل الملفات بعد ساعات العمل، مما قد يشير إلى بيانات اعتماد مخترقة.

كيف يُحدث الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة في أنظمة إدارة معلومات الأمان ثورة في مراكز عمليات الأمان.

يعتبر الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة مكونات حيوية في تعزيز قدرات نظم إدارة معلومات الأمن (SIEM). تمكّن هذه التقنيات نظم SIEM من الكشف الاستباقي عن التهديدات، والاستجابة بكفاءة، وتقليل الإيجابيات الكاذبة، وتقديم رؤى أفضل حول وضع الأمان في المؤسسة.

كشف التهديدات المحسن

يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل كميات هائلة من البيانات في الوقت الحقيقي لتحديد التهديدات المحتملة. إنه يتجاوز قدرات حلول SIEM التقليدية من خلال اكتشاف حتى أدق الشذوذات التي قد تشير إلى خرق أمني.

علاوة على ذلك، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يتعلم من الحوادث السابقة، مما يجعله أكثر ذكاءً ودقة في اكتشاف التهديدات. إن هذا التعلم المستمر والتكيف يجعل أنظمة SIEM المعتمدة على الذكاء الاصطناعي قوية ومرنة ضد التهديدات السيبرانية المتطورة.

تحسين كفاءة استجابة الحوادث

في نظام SIEM التقليدي، يعتبر اكتشاف التهديد مجرد بداية العملية. يحتاج خبراء الأمن إلى تحليله، واتخاذ القرار بشأن الاستجابة المناسبة، ثم تنفيذ تلك الاستجابة. يمكن أن تكون هذه العملية مستهلكة للوقت، خاصة عند التعامل مع العديد من التهديدات في وقت واحد.

مع دمج الذكاء الاصطناعي في أنظمة إدارة معلومات الأمان (SIEM)، يمكن للنظام أتمتة جزء كبير من هذه العملية. يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل التهديد، وتحديد أفضل استجابة بناءً على البيانات السابقة، وحتى تنفيذ تلك الاستجابة. هذه الأتمتة تقلل بشكل كبير من الوقت المستغرق للاستجابة للتهديد، مما قد يمنع حدوث أضرار كبيرة.

تقليل الإيجابيات الكاذبة

في نظام SIEM التقليدي، تعتبر الإيجابيات الكاذبة (الأحداث الشرعية التي تم اكتشافها كأحداث أمنية مشبوهة) مشكلة كبيرة لأنها يمكن أن تشتت انتباه فرق الأمن عن التهديدات الحقيقية. على سبيل المثال، إذا كان جدار الحماية يبلغ عن كل هجوم يتعرض له، سواء كان ذلك الهجوم مناسبًا للتكنولوجيا المستخدمة أو ناجحًا، فإن الفريق لا يزال مضطرًا للنظر في كل هجوم وتقييمه.

ومع ذلك، بمساعدة الذكاء الاصطناعي، يمكن للنظام أن يتعلم التمييز بين السلوك الطبيعي، والتهديدات الفعلية، والأحداث المهمة مقابل نظام يعمل كما هو متوقع (أي، حظر حركة المرور المزعجة). تؤدي هذه القدرة إلى تقليل الإيجابيات الكاذبة، مما يسمح لفرق الأمان بالتركيز على التهديدات الحقيقية.

تحسين الفهم حول الوضع الأمني

أخيرًا، يوفر الذكاء الاصطناعي رؤى محسّنة حول الوضع الأمني للمنظمة. تستخدم أنظمة إدارة معلومات الأمن المعتمدة على الذكاء الاصطناعي تحليلات متقدمة لتقديم فهم أعمق وأكثر دقة للثغرات والتهديدات المحتملة. كما يمكنها أيضًا تقديم توصيات قابلة للتنفيذ لتحسين الأمن.

الخوارزميات والتقنيات التي تستخدمها أنظمة إدارة المعلومات الأمنية المعتمدة على الذكاء الاصطناعي للكشف عن التهديدات.

خوارزميات التعلم العميق

التعلم العميق هو فرع من فروع التعلم الآلي يستخدم الشبكات العصبية الاصطناعية لمحاكاة عملية اتخاذ القرار في الدماغ البشري. في سياق الذكاء الاصطناعي ونظم إدارة معلومات الأمان، يمكن لخوارزميات التعلم العميق تحليل كميات هائلة من البيانات وتحديد أنماط معقدة قد تشير إلى تهديد أمني.

يمكن لهذه الخوارزميات معالجة البيانات غير المنظمة مثل الوثائق والملفات الثنائية والصور، مما يجعل من الممكن تحليل مجموعة واسعة من مصادر البيانات لاكتشاف التهديدات المحتملة. كما يمكنها أيضًا تحديد الأنماط الدقيقة والارتباطات التي قد تفوتها الأنظمة التقليدية المعتمدة على القواعد، مما يجعلها أداة لا تقدر بثمن في الكشف عن التهديدات.

معالجة اللغة الطبيعية

تتضمن معالجة اللغة الطبيعية (NLP) استخدام تقنيات حسابية لفهم وتفسير اللغة البشرية. في سياق الأمن السيبراني، يمكن استخدام معالجة اللغة الطبيعية لتحليل البيانات النصية مثل سجلات النظام، وحركة مرور الشبكة، والتواصلات بين المستخدمين للكشف عن التهديدات المحتملة. لقد بدأ استكشاف معالجة اللغة الطبيعية بالفعل للعديد من بائعي حلول حماية البيانات (DLP)، مما يساعدهم على فحص البيانات بدقة أكبر والعناقيد اللفظية المرتبطة بالملكية الفكرية، وإيذاء الموظفين، ومؤشرات رئيسية أخرى.

على سبيل المثال، يمكن لمعالجة اللغة الطبيعية (NLP) تحليل سجلات النظام لفهم الوظيفة الطبيعية للنظام وتحديد أي انحرافات قد تشير إلى تهديد أمني. وبالمثل، يمكنها تحليل حركة مرور الشبكة لاكتشاف الأنشطة المشبوهة مثل تسريب البيانات أو الوصول غير المصرح به. كما يمكن لـ NLP أيضًا تحليل اتصالات المستخدمين للكشف عن التهديدات الداخلية المحتملة أو هجمات الهندسة الاجتماعية.

تحليل سلوك المستخدمين والكيانات

تحليل سلوك المستخدمين والكيانات (UEBA) يتضمن استخدام خوارزميات التعلم الآلي لفهم السلوك الطبيعي للمستخدمين والكيانات (مثل الأجهزة من الخوادم وأجهزة الكمبيوتر المحمولة، والتطبيقات، والشبكات) واكتشاف أي انحرافات قد تشير إلى تهديد.

على سبيل المثال، يمكن لنظام UEBA تحديد ما إذا كان المستخدم يصل إلى بيانات حساسة في أوقات غير معتادة أو من مواقع غير معتادة، مما قد يشير إلى خرق أمني محتمل. وبالمثل، يمكنه اكتشاف ما إذا كان جهاز ما يتواصل مع عنوان IP مشبوه، مما يشير إلى احتمال إصابة بالبرمجيات الخبيثة. من خلال فهم السلوك الطبيعي للمستخدمين والكيانات، يمكن لنظام UEBA اكتشاف الشذوذات الدقيقة التي قد تفوتها الأنظمة التقليدية المعتمدة على القواعد أو التوقيعات.

التحليلات التنبؤية

تشمل التحليلات التنبؤية استخدام البيانات التاريخية للتنبؤ بالأحداث أو الاتجاهات المستقبلية. قد تستخدم أنظمة إدارة معلومات الأمان المعتمدة على الذكاء الاصطناعي خوارزميات التعلم الآلي لتحليل البيانات التاريخية، وتحديد الأنماط، والتنبؤ بالتهديدات المحتملة.

تعتبر التحليلات التنبؤية مفيدة بشكل خاص في تحديد التهديدات المحتملة قبل حدوثها. وهذا يمكّن المنظمات من اتخاذ تدابير استباقية لمنع الحوادث الأمنية. علاوة على ذلك، يمكن أن تساعد التحليلات التنبؤية أيضًا في تحديد أولويات التهديدات، مما يمكّن المنظمات من تركيز مواردها على التهديدات الأكثر خطورة.

منصة دمج أمني: الرائدة في أنظمة إدارة معلومات الأمان المدعومة بالذكاء الاصطناعي

تقدم شركة Exabeam تجربة مدعومة بالذكاء الاصطناعي عبر سير عمل TDIR بالكامل. يجمع ذلك بين أكثر من 1800 قاعدة مطابقة أنماط ونماذج سلوكية قائمة على التعلم الآلي للكشف تلقائيًا عن التهديدات الأمنية المحتملة مثل الهجمات المعتمدة على بيانات الاعتماد، والتهديدات الداخلية، ونشاط برامج الفدية من خلال تحديد الأنشطة عالية المخاطر للمستخدمين والكيانات. تقوم تحليلات سلوك المستخدم والكيان (UEBA) الرائدة في الصناعة بتحديد النشاط الطبيعي لجميع المستخدمين والكيانات، وتعرض جميع الأحداث الملحوظة بالتسلسل الزمني.

الجدول الزمني الذكي يسلط الضوء على المخاطر المرتبطة بكل حدث، مما يوفر على المحلل كتابة مئات الاستفسارات. يقوم التعلم الآلي بأتمتة سير عمل فرز التنبيهات، مضيفًا سياق UEBA لتحديد التنبيهات ذات الأولوية وتصعيدها بشكل ديناميكي.

يمكن لمنصة Exabeam تنسيق وأتمتة سير العمل المتكرر لأكثر من 100 منتج خارجي مع إجراءات وعمليات، من النشاط شبه الآلي إلى النشاط الآلي بالكامل. وتقوم أداة Exabeam Outcomes Navigator برسم مصادر البيانات التي تدخل إلى منتجات Exabeam مقابل أكثر حالات الاستخدام الأمني شيوعًا وتقترح طرقًا لتحسين التغطية.