كشف الشذوذ في السلوك: التقنيات وأفضل الممارسات
- 9 minutes to read
فهرس المحتويات
ما هو كشف الشذوذ السلوكي؟
يتضمن اكتشاف الشذوذ في السلوك تحديد الأنماط في البيانات التي لا تتوافق مع المعايير المعمول بها. تُسمى هذه الأنماط الشذوذ أو القيم الشاذة أو الاستثناءات، وقد تشير إلى مشكلات حرجة مثل خروقات الأمان أو فشل النظام.
تقوم الخوارزميات بتقييم كميات كبيرة من البيانات، مميزةً الأنماط المعتادة عن غير المعتادة، مما يساعد في التعرف على التهديدات أو الأعطال المحتملة مبكرًا. يستخدم الكشف عن الشذوذ مقاييس إحصائية، وتعلم الآلة، وتحليلات قريبة من الوقت الحقيقي لرصد الت inconsistencies. تمتد تطبيقاته عبر مجالات متعددة، وأبرزها في الأمن السيبراني، حيث يمكن أن يشير اكتشاف الشذوذ إلى خروقات أو اقتحامات محتملة.
هذا جزء من سلسلة من المقالات حول UEBA.
أنواع الشذوذ
إليك الأنواع الرئيسية من الشذوذ التي يتم تحليلها عادةً بواسطة أنظمة اكتشاف الشذوذ.
الشذوذ النقطي
الانحرافات النقطية هي حالات حيث ينحرف نقطة بيانات واحدة بشكل كبير عن بقية مجموعة البيانات. عادةً، في التوزيع الطبيعي، تظهر هذه النقاط بعيدة وتدل على انحرافات قد تشير إلى أخطاء أو أنشطة غير منتظمة. إن التعرف على الانحرافات النقطية أمر حاسم في حالات مثل اكتشاف الاحتيال، حيث يمكن أن تشير حتى معاملة شاذة واحدة إلى نشاط غير مصرح به.
غالبًا ما يتم تنبيه هذه الشذوذات من خلال عتبات إحصائية أو نماذج تعلم الآلة المدربة على التعرف على سلوك البيانات الطبيعي. يمكن أن يمنع الكشف المبكر عن الشذوذات النقطية خروقات الأمان المحتملة ويقلل من الأضرار. على سبيل المثال، في مجال البنوك، يمكن أن يشير تحديد معاملة مشبوهة واحدة إلى أنماط احتيال أوسع.
الشذوذات السياقية
تحدث الشذوذات السياقية عندما تنحرف نقطة عن القاعدة في ظل ظروف معينة. على عكس الشذوذات النقطية، التي تنحرف بشكل عام، فإن هذه الشذوذات تعتمد على سياقها والمعايير المحيطة بها. على سبيل المثال، قد تكون الزيادة في حركة مرور الشبكة طبيعية خلال ساعات الذروة ولكنها مشبوهة في منتصف الليل. يتطلب الكشف عن ذلك فهم الظروف الطبيعية لمجموعة البيانات.
تعتبر هذه الشذوذات حاسمة في سياقات الأمن السيبراني مثل مراقبة سلوك المستخدم أو تتبع المعاملات الموسمية. يجب على الأنظمة أن تأخذ في الاعتبار الظروف المتغيرة لتحديد التهديدات بدقة، مما يضمن تنبيهات ذات صلة دون إيجابيات خاطئة غير ضرورية. من خلال الاستفادة من البيانات الزمنية والمكانية، يمكن للمنظمات إدارة المخاطر بشكل أفضل.
الظواهر الجماعية غير الطبيعية
تشير الشذوذ الجماعي إلى سلسلة من نقاط البيانات التي لا تنحرف بشكل فردي ولكنها تشكل نمطًا غير متوقع جماعيًا. على سبيل المثال، قد تشير سلسلة من الانحرافات الطفيفة إلى هجوم حجب الخدمة الموزع (DDoS)، والذي لن يكون واضحًا إذا تم النظر إليه بشكل فردي. إن اكتشاف الشذوذ الجماعي أمر ضروري في بيئات الأمان المعرضة لهجمات خفية مستمرة تهدف إلى تقليل أداء النظام تدريجيًا دون اكتشاف فوري.
في الأمن السيبراني، يساعد الكشف عن الشذوذ الجماعي في تحديد التهديدات المستمرة ومراقبة صحة النظام على مر الزمن. تقوم الخوارزميات بتحليل التسلسلات والارتباطات في مجموعات البيانات لكشف الأنماط الأساسية التي تشير إلى تهديدات محتملة. من خلال التعرف على هذه السلاسل من الأحداث غير الطبيعية، يمكن للمنظمات تعزيز أنظمة الدفاع الخاصة بها.
طرق كشف الشذوذ
هناك عدة تقنيات يمكن استخدامها لتحديد السلوك الشاذ.
طرق إحصائية
تعتمد الأساليب الإحصائية لاكتشاف الشذوذ على نماذج توزيع البيانات الأساسية لتحديد القيم الشاذة. من خلال فهم الخصائص الإحصائية مثل المتوسط والانحراف المعياري، يمكن لهذه النماذج اكتشاف الانحرافات التي قد تشير إلى وجود شذوذ. تشمل الأساليب الشائعة اختبار z، واختبار T، واختبارات كاي-تربيع، والتي تعتبر بسيطة لكنها فعالة في بعض السيناريوهات.
تتطلب هذه الطرق حدودًا مسبقة وهي الأنسب للبيانات ذات التوزيع المحدد بوضوح. بينما تقدم الطرق الإحصائية بساطة، إلا أنها تواجه قيودًا في التعامل مع أنماط البيانات المعقدة والتهديدات الحديثة في الأمن السيبراني. وغالبًا ما تحد الافتراضات حول توزيع البيانات من قابليتها للتطبيق في السيناريوهات الواقعية، خاصة إذا كانت البيانات ديناميكية ومتنوعة.
طرق قائمة على القواعد
كان الكشف عن الشذوذ القائم على القواعد هو أساس أنظمة إدارة معلومات الأمان في بداياتها، حيث يعتمد على قواعد وأنماط محددة مسبقًا لتحديد الشذوذ. عادةً ما تتبع هذه القواعد شروط "إذا-فإن" المنظمة التي وضعتها فرق الأمان للإشارة إلى نقاط البيانات التي تنحرف عن السلوك المتوقع. توفر هذه الطريقة الاستجابة الفورية والتنبؤ، مما يجعلها مناسبة تمامًا للبيئات التي تتبع فيها الشذوذ أنماطًا محددة جيدًا.
ومع ذلك، تواجه الطرق المعتمدة على القواعد صعوبات في التوسع والتكيف في البيئات الديناميكية حيث تتطور تقنيات الهجوم باستمرار. تتطلب هذه الطرق ضبطًا مستمرًا وتحديثات يدوية، مما يؤدي غالبًا إلى ارتفاع معدلات الإيجابيات الكاذبة أو فقدان التهديدات عندما يتجاوز الخصوم منطق الكشف الثابت. مع تزايد تعقيد التهديدات السيبرانية، تثبت الأنظمة المعتمدة على القواعد وحدها أنها غير كافية للكشف عن الهجمات الدقيقة أو غير المعروفة أو الهجمات البطيئة.
طرق قائمة على التجميع
يتضمن الكشف عن الشذوذ القائم على التجميع تجميع النقاط البيانية وتحديد أي بيانات تنحرف بشكل كبير عن هذه التجمعات. تقنيات مثل k-means أو DBSCAN تحدد التجمعات ديناميكيًا بناءً على التشابه وتفصل النقاط التي لا تتناسب مع هذه المجموعات على أنها شاذة. هذه الطرق فعالة للبيانات متعددة الأبعاد حيث يمكن أن تساعد العلاقات بين المتغيرات في تحديد القيم الشاذة.
تعتمد فعالية الطرق المعتمدة على التجميع على قدرتها على نمذجة البيانات بدقة، حيث يمكن أن يؤدي تحديد التجمعات بشكل غير صحيح إلى فقدان الشذوذات. وهي قابلة للتطبيق بشكل كبير في الأمن السيبراني لتحديد أنماط السلوك الشاذ عندما تكون العمليات الطبيعية مستقرة نسبيًا.
أساليب التعلم العميق
تحسن أساليب التعلم العميق اكتشاف الشذوذ من خلال معالجة مجموعات بيانات كبيرة ومعقدة بدقة عالية. تستخدم هذه الطرق الشبكات العصبية الاصطناعية لاستخراج الميزات وتحديد الشذوذ مثل الشبكات العصبية التلافيفية والشبكات العصبية المتكررة. وهي فعالة بشكل خاص في السيناريوهات التي تتوفر فيها البيانات بكثرة ولكنها غير منظمة.
على الرغم من فعاليتها، فإن طرق التعلم العميق تتطلب موارد كبيرة وتحتاج إلى قوة حسابية كبيرة للتدريب والنشر. وهي تسهم بشكل كبير في الأمن السيبراني من خلال توفير معدلات كشف أعلى للشذوذات المعقدة وسط مجموعات بيانات ضخمة ومتنوعة.
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 لتحسين أنظمة الكشف عن السلوك الشاذ من أجل الأمن السيبراني والكفاءة التشغيلية:
- استخدم طرق الكشف الهجينة: دمج طرق الكشف المتعددة، مثل الطرق الإحصائية، التعلم الآلي، والطرق القائمة على القواعد، لتعزيز الدقة. على سبيل المثال، استخدم العتبات الإحصائية للأنماط المعروفة والتعلم الآلي لاكتشاف التهديدات الجديدة أو المتطورة.
- دمج ميزات محددة بالنطاق في النماذج: خصص نماذج الكشف لتناسب الصناعة من خلال تضمين بيانات سياقية ذات صلة. على سبيل المثال، قد تراقب المؤسسات المالية سرعة المعاملات، بينما تركز أنظمة الرعاية الصحية على الوصول غير المنتظم إلى سجلات المرضى.
- تنفيذ خطوط أساسية تكيفية: إنشاء خطوط أساسية تتكيف باستمرار مع الأنماط المتطورة بمرور الوقت، مع الأخذ في الاعتبار الاتجاهات الموسمية، وتغيرات سلوك المستخدم، والتغيرات التشغيلية. من خلال التكيف ديناميكيًا مع التغيرات المشروعة، مثل زيادة نشاط الشبكة خلال ساعات العمل أو الارتفاعات الناتجة عن العطلات في المعاملات، تقلل هذه الطريقة من الإيجابيات الكاذبة مع الحفاظ على القدرة على اكتشاف الشذوذات الحقيقية.
- استخدم التعلم غير المراقب للتهديدات الجديدة: قم بنشر نماذج غير مراقبة، مثل الشبكات العصبية التلقائية أو خوارزميات التجميع، للكشف عن التهديدات الجديدة التي تفتقر إلى البيانات التاريخية. هذه النماذج تتفوق في تحديد الشذوذ في مجموعات البيانات غير المنظمة أو شبه المنظمة.
- تطبيق آليات التغذية الراجعة من أجل التحسين المستمر: دمج آليات التغذية الراجعة حيث يقوم محللو الأمان بالتحقق من الشذوذات، وإعادة إدخال النتائج في النموذج. هذه العملية المستمرة تعزز الدقة وتقلل من الضوضاء مع مرور الوقت.
التحديات في الكشف عن الشذوذ
إليك بعض العوامل الرئيسية التي يمكن أن تجعل من الصعب اكتشاف الشذوذ.
مشكلات جودة البيانات
تشكل جودة البيانات تحديًا كبيرًا في اكتشاف الشذوذ، حيث يمكن أن تؤدي البيانات المعيبة أو غير المكتملة إلى تفسيرات خاطئة. قد تؤدي جودة البيانات الضعيفة إلى انحراف النتائج، وخلق ضوضاء، أو تفويت الشذوذ. هذه المشكلة شائعة في الأمن السيبراني، حيث أن تدفقات البيانات من مصادر متنوعة وغير متجانسة، وغالبًا في أوقات مختلفة، تُدخل تباينات وأخطاء تعيق اكتشاف الشذوذ بشكل فعال.
نسبة عالية من النتائج الإيجابية الخاطئة
تحدث الإيجابيات الكاذبة العالية عندما يتم تصنيف الأنشطة العادية بشكل خاطئ على أنها شذوذ، مما يثقل كاهل فرق الأمان بالإنذارات المفرطة. يمكن أن يؤدي ذلك إلى إرهاق الإنذارات، مما يبطئ أوقات الاستجابة ويزيد من خطر تجاهل التهديدات الحقيقية. تساعد المقاربة المعتمدة على السلوك، مثل تحليل سلوك المستخدم والكيانات (UEBA)، في تقليل الإيجابيات الكاذبة من خلال تحليل النشاط في سياق السلوك التاريخي ومقارنات مجموعات الأقران. بدلاً من الاعتماد على عتبات ثابتة، يتكيف UEBA ديناميكيًا مع الأنماط المتطورة، ويربط بين إشارات متعددة، ويخصص درجات المخاطر للشذوذ. من خلال دمج السياق السلوكي وإعطاء الأولوية للإنذارات بناءً على المخاطر، يمكن للمنظمات التركيز على التهديدات الحقيقية مع تقليل الضوضاء.
توزيعات البيانات غير المتوازنة
عادةً ما تمثل الشذوذ جزءًا صغيرًا من مجموعة البيانات. يمكن أن يؤدي هذا عدم التوازن إلى تحيز نماذج الكشف نحو التعرف على الأنماط الشائعة فقط، مما يسبب صعوبات في التعرف الفعال على الشذوذ النادرة ولكن الحرجة. لذلك، فإن التعامل مع البيانات غير المتوازنة أمر بالغ الأهمية، مع تقنيات مثل زيادة عدد الشذوذ أو توليد بيانات بشكل اصطناعي لتحقيق توازن في التوزيعات.
مشهد التهديدات المتطور
تزداد الهجمات الإلكترونية تعقيدًا، حيث تبتكر باستمرار تكتيكات جديدة لإخفاء الأنشطة عن طرق الكشف التقليدية. وبالتالي، يجب على أنظمة الكشف عن الشذوذ التكيف بسرعة مع الأنماط المتغيرة، لتبقى متقدمة على التهديدات غير المعروفة مع الحد الأدنى من التأخير في دقة الكشف مع تطور البيئات. يتطلب الكشف عن الشذوذ تطويرًا مستمرًا ودمج تقنيات متقدمة، مثل نماذج التعلم الآلي التكيفية.
تطبيقات كشف الشذوذ في الأمن السيبراني
يمكن استخدام تقنية الكشف عن الشذوذ لاكتشاف أنواع مختلفة من الشذوذ.
كشف التسلل
تقوم أنظمة كشف التسلل (IDS) بتحديد الأنشطة التي تنحرف عن الأنماط المعتادة، مما يشير إلى وجود تسللات محتملة. تستفيد أنظمة IDS من كشف الشذوذ لمراقبة حركة مرور الشبكة، وأنشطة المستخدم، وأداء النظام، وتنبه المشغلين إلى الانحرافات المشبوهة التي تدل على محاولات وصول غير مصرح بها.
توفر أنظمة كشف التسلل أيضًا تنبيهات غنية بالسياق، مما يزود فرق الأمان بالتفاصيل اللازمة لإجراء تحقيقات واستجابات في الوقت المناسب. هذه القدرة حاسمة في تقليل وقت التواجد ومنع الاختراقات الناجحة.
كشف الاحتيال
يساعد الكشف عن الشذوذ في اكتشاف الاحتيال عبر القطاعات المالية، من خلال تحديد المعاملات المشبوهة التي قد تشير إلى أنشطة احتيالية. من خلال التعرف على الانحرافات مثل أنماط الإنفاق غير العادية، واختلافات المواقع، أو أحجام المعاملات غير المعتادة، يمكن للبنوك والمؤسسات المالية حظر المعاملات الضارة وحماية أصول العملاء.
تعتمد نماذج الكشف عن الشذوذ في منع الاحتيال على كل من البيانات الزمنية والسياقية للحفاظ على مستويات فعالة من التعقيد. يجب على أنظمة الكشف عن الاحتيال أن تتكيف باستمرار مع أساليب وتكتيكات الاحتيال الجديدة، لضمان بقائها فعالة. تستخدم هذه الأنظمة خوارزميات معالجة للبحث عن أنماط معقدة، مما يحسن دقة التعرف على الاحتيال.
كشف التهديدات الداخلية
اكتشاف تهديدات داخلية يتضمن مراقبة وتحليل سلوك الموظفين لرصد الانحرافات التي تشير إلى نوايا خبيثة داخل المؤسسات. يمكن أن تشير الشذوذات مثل الوصول غير المعتاد إلى البيانات، وأوقات تسجيل الدخول غير المتوقعة، ونقل البيانات غير المصرح به إلى تهديدات داخلية. من خلال التركيز على السلوك بدلاً من الهوية، يساعد اكتشاف الشذوذات في تحديد التهديدات الداخلية المحتملة، حتى عندما يكون المهاجم موثوقًا به.
لمكافحة التهديدات الداخلية، يجب أن توازن أنظمة الكشف بين الخصوصية والأمان، مع ضمان الحد الأدنى من التأثير على العمليات المشروعة بينما تحدد بفعالية المخاطر المحتملة. يجب أن تتكيف مع أنماط السلوك المتغيرة، وتتعلم باستمرار وتعدل المعايير الأساسية.
مراقبة أداء الشبكة
يتضمن اكتشاف الشذوذ في مراقبة أداء الشبكة تحديد الانحرافات في نشاط الشبكة التي قد تشير إلى مشاكل مثل ازدحام النطاق الترددي، أو أعطال الأجهزة، أو خروقات الأمان. من خلال رصد الشذوذ مثل الانخفاضات المفاجئة في النطاق الترددي أو الارتفاعات غير المتوقعة في حركة المرور، يمكن الحفاظ على أداء الشبكة عند مستويات مثالية، مما يضمن سير العمليات بسلاسة.
تعتبر أنظمة كشف الشذوذ ضرورية للتعرف الاستباقي على المشكلات المحتملة في الشبكة قبل أن تؤثر على الأداء العام. تعتمد مراقبة أداء الشبكة بكفاءة على كشف الشذوذ في الوقت الحقيقي، مما يسمح باتخاذ إجراءات تصحيح سريعة تقلل من فترة التوقف وتمنع انقطاع الخدمة عن المستخدمين.
5 أفضل الممارسات لتنفيذ الكشف عن الشذوذ
إليك بعض الطرق التي يمكن للمنظمات من خلالها ضمان الكشف الفعال عن السلوكيات الشاذة عبر أنظمتها.
1. المراقبة والتحليل المستمران
من خلال الحفاظ على إشراف مستمر، يمكن للمؤسسات اكتشاف الانحرافات في الوقت الحقيقي، مما يوفر تنبيهات فورية لفرق الأمن. تعزز هذه العملية إدارة المخاطر بشكل استباقي، مما يسمح بالاستجابة في الوقت المناسب للتهديدات المحتملة وتقليل التأثيرات المحتملة على العمليات.
إن دمج المراقبة المستمرة في أطر الكشف يضمن أن تظل الأنظمة الأمنية سريعة الاستجابة وقابلة للتكيف مع التهديدات الجديدة. ويتضمن ذلك استخدام تحليلات البيانات وتعزيز التكامل في البيئات الأمنية الحالية.
2. التكامل مع أدوات الأمان
إن دمج كشف الشذوذ مع أدوات الأمان يعزز الدفاع الشامل من خلال توحيد الرؤى عبر عدة طبقات من الحماية. عندما يتم تضمين قدرات الكشف داخل جدران الحماية وأنظمة منع التسلل وحلول أمان النقاط النهائية، تحصل المؤسسات على رؤية أكثر شمولاً للتهديدات المحتملة وتقلل من النقاط العمياء.
يمكن أن يتيح التكامل الفعال تبادل البيانات بشكل سلس وترابطها، مما يسمح لفرق الأمن بتحديد التهديدات عالية المخاطر وتبسيط التحقيقات. يجب أن تدعم أدوات الأمن المعايير المفتوحة لضمان التوافق، مما يقلل من التعقيد التشغيلي بينما يحسن دقة الكشف وكفاءة الاستجابة.
3. التحديثات المنتظمة وتدريب النماذج
مع تطور التهديدات وظهور أنماط جديدة، يجب إعادة تدريب نماذج الكشف وتحديثها ببيانات جديدة لالتقاط الشذوذات الجديدة بدقة. تضمن هذه العملية المستمرة بقاء النماذج ذات صلة وقادرة على التمييز بين الأحداث الطبيعية وغير الطبيعية.
يجب أن تتضمن الأنظمة عمليات آلية لتحديث معلومات التهديدات بانتظام، مما يعكس أحدث الاتجاهات الأمنية والثغرات. إن تطبيق تقنيات التعلم المستمر والتحسين يقلل من الإيجابيات الكاذبة ويزيد من نجاح الكشف.
4. التكييف لبيئات محددة
كل منظمة لديها مشهد بيانات مميز، وملفات تهديدات، ومتطلبات تشغيلية، مما يستدعي نهجًا مخصصًا لاكتشاف الشذوذ. هذا التخصيص يحسن دقة الاكتشاف ويقلل من الإيجابيات الكاذبة من خلال توافق النماذج مع الأنماط والسلوكيات المتوقعة الفريدة لكل منظمة.
يتضمن النشر الفعال تقييم خصائص تدفق البيانات في المنظمة، وتحديد متجهات التهديد المتميزة، ونمذجة سلوك النظام لمعالجة تلك الشذوذات. يعظم هذا النهج المخصص من إمكانيات أنظمة الكشف، مما يضمن توافقها مع أهداف المنظمة وتحديات الأمان.
5. تحقيق التوازن بين الحساسية والنوعية
تشير الحساسية إلى قدرة النظام على التعرف بشكل صحيح على الإيجابيات الحقيقية، بينما تشير النوعية إلى تجاهل الإيجابيات الكاذبة بدقة. التوازن الصحيح يقلل من التعب الناتج عن التنبيهات ويحسن قابلية الاستخدام، مما يضمن تركيز فرق الأمان على التهديدات القابلة للتنفيذ بدلاً من فرز البيانات غير ذات الصلة.
يتطلب تحقيق هذا التوازن تقييمًا دوريًا وضبطًا لأنظمة الكشف، وضبط العتبات، وتحسين الخوارزميات بناءً على التغذية الراجعة وذكاء التهديدات المتطور. يجب على المنظمات تنفيذ أنظمة تعطي الأولوية للتنبيهات ذات الصلة، مما يحسن فعالية الكشف عن التهديدات.
المحتوى ذي الصلة: اقرأ دليلنا عنالملف الشخصي السلوكي
إكزابين: الرائدة في عمليات الأمن المدفوعة بالذكاء الاصطناعي.
تقدم شركة Exabeam عمليات أمان مدفوعة بالذكاء الاصطناعي لتمكين الفرق من مكافحة التهديدات السيبرانية، وتقليل المخاطر، وتبسيط سير العمل. لقد أصبح إدارة اكتشاف التهديدات، والتحقيق، والاستجابة (TDIR) أكثر تحديًا بسبب البيانات الهائلة، والتنبيهات المستمرة، ونقص الموارد. تواجه العديد من الأدوات، بما في ذلك أنظمة إدارة معلومات الأمان، صعوبة في اكتشاف التهديدات الداخلية أو بيانات الاعتماد المخترقة.
تعيد منصات أمن العمليات الجديدة وLogRhythm SIEM من Exabeam تعريف TDIR من خلال أتمتة سير العمل وتقديم قدرات كشف متقدمة. تحدد التحليلات السلوكية الرائدة في الصناعة التهديدات التي تفوتها الأنظمة الأخرى، بينما يدعم النظام البيئي المفتوح مئات التكاملات والنشر المرن - سواء كان سحابيًا أو مستضافًا ذاتيًا أو هجينًا - لتحقيق قيمة سريعة.
تقوم تقنية الكشف المدعومة بالذكاء الاصطناعي بتعيين درجات المخاطر للانحرافات وتوليد جداول زمنية تلقائية للتهديدات، مما يعزز سرعة ودقة التحقيق. يساعد مساعد الذكاء الاصطناعي، Exabeam Copilot، في تسريع التعلم من خلال استفسارات اللغة الطبيعية وتفسيرات التهديدات التلقائية، مما يقلل من إرهاق التنبيهات ويساعد المحللين على تحديد الأحداث الحرجة بشكل فعال.
بفضل نهجها غير المعتمد على البيانات، تُوحّد Exabeam السجلات وتُوائِم جهود الأمن مع الأهداف الاستراتيجية، مُجنّبةً بذلك احتكار الموردين. يُتيح المحتوى المُجهّز مُسبقًا والواجهة سهلة الاستخدام سرعة النشر والتخصيص. تُطابق المنصة عملية الاستيعاب مع إطار MITRE للهجوم والتكتيكات والتقنيات المشتركة (ATT&CK) لتحديد الثغرات ودعم حالات الاستخدام الرئيسية. تُقدّم Exabeam كشفًا لا مثيل له، وخيارات نشر مرنة، وتقارير TDIR أكثر كفاءةً ودقة، مما يُمكّن فرق الأمن من استباق التهديدات المُتطوّرة.
تعلم المزيد عن إكزابييم
تعرف على منصة Exabeam ووسع معرفتك في أمن المعلومات من خلال مجموعتنا من الأوراق البيضاء، البودكاست، الندوات، والمزيد.
