استخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل سلوك المستخدم والكيان (UEBA)

الذكاء الاصطناعي والأمن السيبراني هما مصطلحان يكتسبان أهمية في العصر الرقمي الحالي. بينما الذكاء الاصطناعي هو محاكاة للذكاء البشري في الآلات القادرة على التعلم واتخاذ القرارات وحل المشكلات، فإن الأمن السيبراني يحمي الأنظمة والمعلومات الرقمية من الوصول غير المصرح به والسرقة والأضرار. يمكن للذكاء الاصطناعي في الأمن السيبراني أن يحدث ثورة في كيفية حماية الشركات نفسها من الهجمات السيبرانية.

في عام 2023، يظهر أن الذكاء الاصطناعي هو تقنية ستستمر في التطور والتطبيق والتبني والقبول من قبل جميع القطاعات المهنية والاجتماعية. لهذا السبب، ولكي تكون على دراية قبل أي شخص آخر بكل ما ينتظرنا بشأن الذكاء الاصطناعي، المطبق بشكل خاص في الأمن السيبراني، نتوقع استخدامه لتحليل سلوك المستخدمين والكيانات الذي سيحدد الخطوط الرئيسية لهذه التقنية في عام 2023 والسنوات القادمة. لنبدأ! هل ستفوتها؟

تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الأمن السيبراني

يستمر التشغيل غير الفعال للآلات في التسبب في خسائر كبيرة في الإنتاجية للشركات. مع تقدمنا في عام 2023 وما بعده، يظل الأمن السيبراني أولوية قصوى للمنظمات. تشمل التوقعات الرئيسية التي يجب وضعها في الاعتبار ما يلي:

• 60% من المنظمات ستتبنى مبدأ الثقة الصفرية كنقطة انطلاق لضمان بيئات آمنة.
•  بالنسبة لـ 60% من المنظمات، سيكون خطر الأمن السيبراني عاملاً حاسماً في إجراء المعاملات مع الأطراف الثالثة.
•  30% من الدول ستصدر تشريعات تنظم المدفوعات والغرامات والمفاوضات للهجمات الفدية.

في هذا السياق، هناك فرصة للاستفادة من الذكاء الاصطناعي (AI) لمكافحة المجرمين السيبرانيين. يمكن أن يحدث تنفيذ الذكاء الاصطناعي في الأمن السيبراني ثورة في كيفية حماية الشركات نفسها ضد التهديدات السيبرانية. يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لاكتشاف ومنع الهجمات السيبرانية في الوقت الفعلي، وكذلك تحليل كميات كبيرة من البيانات لتحديد الأنماط التي تؤدي إلى تهديدات محتملة. تشمل بعض الطرق التي يمكن تطبيق الذكاء الاصطناعي في مجال الأمن السيبراني ما يلي:

• اكتشاف التهديدات: يمكن للذكاء الاصطناعي اكتشاف التهديدات السيبرانية من خلال تحليل كميات كبيرة من البيانات وتحديد الأنماط التي قد تكون خطيرة. يتيح ذلك للشركات الاستجابة بشكل أسرع وأكثر فعالية للتهديدات.
•  اكتشاف البرمجيات الخبيثة: يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لاكتشاف البرمجيات الخبيثة من خلال تحليل الشيفرة وتحديد الأنماط التي تشير إلى سلوك ضار. يتيح ذلك للشركات اكتشاف ومنع البرمجيات الخبيثة قبل أن تتسبب في أضرار.
•  اكتشاف التصيد الاحتيالي: يمكن للذكاء الاصطناعي اكتشاف هجمات التصيد الاحتيالي من خلال تحليل محتوى الرسائل الإلكترونية وتحديد الأنماط التي تشير إلى التصيد الاحتيالي. يتيح ذلك للشركات اكتشاف ومنع هجمات التصيد الاحتيالي قبل أن تتسبب في أضرار.
•  أمان الشبكة: يمكن للذكاء الاصطناعي مراقبة حركة المرور في الشبكة وتحديد الأنماط التي تشير إلى تهديد محتمل. يتيح ذلك للشركات اكتشاف ومنع الهجمات السيبرانية قبل أن تتسبب في أضرار.

فوائد استخدام الذكاء الاصطناعي في الأمن السيبراني للشركات

يوفر استخدام الذكاء الاصطناعي في مجال الأمن السيبراني العديد من الفوائد للشركات التي تذكر أدناه:

• تحسين الأمان: يمكن للذكاء الاصطناعي اكتشاف ومنع التهديدات السيبرانية في الوقت الفعلي، مما يحسن الأمان العام للشركات.
•  زيادة الكفاءة: يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل كميات كبيرة من البيانات بسرعة أكبر بكثير من الإنسان، مما يزيد من كفاءة عمليات الأمان.
•  توفير التكاليف: يقوم الذكاء الاصطناعي بأتمتة اكتشاف ومنع التهديدات السيبرانية، مما يسمح للشركات بتقليل الحاجة إلى العمالة وتوفير التكاليف.
•  تحسين اتخاذ القرارات: يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات وتقديم استنتاجات يمكن أن تساعد الشركات في اتخاذ قرارات أمان أفضل.
•  تحسين وقت الاستجابة: يمكن للذكاء الاصطناعي اكتشاف والتصرف على التهديدات السيبرانية في الوقت الفعلي، مما يساعد الشركات على الاستجابة.

في الملخص، الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي هما مفهومان يؤثران بشكل كبير على مجال الأمن السيبراني. من خلال أتمتة العديد من المهام التي كانت تُنفذ تقليديًا يدويًا، يوفر الذكاء الاصطناعي الوقت ويقلل من خطر الخطأ البشري. بالإضافة إلى ذلك، يمكن للذكاء الاصطناعي معالجة كميات هائلة من البيانات بسرعة أكبر بكثير من البشر، مما يسهل تحديد ومنع التهديدات السيبرانية على نطاق واسع. الشركات التي تستثمر في الأمن السيبراني والذكاء الاصطناعي ستكون مجهزة بشكل أفضل لحماية أصولها الرقمية والحفاظ على ميزة تنافسية في المشهد التكنولوجي المتطور باستمرار.

يسعى الذكاء الاصطناعي دائمًا إلى دمج الأساليب المبتكرة، وتطبيق خوارزميات التعلم الآلي والقوالب على حلولنا ومنتجاتنا للأمن السيبراني لتقديم الحماية الأكثر تقدمًا ومرونة.

فهم تحليلات سلوك المستخدم والكيان (UEBA)

تُمكّن حلول تحليلات سلوك المستخدم والكيان (UEBA) من نمذجة سلوك المستخدمين وأجهزتهم أثناء تصفحهم أو استخدامهم لتطبيق. تتضمن UEBA مراقبة وجمع وتقييم البيانات والأنشطة للمستخدمين الذين يتفاعلون مع نظام، والتي يمكن أن تكون معلوماتية أو معاملاتية أو قائمة على العمليات.

تستفيد تقنيات UEBA من الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لتحليل سجلات البيانات التاريخية، بما في ذلك النصوص والأرقام والصوت والصوت والفيديو، لتحديد الأنماط وتغذية الأنظمة التي تسهل اتخاذ القرارات في التصنيف الفردي، وإعادة الإدماج الاجتماعي، والأمن المادي، والأمن المنطقي، والأمن السيبراني. بناءً على تحليلها، يمكن لهذه الأنظمة اتخاذ تدابير أو إجراءات والتكيف تلقائيًا لاتخاذ “قرارات ذكية مؤتمتة”.”

القدرات المتقدمة وتطبيقات أدوات UEBA

تمتلك أدوات تحليل سلوك المستخدم قدرات مراقبة استثناءات وملفات تعريف أكثر تقدمًا من الأنظمة الحاسوبية التقليدية. تُستخدم لإقامة خط أساس للأنشطة العادية الخاصة بالمنظمة ومستخدميها وتحديد الانحرافات عن هذا المعيار. تستخدم UEBA خوارزميات البيانات الكبيرة والتعلم الآلي لتقييم هذه الانحرافات في الوقت القريب من الحقيقي، مما يتيح للمنظمات إجراء التصنيفات واتخاذ القرارات واكتشاف الأنماط المخفية وكشف حالات المخاطر أو التهديدات الأمنية المحتملة الأخرى.

تجمع UEBA أنواعًا مختلفة من البيانات مثل أدوار المستخدمين وعناوينهم، والوصول، والحسابات، والأذونات، ونشاط المستخدم، والموقع الجغرافي، والتنبيهات الأمنية. يمكن جمع البيانات من الأنشطة السابقة والحالية، مع الأخذ في الاعتبار عوامل مثل الموارد المستخدمة، ومدة الجلسة، والاتصال، ونشاط مجموعة النظراء لمقارنة السلوكيات الشاذة. يتم تحديثها تلقائيًا أيضًا عندما تتغير البيانات، مثل عند إضافة الأذونات.

لا تبلغ أنظمة UEBA عن جميع الشذوذات على أنها خطيرة ولكنها تقيم التأثير المحتمل للسلوك. تُعطى درجات تأثير منخفضة للموارد الأقل حساسية، بينما تُعطى درجات تأثير أعلى للبيانات الأكثر حساسية، مثل المعلومات الشخصية. يتيح هذا النهج لفرق الأمان تحديد الأولويات التي يجب متابعتها. في الوقت نفسه، يقوم نظام UEBA تلقائيًا بتقييد أو زيادة صعوبة المصادقة للمستخدمين الذين يظهرون سلوكًا غير طبيعي.

تُمكّن خوارزميات التعلم الآلي أنظمة UEBA من تقليل الإيجابيات الكاذبة، مما يوفر معلومات استخباراتية أوضح وأكثر دقة قابلة للتنفيذ لفِرق الأمن السيبراني.

ختاماً

في السنوات الأخيرة، انتشر استخدام تقنيات تُسمى تحليلات سلوك المستخدم والكيان (UEBA) لتحليل سلوك المستخدمين والكيانات. لهذه التقنيات العديد من التطبيقات التي دائمًا ما يكون لها شيء مشترك: تسجيل سلوك المستخدم في الماضي، ونمذجة هذا السلوك في الحاضر، والتنبؤ بما سيكون عليه.

يجمع نظام UEBA البيانات حول أنشطة المستخدم والكيان من سجلات النظام. يطبق طرق تحليلية متقدمة لتحليل البيانات ويقيم خط أساس لأنماط سلوك المستخدم. يراقب UEBA باستمرار سلوك الكيان ويقارنه بالسلوك الأساسي لنفس الكيان أو كيانات مشابهة لاكتشاف السلوك غير الطبيعي.

يُعد إنشاء خط الأساس أمرًا أساسيًا لنظام UEBA، حيث يجعل من الممكن اكتشاف التهديدات المحتملة. يقارن نظام UEBA الخط الأساسي المحدد بالسلوك الحالي للمستخدم، ويحسب درجة المخاطر، ويحدد ما إذا كانت الانحرافات مقبولة. ينبه النظام المحللين الأمنيين إذا تجاوزت درجة المخاطر عتبة معينة.