م供养 Threat Hunters - Advanced Analytics and Artificial Intelligence Part 2

إذا كنت تعمل في مجال الأمن السيبراني، فلا يمكنك تجاهل أي إشارات تحذير من التهديدات القريبة. تظهر تهديدات سيبرانية جديدة، وأعداء جدد، و أدوات اختراق الحواسيب...

26/09/2024 SintelSedat Akfidan 6 دقيقة قراءة
م供养 Threat Hunters - Advanced Analytics and Artificial Intelligence Part 2

أمن المعلومات

إذا كنت تعمل في مجال أمن المعلومات، فلا يمكنك تجاهل مؤشرات التحذير من أي تهديد محتمل. كل يوم تظهر تهديدات جديدة أكثر تطوراً، وخصوم وأدوات اختراق الحواسيب. ويستمر نمو حجم بيانات أمن المعلومات بسرعة، مما يرهق المحترفين بالمعلومات غير المهمة. وفي الوقت نفسه، تقل عدد الدفاعيين بينما يقوى الجانب المظلم من خلال التنظيم والدعم المالي الحكومي. ماذا يمكن أن ينقذ العالم؟ بالطبع، الخارقون، ولكن خلف كل خارق ناجح يوجد مساعد تقني - في حالة الصيادين الرقميين، يكمن المساعد في عالم البيانات: مهندس بيانات.

هذا هو المقال الثاني عشر من سلسلة "صعود صياد التهديدات" في مدونتي. الآن يجب أن تكون تعرف جيداً على خارقينا وصيادينا للتهديدات. للحصول على معلومات أكثر حول السلسلة أو العثور على المقالات السابقة، يرجى الاطلاع على مقدمة السلسلة الخاصة بي أو قراءة المقال السابق "مجهزون بصيادين للتهديدات: تحليل متقدم وذكاء اصطناعي - الجزء 1".

مهندسو البيانات بين صيادين للتهديدات

قد يبدو أن مهندس البيانات يندرج بشكل غير مناسب بين صيادين للتهديدات، لكن مهاراتهم المكملة يمكن أن ترفع فريق صياد التهديدات من مستوى ممتاز إلى مستوى استثنائي. أمن المعلومات لا يقتصر فقط على المهارات التقنية والإجراءات التالية، بل يتطلب تفكيرًا تحليليًا وبحثيًا وإبداعيًا. بشكل مثير للدهشة، هذه هي نفس المهارات المطلوبة لنجاح مهندس البيانات. أحد الأسباب التي تجعل مهندسي البيانات وصيادين التهديدات يعملون معًا بشكل فعال هو هذا الربط.

يمضي مهندسو البيانات أيامهم بالتفاعل مع البيانات، الكشف عن الأنماط والرؤى التي لا يمكن العثور عليها باستخدام الأساليب التقليدية. هم مختصون في مجالات عديدة مثل علوم الحاسوب، والرياضيات والإحصاء وتعلم الآلة. تعاون صيادين التهديدات مع مهندسي البيانات يُعد بالغ الأهمية في أبحاث أمن المعلومات. بينما يحدد صيادو التهديدات ما الذي يبحثون عنه، فإن مهندسو البيانات يجدون طريقة استخلاص هذه الإشارات من بيانات واسعة ومعقدة. بالإضافة إلى إبراز المشكلات بشكل فعال، فإن البيانات المُعدة بعناية وتنظيفها تمكن من الوصول إلى مستوى أعلى من رؤى البيانات التي لا يمكن الوصول إليها عن طريق البحث المباشر في البيانات الأصلية. هذا الفرق يمكن أن يساعد في تجنب المواجهة أو اكتشافها مبكرًا قبل حدوث أي ضرر.

المشغل الماهر أو مجرد الضغط على زر

تغيرت أدوات أمن المعلومات. التطورات المستمرة تدمج أحدث تقنيات التعلم الآلي والكشف الذكي عن الأصول وتحليلها، مما يزيد من السرعة والكفاءة بشكل كبير. ومع ذلك، فإن هذه التطورات تؤدي إلى زيادة في تعقيد وصعوبة منع التهديدات.

وقد جعلت هذه التعقيدات أدوات الأمن أقل حدسية وشرحًا. ومع زيادة التعقيد، فإن خطر تحول صيادين التهديدات من مشغلين ماهرين إلى مجرد ضغط على زر يزداد. السبب ليس عدم رغبتهم في تعلم الأدوات، بل لأن معظم صيادين التهديدات لا يملكون الوقت الكافي لتركيز تخصصهم في أداة واحدة داخل مجموعات الأمان.

ربط مهندسي البيانات مع صيادين التهديدات يمكن أن يحل هذه المشكلة. مهندسو البيانات لا يكتفون فقط بتعلم طرق استخلاص المعلومات من البيانات، بل يعرفون أيضًا نقاط الضعف والخداع الشائعة في هذه الأساليب. بشكل أكثر أهمية، يفهمون نقاط الضعف في البيانات التي تُطبق هذه الأساليب عليها وكيفية التغلب على هذه النقاط.

على سبيل المثال، دعونا ننظر إلى هندسة الطلب. التركيب اللغوي، الطول، النبرة، وبنية الجمل يمكن أن تخلق الفرق بين استلام رد فهمي أو لا استلام أي رد على الإطلاق. أسوأ من عدم استلام الرد هو استلام رد خاطئ، ويعرف هذا أيضًا باسم الهلوسة. يمكن لمهندسي البيانات العمل مع صيادين التهديدات لتصميم طلبات فعالة بشكل متكرر باستخدام معرفتهم بالحقول وبيانات المعلومات. يمكن لفريق من صيادين التهديدات ومهندسي البيانات إنتاج نتائج عالية الجودة بشكل فعال.

مشكلة تحليل الأصول

مثال آخر على التعاون الفعّال بين صيادين التهديدات ومهندسي البيانات هو تحليل الأصول، وهو يشمل ربط جميع الأحداث والسلوك المرتبطة بأصل واحد. تتكون هذه المشكلة من جزأين: أولاً، نحن بحاجة إلى تحديد ما يشكل الأصل وما هي أفضل طريقة لتحديد التفاصيل والفصل. ثانيًا، نحن بحاجة إلى تحسين العلاقة بين الأنشطة المسجلة في مصادر البيانات المختلفة والتمثيلات المختلفة للأصول. على الرغم من أن هذا يبدو بسيطًا، إلا أن طريقة حل كل من هذين الجزأين ستؤثر مباشرة على جودة النتائج المستخلصة من البيانات.

لنفترض أن هناك مديرًا لنظام لديه حسابين في نظام معين. الحساب العادي يُستخدم لمهام يومية، بينما الآخر هو حساب مدير مميز. هل يجب دمج هذين الحسابين تحت نفس الأصل أم الاحتفاظ بهما كأصول منفصلة؟ من وجهة نظر صياد التهديدات، ينتمي كلا الحسابين إلى نفس الموظف، لذا من الطبيعي أن يتم دمجهما. ومع ذلك، من منظور تحليل البيانات وتحليل السلوك، فإن هذين الحسابين يخدمان أغراضًا مختلفة ويستخدمان عملية مختلفة، ولديهما إذن مختلف، وكميات بيانات مختلفة يتم نقلها، وحتى نماذج أنشطة مختلفة. بالإضافة إلى ذلك، عند مقارنة سلوكها مع زملائهم، لتحقيق أفضل النتائج، يجب مقارنة حساب المدير مع باقي حسابات المديرين والحساب العادي مع باقي الحسابات العادية. تشغيل نصوص PowerShell لإضافته أو حذفه أو رفع صلاحياته أمر طبيعي جدًا للمدير، لكنه أمر غير معتاد جدًا لمستخدم عادي.

دمج علوم البيانات في عملية صياد التهديدات

في هذه المرحلة، أتمنى أن تكون مقتنعًا بأن فريق صياد التهديدات يحتاج إلى مهندس بيانات. هناك عدة خيارات للاستعانة بواحد: يمكن تعيين عضو جديد في فريق علوم البيانات، أو الاستعانة بمنسق خارجي لعلوم البيانات أو خدمات مدفوعة، أو تعزيز المهارات بين أعضاء فريق أمن المعلومات الحالي. بعد تجميع فريق متعدد التخصصات، يمكنهم البدء من خلال معالجة حالة استخدام واحدة في كل مرة. سيكون مصدر الأفكار حول الحلول والحالات المستخدمة من كلا فريق صياد التهديدات وفريق علوم البيانات داخل فريق أمن المعلومات، مما يشكل ميزة في تنوع التخصصات.

بناءً على خبرتي في العمل مع فريق صياد التهديدات، فإن الخبراء في الصيد العملي عادةً يجلبون تفاصيل حول حالات الاستخدام التي شاهدوها في الميدان، بالإضافة إلى الأساليب التي استخدموها للتعامل مع هذه الحالات. بعد أن يشرح صيادو التهديدات تعقيدات حالة الاستخدام، والأساليب المستخدمة في اكتشافها، وقيود الأدوات الحالية، يمكن لمهندسي البيانات مراجعة البيانات. يأخذون في الاعتبار جوانب مختلفة للمشكلة والبيانات الموجودة، وغالبًا ما يتجهون إلى تحليلها كمشكلة رياضية أو منطقية. هذا يشكل أساسًا لإجراء جلسات تفكير مكثفة لإيجاد حلول جديدة، وإجراء اختبارات وتأكيداتها، وأخيرًا دمج هذه الحلول الجديدة بشكل دائم في معدات الدفاع الأمامي.

يمكن لمتعاون في فريق علوم البيانات أيضًا اكتشاف حالة استخدام جديدة تعتمد على خوارزميات جديدة أو طرق حسابية جديدة أو مصادر بيانات جديدة. في هذه الحالة، يشارك مهندسو البيانات نتائجهم مع صيادو التهديدات، ويقومون بجلسة تفكير مشتركة لتحديد قيمة هذه النتائج وكيف يمكنها تحسين الحلول الحالية. على سبيل المثال، قد يكتشف فريق علوم البيانات أن هناك أنماط تشبه اللغة الطبيعية في إدخالات سطر الأوامر، ويقترح أن يتم استخدام نماذج قائمة على اللغة للكشف عن هجمات الاكتشاف. بفضل التعاون الوثيق مع صيادو التهديدات، تم تطوير طريقة جديدة وفعالة للكشف عن سطر الأوامر، وقد تم اختبار الفكرة عدة مرات واختبارها وتقديرها.

الخاتمة

يمكن لمهندسي البيانات مساعدة فرق صياد التهديدات على العمل بشكل أقل وليس أكثر ذكاءً، وعندما يتم دمجه بشكل جيد وضمهم بشكل مناسب، يمكنهم مساعدة خارقينا صيادو التهديدات على تخفيف عبء العمل الواقع على أكتافهم. تبادل الأفكار بين جميع أعضاء الفريق في عدة دوائر يوسع بشكل طبيعي نطاق تطبيقات أمن المعلومات المختلفة. وبما أن المنافسة لا تتوقف أبدًا، ولا ينتهي فريق الدفاع أبدًا، يجب أن تستمر هذه تدفق الأفكار، لكن هذا هو صعوبة وجمال هذه المهنة.

احصل على معلومات إضافية حول أمن المعلومات من OpenText

هل جاهز لتفعيل فريق صياد التهديدات باستخدام المنتجات والخدمات والتدريبات لحماية معلوماتك القيمة للغاية والحساسة؟ للحصول على رؤية 360 درجة في نقاط الضعف والأعطال، تحقق من محفظتنا الشاملة لحلول الأمان الحديثة التي توفرها OpenText، والتي تساعد صيادو التهديدات وتحليلات الأمن على تحديد وتصنيف وتقييم السلوك غير الطبيعي والضار في جميع نقاط الطرفية وحركة المرور الشبكية.

المصدر: مجهزون بصيادين للتهديدات: تحليل متقدم وذكاء اصطناعي - الجزء 2 - مدونات OpenText