تصور کنید که در قلب یک شهر دیجیتالی بزرگ زندگی می‌کنید، شهری که هر روز با تهدیدات پیچیده و ناپیدا مواجه است. هکرها و بدافزارها مانند سارقانی هستند که در سایه‌ها کمین کرده‌اند و در انتظار فرصتی برای

حمله هستند. در این شهر، نگهبانان انسانی روز و شب تلاش می‌کنند تا از اطلاعات و داده‌های ارزشمند شهر دفاع کنند، اما تعداد تهدیدات و پیچیدگی آن‌ها فراتر از توان انسان‌هاست.

حال نیرویی جدید به این شهر وارد شده، هوش مصنوعی! هوش مصنوعی به عنوان نگهبانی با چشمانی همیشه بیدار، قادر به تجزیه و تحلیل حجم عظیمی از داده‌ها در کسری از ثانیه، و شناسایی الگوهای خطرناک است که نه تنها توانایی شناسایی تهدیدات را دارد، بلکه می‌تواند به طور خودکار به آن‌ها پاسخ دهد و اقدامات حفاظتی لازم را بدون دخالت انسانی انجام دهد. این همان نیرویی است که هوش مصنوعی و اتوماسیون به امنیت سایبری آورده‌اند.

در این مقاله، ما به دنیای هیجان‌انگیز خودکارسازی امنیت سایبری وارد شده و نشان می‌دهیم که چگونه هوش مصنوعی می‌تواند به صورت خودکار به سازمان‌ها کمک کند تا در مقابل حملات سایبری مقاومت کنند.

 

خودکارسازی امنیت

خودکارسازی امنیت، مفهومی است که از هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) برای حذف تهدیدات قبل از تبدیل شدن به نفوذ استفاده می‌کند. امروزه، مهاجمان از خودکارسازی و هوش مصنوعی برای انجام حملات سایبری پیچیده و گسترده، به‌ویژه در محیط‌های IT پیچیده و بدون مرز (مانند چند ابر یا multi cloud) استفاده می‌کنند. این فرآیند حتی بدون دخالت انسانی نیز می‌تواند موثر باشد اما معمولاً به عنوان مکمل تیم مرکز عملیات امنیت  SOCعمل می‌کند.

 رابطه بین خودکارسازی و امنیت سایبری چگونه است؟

خودکارسازی بسیاری از فرآیندهای دستی را حذف می‌کند و هشدارها را کاهش می‌دهد، وظایف امنیتی تکراری را بسیار سریع‌تر برای تحلیلگران SOC انجام می‌دهد.

اما درست همانطور که تیم‌های امنیتی می‌توانند از خودکارسازی برای تاب‌آوری سایبری خود استفاده کنند، مهاجمان نیز می‌توانند از خودکارسازی برای حملات سایبری بهره ببرند. بسیاری از حملات سایبری امروزی از خودکارسازی برای افزایش مقیاس حملات  استفاده می‌کنند.

بیشتر بخوانید: آشنایی جامع با EDR و دلایل استفاده از آن به جای آنتی‌ویروس

واقعیت این است که فرآیندهای دستی نمی‌توانند با حجم تهدیدات خودکار رقابت کنند. به همین دلیل سازمان‌ها به طور فزاینده‌ای به خودکارسازی امنیت سایبری در دفاع‌های خود افزوده‌اند. به عبارت دیگرمی توان گفت مبارزه هوش مصنوعی با هوش مصنوعی!

تنها تصور کنید که وقتی حملات توسط هوش مصنوعی سازمان دهی شده اند چگونه می توان با سیستم های قدیمی به مقابله با آن ها پرداخت؟!

مزایای استفاده از سیستم‌های امنیتی خودکار

  شناسایی و پاسخ سریع تر به تهدیدات 

اتوماسیون سیستم‌های امنیتی می‌توانند مقادیر عظیمی از داده‌ها را پردازش کرده و الگوهایی را کشف کنند که ممکن است تشخیص شان برای انسان‌ها بسیاردشوار باشد.

به عنوان مثال، امنیت ابری را در نظر بگیرید. زیرساخت‌های امنیتی پراکنده در سیستم‌های ابری و محلی منجر به هزاران هشدار در روز می‌شوند، که برخی از حوادث ممکن است چندین روز طول بکشد تا بررسی شوند. با خودکارسازی، این هشدارهای امنیتی ابری به اقدامات خودکار تبدیل می‌شوند.

  کاهش احتمال خطای انسانی

تحلیلگران امنیتی اغلب به دلیل حجم زیاد حوادثی که نیاز به توجه دارند، دچار خستگی و فشار کار می‌شوند که منجر به خطاهای انسانی می‌شود. در حاضر حاضر طبق آخرین آمار، بیش از 74٪ از نفوذها شامل خطای انسانی بوده‌اند.

خودکارسازی امنیت بسیاری از وظایف تکراری و خسته‌کننده‌ای که معمولاً به تحلیلگران محول می‌شود را حذف می‌کند و بینش‌های عمیق فراهم می‌کند که به تصمیم‌گیری کمک می‌کند.

  افزایش کارایی عملیاتی

خودکارسازی امنیت فراتر از مسئولیت‌های دستی SOC است. تیم‌های امنیتی اغلب با پیکربندی‌های نادرست دست و پنجه نرم می‌کنند که این باعث می‌شود تغییرات به خطاها دچار شوند و عملیات را کند کنند.

با خودکارسازی، تیم شما می‌تواند گردش‌کارهایی سفارشی‌سازی کند که کل فرآیند تغییر سیاست را از برنامه‌ریزی تا اعتبارسنجی و حسابرسی خودکار می‌کند. این امر خطر خطاهای انسانی را از بین می‌برد و هرگونه اختلال در تیم امنیتی شما را به حداقل می‌رساند.

روش‌های امن‌سازی خودکار شبکه بر پایه هوش مصنوعی

هوش مصنوعی با ارائه راهکارهای نوین و پیشرفته می‌تواند نقش مهمی در امن‌سازی خودکار شبکه‌ها ایفا کند. از تشخیص و پاسخ به تهدیدات گرفته تا پیش‌بینی و بهبود مستمر امنیت، هوش مصنوعی ابزارهای قدرتمندی را در اختیار مدیران شبکه قرار می‌دهد. تعدادی از روش های امن سازی خودکار شبکه بر پایه هوش مصنوعی عبارتند از:

  تشخیص تهدیدات

یکی از کاربردهای مهم هوش مصنوعی در امنیت شبکه، تشخیص تهدیدات است. با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین (Machine Learning) و یادگیری عمیق (Deep Learning)، می‌توان الگوهای غیرعادی و فعالیت‌های مشکوک را در ترافیک شبکه شناسایی کرد. این الگوریتم‌ها می‌توانند به صورت خودکار رفتارهای مخرب مانند حملات DDoS، نفوذ به سیستم‌ها و بدافزارها را شناسایی و مسدود کنند.

مثال:

- شبکه‌های عصبی عمیق (Deep Neural Networks): استفاده از DNN برای تحلیل ترافیک شبکه و شناسایی الگوهای پیچیده حملات.

- ماشین بردار پشتیبان (Support vector machines) : استفاده از SVM برای دسته‌بندی ترافیک شبکه به دو دسته عادی و مشکوک.

  پاسخ خودکار به تهدیدات

پس از تشخیص تهدیدات، گام بعدی پاسخ خودکار به این تهدیدات است. هوش مصنوعی می‌تواند از طریق سیستم‌های پاسخگویی خودکار، به تهدیدات شناسایی شده واکنش نشان دهد و اقداماتی مانند مسدود کردن دسترسی، محدود کردن ترافیک و اطلاع‌رسانی به مدیران شبکه را انجام دهد.

مثال:

- سیستم‌های پاسخگویی خودکار (Automated Response Systems): سیستم‌هایی که به صورت خودکار اقدامات امنیتی را پس از شناسایی تهدیدات انجام می‌دهند.

- مدیریت وقایع و اطلاعات امنیتی  SIEM(security information and event management):  استفاده از SIEM برای تحلیل داده‌های امنیتی و پاسخگویی به تهدیدات در زمان واقعی.

   پیش‌بینی تهدیدات

هوش مصنوعی می‌تواند با تحلیل داده‌های گذشته، الگوهای رفتاری را پیش‌بینی کند و به پیش‌بینی تهدیدات آینده بپردازد. این پیش‌بینی‌ها می‌تواند به مدیران شبکه کمک کند تا اقدامات پیشگیرانه مناسبی را اتخاذ کنند و از وقوع حملات جلوگیری کنند.

مثال‌:

- مدل‌های پیش‌بینی  (Predictive Models): استفاده از مدل‌های پیش‌بینی برای شناسایی الگوهای رفتاری و پیش‌بینی تهدیدات احتمالی.

- تحلیل داده‌های بزرگ (Big Data Analytics): تحلیل حجم بزرگی از داده‌های ترافیک شبکه برای شناسایی روندهای غیرعادی و پیش‌بینی تهدیدات.

  بهبود امنیت از طریق یادگیری مستمر

یکی از ویژگی‌های بارز هوش مصنوعی قابلیت یادگیری مستمر است. سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند با تحلیل داده‌های جدید و به‌روزرسانی مدل‌های خود، به طور مستمر بهبود یابند و با تهدیدات جدید تطبیق پیدا کنند.

مثال‌:

- یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning): استفاده از یادگیری تقویتی برای بهبود مستمر عملکرد سیستم‌های امنیتی.

- به‌روزرسانی مدل‌ها (Model Updating): به‌روزرسانی مستمر مدل‌های هوش مصنوعی با داده‌های جدید برای تطبیق با تهدیدات جدید.

نمونه‌هایی از ابزارهای خودکارسازی امنیت

  گسترش شناسایی و پاسخ توسط (چیست ؟XDR)

گسترش شناسایی و پاسخ (XDR) ابزارهای سنتی EDR را به هر منبع داده، از جمله چند ابری، شبکه‌ها و نقاط پایانی گسترش می‌دهد. سیستم‌های XDR از تحلیل، مدل‌سازی و خودکارسازی برای کاهش زمان کشف، شکار، تحقیق و پاسخ به تهدید استفاده می‌کنند.

  ارکستراسیون امنیتی، اتوماسیون و پاسخگویی (SOAR)

ابزارهای SOAR به هماهنگی، اجرا و خودکارسازی وظایف بین افراد و ابزارها در یک پلتفرم ارکستراسیون امنیت سایبری یکپارچه کمک می‌کنند. یک راه‌حل SOAR معمولاً مدیریت تهدید و آسیب‌پذیری، پاسخ به حوادث امنیتی و خودکارسازی عملیات امنیتی را شامل می‌شود.

  مدیریت آسیب‌پذیری

مدیریت آسیب‌پذیری به مجموعه‌ای از ابزارها و فرآیندها اشاره دارد که شناسایی، ارزیابی و ترمیم آسیب‌پذیری‌ها را خودکار می‌کنند. مدیریت آسیب‌پذیری شامل اسکن‌های ارزیابی خودکار و گزارش‌ها، ابزارهای مدیریت سطح حمله و یکپارچه‌سازی با SOAR است.

  AIOps

AIOps کاربرد هوش مصنوعی در عملیات فناوری اطلاعات است. AIOps مقادیر زیادی از داده‌ها را تحلیل می‌کند تا تصمیم‌گیری‌ها را خودکار کند. به عنوان مثال، با NetOps ، هوش مصنوعی می‌تواند داده‌های سلامت شبکه را تحلیل کرده و به تیم‌های تغییر شبکه بینش‌های دقیقی درباره چگونگی بهبود کل شبکه ارائه دهد.

چگونه یکپارچه‌سازی امنیت سایبری بر خودکارسازی تأثیر می‌گذارد؟

سیستم دفاع سنتی امنیت سایبری با حملات امروزی مبتنی بر هوش مصنوعی به سختی هماهنگ می‌شوند. سازمان‌ها باید با استفاده از هوش مصنوعی با هوش مصنوعی مبارزه کنند.

اما برای به‌کارگیری مناسب هوش مصنوعی و خودکارسازی در دفاع‌های سایبری خود، ابزارهای امنیتی نیاز به حجم زیادی از داده‌ها که از سراسر زیرساخت شما جمع‌آوری شده دارند. این بدان معناست که عناصر داده از سراسر شبکه، ابر، عملیات و نقاط پایانی شما جمع‌آوری شوند.

داده‌ها همچنین باید در تمام نقاط تماس از نظر قالب، ساختار و برچسب‌گذاری یکسان باشند. این داده‌های تجمیع‌شده به خودکارسازی امنیتی شما امکان شناسایی و جلوگیری از حملات را با یا بدون کمک تحلیلگران می‌دهد.

اینجاست که یکپارچه‌سازی امنیت سایبری وارد می‌شود. با یکپارچه‌سازی امنیت سایبری، عناصر داده از کل زیرساخت شما در یک دریاچه داده مرکزی جمع‌آوری می‌شوند. ابزارها اطلاعات و داده‌های یکسانی را به اشتراک می‌گذارند که به الگوریتم‌های هوش مصنوعی اجازه می‌دهد دقت بیشتری در شناسایی و پاسخ به تهدیدات آینده داشته باشند.

قابلیت‌های هوش مصنوعی می‌توانند تهدیدات را بر اساس کاربر، دستگاه یا موقعیت مکانی جدا کنند و اقدامات مناسب را آغاز کنند. همزمان، کارشناسان انسانی می‌توانند تصمیم بگیرند که چگونه حملات را بررسی و مدیریت کنند.

سوالات متداول درباره خودکارسازی در امنیت سایبری یکپارچه

  آیا برای خودکارسازی امنیت نیاز به یکپارچه‌سازی امنیت سایبری است؟

خودکارسازی امنیت در اشکال مختلفی وجود دارد که ممکن است نیاز به یکپارچه‌سازی داشته باشد یا نداشته باشد. با این حال، هوش مصنوعی هنگامی که داده‌های مناسب در دسترس دارد، بسیار مؤثرتر در ارزیابی الگوها و اسکن برای تهدیدات ناشناخته عمل می‌کند. یکپارچه‌سازی امنیت سایبری می‌تواند این داده‌ها را فراهم کند و به تهدیدات سریع‌تر از انسان‌ها پاسخ دهد.

  آیا خودکارسازی آینده امنیت سایبری است؟

مهاجمان امروزی از هوش مصنوعی و خودکارسازی برای انجام حملات صفر روزه (Zero-dayvulnerability exploit) استفاده می‌کنند. با تکامل این فناوری‌ها، حملات حتی پیچیده‌تر و غیرقابل مدیریت‌ خواهند شد. به همین دلیل، خودکارسازی به طور قطع برای پیشی گرفتن از تهدیدات آینده و تقویت وضعیت کلی امنیت ضروری خواهد بود.

  آیا خودکارسازی جایگزین تحلیلگران SOC خواهد شد؟

هوش مصنوعی و خودکارسازی می‌توانند بسیاری از نقش‌های معمولاً پر شده توسط تحلیلگران مرکز عملیات امنیتی (SOC) را (پیشگیری، شناسایی و پاسخ) بر عهده بگیرند. اما این فناوری‌ها به تنهایی نمی‌توانند جایگزین یک تیم SOC سنتی شوند. در عوض، خودکارسازی می‌تواند مکمل تیم SOC شما باشد و به طور قابل توجهی وضعیت ریسک شما را بهبود بخشد.