ML هو دفاع حيوي ضد أسطح الهجمات الرقمية

نشرت: 2022-09-19

أصبحت تقنية التعلم الآلي لا تقدر بثمن في العديد من جوانب قطاع تكنولوجيا المعلومات. أظهرت دراسة أجرتها Markets and Markets أن سوق تكنولوجيا التعلم الآلي ينمو أكثر من 44٪ سنويًا.

أحد أكبر العوامل التي تدفع الطلب على تكنولوجيا التعلم الآلي هو الحاجة المتزايدة لحلول الأمن السيبراني. أصبحت الهجمات الإلكترونية أكثر شيوعًا كل عام. لحسن الحظ ، سهّلت التطورات في التعلم الآلي من إيقافهم في مساراتهم.

أحد أكبر تطبيقات التعلم الآلي في الأمن السيبراني هو إيقاف أسطح الهجمات الرقمية. لتقدير فوائد التعلم الآلي في هذا التطبيق ، من المهم فهم طبيعة هذه الهجمات الإلكترونية وأفضل الطرق لمنعها.

كيف يمكن لتقنية التعلم الآلي أن توقف هجومًا رقميًا على السطح؟

مع توسيع المؤسسات لبصمتهم الرقمية للوصول إلى المزيد من العملاء على المزيد من الأجهزة عبر المزيد من البلدان ، يزداد تعرضهم (سطح الهجوم) لكل من الجهات الفاعلة في التهديدات الداخلية والخارجية. ومما زاد الطين بلة ، أن عددًا من مجرمي الإنترنت يستخدمون تقنية الذكاء الاصطناعي لشن هجمات إلكترونية أكثر تدميراً من أي وقت مضى.

والخبر السار هو أن محترفي الأمن السيبراني يستخدمون التعلم الآلي أيضًا. هناك عدد متزايد من الطرق التي تمكنهم من تقوية دفاعاتهم بالتعلم الآلي. يتضمن ذلك استخدام التعلم الآلي لإيقاف أسطح الهجوم الرقمية.

ولكن ما هي أسطح الهجمات الرقمية وما الذي يمكن أن يفعله التعلم الآلي لإيقافها؟

نظرة عامة على أسطح الهجوم الرقمي

قد يبدو أن سطح الهجوم المتزايد هو ببساطة وصفة لكارثة حيث تكون الخروقات الأمنية أمرًا لا مفر منه. لحسن الحظ ليس هذا هو الحال. تتعاون العديد من المنظمات مع خبراء رسم خرائط سطح الهجوم والمراقبة لتحديد مخاطرهم وتقديم خطوات علاجية للحماية من الانتهاكات.

يشير مصطلح سطح الهجوم الرقمي إلى مجموع كل موجهات الهجوم المحتملة التي تتعرض لها مؤسستك للجهات الفاعلة المهددة ، والتي يمكن استخدامها لشن هجوم ضار ضد مؤسستك. ببساطة ، ما هي التقنيات التي يمكن أن تهدد الجهات الفاعلة للوصول إلى مؤسستك؟

للوهلة الأولى ، قد يبدو تأكيدًا سهلاً أن تقوم ببساطة بإدراج جميع العقد المتصلة بالشبكة. بمجرد إجراء فحص عن كثب على الرغم من أنك ستجد قريبًا العديد من النواقل المحتملة التي لم تعتبرها من قبل نقاط ضعف.

أكثر أنواع متجهات سطح الهجوم شيوعًا هي تلك العقد التي نعرفها. سيشمل ذلك جميع التقنيات المدارة للمؤسسة. من محطات العمل والخوادم إلى مواقع الويب الخارجية وخدمات الويب التي تستضيف واجهات برمجة التطبيقات العامة.

النوع الثاني من متجه سطح الهجوم هو جميع التقنيات المدارة التي تقع خارج نطاق التأثير المباشر للمؤسسة. ما إذا كانت المخاطر قد تم تقديمها دون علم فريق تكنولوجيا المعلومات ، مثل shadow IT ، على سبيل المثال ، أو ما إذا كانت هناك موارد عبر الإنترنت تم نسيانها.

وثالثًا ، إذا لم تكن المجالات المذكورة أعلاه كافية ، فلا تزال المنظمات بحاجة إلى التعامل مع الجهات الفاعلة في التهديد التي يمكنها إنشاء موارد خاصة بها. من البرامج الضارة والهندسة الاجتماعية إلى الموارد التي تم إنشاؤها خصيصًا للتنكر كمؤسستك لجمع بيانات الاعتماد والمعلومات الحساسة الأخرى.

كيف يمكن للتعلم الآلي أن يوقف نواقل الهجوم؟

هناك الكثير من الفوائد لاستخدام تقنية التعلم الآلي لإيقاف الهجمات الإلكترونية. بعضها مذكور أدناه:

  • يساعد التعلم الآلي المتخصصين في الأمن السيبراني على أتمتة مهام معينة قد تكون متكررة للغاية لولا ذلك. هذا يحرر وقتهم للتركيز على مهام تحليل التهديدات الأكثر أهمية.
  • يمكن تدريب تقنية التعلم الآلي على التعرف على التهديدات التي يصعب اكتشافها بخلاف ذلك. على سبيل المثال ، يمكنه إجراء تحليلات لتسجيل المخاطر على رسائل البريد الإلكتروني التي قد تُستخدم في التصيد الاحتيالي.
  • يساعد التعلم الآلي في تحديد نقاط الضعف في البنية التحتية للأمن السيبراني ، مثل جدران الحماية القديمة. يمكنه اختبار اتصال فريق الأمن السيبراني لإجراء التعديلات المناسبة.

ونتيجة لذلك ، فإن التعلم الآلي لا يقدر بثمن في إيقاف نواقل الهجوم من جميع الأنواع.

خمسة نواقل هجوم شائعة يجب تعليم التعلم الآلي لمكافحتها

هناك عدد من موجهات الهجوم المختلفة التي يستخدمها مجرمو الإنترنت. يجب تدريب تقنية التعلم الآلي على معالجتها. أكبر مدرج أدناه.

بيانات اعتماد المستخدم والسحابة

تعد قيود الحساب وسياسات كلمة المرور من بين آليات الأمان الأكثر إهمالًا وتشكل خطرًا كبيرًا على المؤسسات على مستوى العالم. يعتاد المستخدمون على إعادة استخدام بيانات اعتمادهم التنظيمية في ملفات تعريف الوسائط الاجتماعية الخاصة بهم ، وتقديم بيانات اعتمادهم عن غير قصد أثناء تسرب البيانات. البعد الآخر هو حيث لا يطبق المسؤولون مبدأ الامتياز الأقل. يمكن أن يؤدي الجمع بين هذه المتجهات إلى انتهاكات مدمرة للبيانات.

واجهات برمجة التطبيقات وتطبيقات الويب التابعة لجهات خارجية

تعد واجهات برمجة التطبيقات (API) هدفًا جذابًا للمتسللين لأنها تسمح للمهاجمين بالوصول إلى أنظمة آمنة بخلاف ذلك واستغلال نقاط الضعف. غالبًا ما تكون واجهات برمجة التطبيقات عرضة للثغرات الأمنية المماثلة مثل تطبيقات الويب ، مثل ضوابط الوصول الفاشلة ، والحقن ، والتهيئة الخاطئة للأمان بسبب الطبيعة التلقائية لمستخدميها. يتم تدريب أدوات الأمن السيبراني الأحدث المدفوعة بالتعلم الآلي للتعرف على هذه التهديدات.

أمان البريد الإلكتروني

غالبًا ما يتم التغاضي عن أمان البريد الإلكتروني. قد تكون أكثر تقديراً للحاجة إلى تدريب أدوات التعلم الآلي الخاصة بك لإيقاف هجمات التصيد الاحتيالي إذا أدركت أن واحدة من كل 99 رسالة بريد إلكتروني هي محاولة تصيد احتيالي.

يلزم وجود أطر عمل سياسة الأمان وإجراءات مصادقة البريد الإلكتروني المماثلة للحماية من انتحال البريد الإلكتروني من الجهات الفاعلة في التهديد. الخطر الرئيسي الثاني الذي يقدمه البريد الإلكتروني هو البرامج الضارة. تفتح الخوادم التي لم يتم تكوينها للمسح المرفقات عالية الخطورة الباب أمام الجهات الفاعلة الخارجية للتهديد للوصول من خلال الهندسة الاجتماعية والمرفقات الضارة.

Shadow IT

يُعرف استخدام أنظمة الكمبيوتر والأجهزة والتطبيقات والموارد بدون سلطة قسم تقنية المعلومات الصريحة باسم shadow IT. مع شعبية التطبيقات والخدمات المستندة إلى السحابة في السنوات الأخيرة ، فقد ارتفعت بمعدل أسي. على الرغم من أن Shadow IT يمكن أن يعزز إنتاجية الموظفين ويعزز الابتكار ، إلا أنه يمكن أن يشكل أيضًا مخاوف أمنية كبيرة لمؤسستك عن طريق تسريب البيانات وربما انتهاك معايير الامتثال التنظيمي. تحتاج إلى التأكد من أن أدوات التعلم الآلي مدربة على التعرف على نقاط الضعف في نظام الظل الخاص بتكنولوجيا المعلومات.

الأصول التقنية غير المُدارة

مع تقدم التقنيات السحابية ، قد تظل المؤسسات لديها اتصالات بالأنظمة القديمة والعكس صحيح. كان من الممكن أيضًا أن تكون هذه الاتصالات معتمدة من تطبيقات المؤسسة إلى موردي الجهات الخارجية التي تم إيقاف تشغيلها. يمكن أن تكون أيضًا روابط داخلية لعناوين IP للشركة أو مجالات تخزين منتهية الصلاحية. تعمل هذه الأصول غير المُدارة دائمًا على تشغيل برامج قديمة مع وجود ثغرات أمنية معروفة لم يتم إصلاحها مطلقًا ، مما يسهل على الجهات الفاعلة المهرة في مجال التهديد استغلالها.

التعلم الآلي أمر بالغ الأهمية لوقف الهجمات الرقمية على الأسطح

لاستعادة السيطرة على سطح الهجوم الرقمي الخاص بك ، يجب الحصول على رؤية شاملة لسطح الهجوم. تجعل تكنولوجيا التعلم الآلي هذه المهمة أسهل بكثير. سيسمح لك ذلك بتحديد المخاطر التي يشكلونها وإدارتها بكفاءة. يمكن تحقيق رؤية الأمن السيبراني بسرعة من خلال الشراكة مع أخصائي أمن صناعي يمكنه توفير أدوات مراقبة في الوقت الفعلي لمعالجة المخاطر قبل حدوث الانتهاكات.