إدارة الثغرات الأمنية المدعومة بالذكاء الاصطناعي

تتضمن إدارة الثغرات الأمنية دورة مستمرة من تحديد نقاط الضعف وإعطائها الأولوية والتخفيف منها داخل تطبيقات البرامج والشبكات وأنظمة الكمبيوتر. تعد هذه الاستراتيجية الاستباقية ضرورية لحماية الأصول الرقمية للمؤسسة والحفاظ على أمنها وسلامتها.

لتبسيط العملية وجعلها أسهل، نحتاج إلى إشراك الذكاء الاصطناعي (AI). دعونا نلقي نظرة على مدى فعالية الذكاء الاصطناعي في إدارة الثغرات الأمنية وكيف يمكن تنفيذه.

سيؤدي استخدام الذكاء الاصطناعي إلى الارتقاء بإدارة الثغرات الأمنية إلى المستوى التالي. لا يقتصر دور الذكاء الاصطناعي على تقليل وقت التحليل فحسب، بل يعمل أيضًا على تحديد التهديدات بفعالية.

بمجرد أن نقرر استخدام الذكاء الاصطناعي لإدارة الثغرات، نحتاج إلى جمع معلومات حول كيفية استجابة الذكاء الاصطناعي وما نوع البيانات التي يجب تحليلها لتحديد الخوارزميات المناسبة. تتفوق خوارزميات الذكاء الاصطناعي وتقنيات التعلم الآلي في اكتشاف التهديدات المعقدة وغير المرئية من قبل.

من خلال تحليل كميات هائلة من البيانات، بما في ذلك سجلات الأمان وسجلات حركة مرور الشبكة و استعلامات التهديدات، يمكن للأنظمة المستندة إلى الذكاء الاصطناعي تحديد الأنماط والحالات الشاذة التي تشير إلى نقاط الضعف أو الهجمات المحتملة. وسيؤدي تحويل السجلات إلى بيانات ومخططات إلى جعل التحليل أبسط وأسرع. يجب تحديد الحوادث بناءً على المخاطر الأمنية، ويجب أن يتم الإخطار لاتخاذ إجراءات فورية.

التعلم الذاتي هو مجال آخر يمكن تدريب الذكاء الاصطناعي فيه باستخدام البيانات. وهذا سيمكن الذكاء الاصطناعي من أن يكون على اطلاع دائم بالبيئة المتغيرة وقادر على مواجهة التهديدات الجديدة والناشئة. سيحدد الذكاء الاصطناعي التهديدات عالية الخطورة والتهديدات التي لم تكن مرئية من قبل.

يتطلب تنفيذ الذكاء الاصطناعي تكرارا لتدريب النموذج، وقد يستغرق ذلك وقتا طويلا. ولكن بمرور الوقت، يصبح من الأسهل تحديد التهديدات والعيوب. تجمع منصات الذكاء الاصطناعي باستمرار رؤى من البيانات، متكيفة مع تغير المشهد والمخاطر الناشئة. ومع تقدمها، فإنها تعزز من دقتها وفعاليتها في تحديد نقاط الضعف وتقديم الإرشادات العملية.

أثناء تدريب الذكاء الاصطناعي، نحتاج أيضًا إلى النظر في التكتيكات والتقنيات الواردة في إطار عمل MITRE ATT&CK كجزء من التعلم الذاتي للذكاء الاصطناعي. سيؤدي دمج إطار عمل MITRE مع الذكاء الاصطناعي إلى اكتشاف 90% من التهديدات عالية الخطورة وإيقافها.

من خلال تحليل البيانات السابقة والاختراقات الأمنية، يتمتع الذكاء الاصطناعي بالقدرة على التنبؤ بالهجمات ومنع استغلال الثغرات بشكل استباقي.

جمع المتطلبات: يجب تحليل السجلات والتقارير. يشمل ذلك مواصفات مثل الإدخالات، والمخرجات، والمتغير التابع، والمتغير المستقل، والرؤى القابلة للتنفيذ.

التخطيط: يجب اختيار الخوارزميات وتقنيات التعلم الآلي، بالإضافة إلى التغذية والمتغيرات بين الإدخال والإخراج. ستحدد التقنيات المتغيرات والكلمات الرئيسية التي يتم البحث عنها وكيفية عرض النتائج في جدول. سيتم سحب النتائج النهائية من الجدول وإضافتها إلى مخطط للحصول على رؤى قابلة للتنفيذ.

البرمجة: يجب كتابة الرمز البرمجي بما يفي بالمتطلبات. من المستحسن التحقق مما إذا كان ملف الإدخال قد تمت قراءته ويقوم بإنشاء ملف الإخراج.

الاختبار: يجب اختبار البرمجة والعناصر الأخرى وتشخيص المشكلات.

التعليقات: يجب إنشاء حلقة تعليقات وملاحظات لمعرفة ما إذا كان الناتج المتوقع قد تم تحقيقه. ينبغي إجراء التحسينات بناءً على التعليقات. يجب تكرار هذه الخطوات للتحسين المستمر.

يمكن للمؤسسات تحويل ممارسات إدارة الثغرات الأمنية من خلال الأتمتة والذكاء الاصطناعي والقدرات الاستباقية. من خلال الاستفادة من الذكاء الاصطناعي في إدارة الثغرات الأمنية، يمكن للمؤسسات تعزيز الوضع الأمني، والبقاء في صدارة التهديدات الناشئة وحماية الأصول وبياناتها القيّمة في مشهد الأمن السيبراني سريع التطور اليوم.

ومع ذلك، من المهم أن ندرك أنه لا ينبغي النظر إلى الذكاء الاصطناعي كحل مستقل، بل كتعزيز لأنظمة إدارة الثغرات الأمنية التقليدية. تتحقق أفضل النتائج عندما يتم دمج الذكاء الاصطناعي واستخدامه جنباً إلى جنب مع الأساليب القائمة.