یادگیری ماشین (Machine Learning) زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی (AI) است که شامل آموزش الگوریتم‌ها برای شناسایی الگوها و اتخاذ تصمیم‌های مبتنی بر داده می‌شود. EDR (تشخیص و پاسخ نقطه پایانی) از یادگیری ماشین برای بهبود توانایی خود در کشف، تحلیل و پاسخ به تهدیدات به‌صورت لحظه‌ای استفاده می‌کند و به همین دلیل به جزء حیاتی استراتژی‌های مدرن امنیت سایبری تبدیل شده است.
در زمینه EDR، یادگیری ماشین قابلیت‌های کشف و پاسخ به تهدیدات را از طریق موارد زیر ارتقا می‌دهد:
-
تحلیل رفتاری: الگوریتم‌های یادگیری ماشین رفتار برنامه‌ها و فرآیندها روی نقاط پایانی را تحلیل می‌کنند تا ناهنجاری‌هایی که ممکن است نشان‌دهنده فعالیت مخرب باشند را شناسایی کنند.
-
هوش تهدید: مدل‌های یادگیری ماشین به‌طور مداوم از داده‌های جدید یاد می‌گیرند تا درک خود از تهدیدات شناخته‌شده و نوظهور را بهبود دهند و دقت کشف تهدیدات را افزایش دهند.
-
تحلیل پیش‌بینی‌کننده: یادگیری ماشین می‌تواند بر اساس داده‌ها و الگوهای تاریخی تهدیدات احتمالی را پیش‌بینی کند و امکان کاهش پیشگیرانه تهدیدات را فراهم کند.
-
پاسخ خودکار: یادگیری ماشین پاسخ‌های خودکار به تهدیدات شناسایی‌شده را ممکن می‌کند و زمان کاهش و رفع حوادث امنیتی را کاهش می‌دهد.
چگونه EDR و یادگیری ماشین با هم کار می‌کنند؟
در چشم‌انداز به‌سرعت در حال تحول امنیت سایبری امروز، سیستم‌های EDR بیش از پیش یادگیری ماشین را برای ارتقاء قابلیت‌های کشف و پاسخ به تهدیدات ادغام می‌کنند.
با بهره‌گیری از یادگیری ماشین، سیستم‌های EDR می‌توانند حجم عظیمی از داده‌ها را در لحظه تحلیل کنند، الگوها و ناهنجاری‌های پیچیده را شناسایی کنند و با سرعت و دقت بی‌سابقه‌ای به تهدیدات پاسخ دهند.
این ترکیب قدرتمند به سازمان‌ها این امکان را می‌دهد که به‌طور فعال در برابر تهدیدات پیشرفته سایبری دفاع کنند، خطاهای مثبت کاذب را کاهش دهند و به‌طور مداوم خود را با بردارهای حمله جدید و نوظهور تطبیق دهند. EDR و یادگیری ماشین یک استراتژی دفاعی پویا و هوشمند ایجاد می‌کنند که امنیت نقاط پایانی را تقویت می‌کند و محافظتی قوی در برابر تهدیدات سایبری پیشرفته فراهم می‌سازد.
جمع‌آوری داده‌ها در سیستم‌های EDR
EDR به‌طور مداوم حجم وسیعی از داده‌ها را از نقاط پایانی جمع‌آوری می‌کند که شامل لاگ‌های سیستمی، فرآیندهای در حال اجرا، فعالیت‌های شبکه، تغییرات فایل‌ها و رفتار کاربران است. این داده‌ها دیدی جامع از وضعیت و فعالیت‌های نقطه پایانی فراهم می‌کند که برای شناسایی و پاسخ به تهدیدات ضروری است.
یادگیری ماشین از این داده‌های جمع‌آوری‌شده برای آموزش مدل‌ها و الگوریتم‌ها استفاده می‌کند. این مجموعه‌داده گسترده به سیستم‌های یادگیری ماشین کمک می‌کند تا الگوهای عادی و غیرعادی را بیاموزند و تهدیدات احتمالی امنیتی را به‌طور دقیق شناسایی کنند.
کشف تهدیدات با EDR و یادگیری ماشین
EDR از قوانین و امضاهای از پیش تعریف‌شده برای شناسایی تهدیدات شناخته‌شده استفاده می‌کند. این قوانین بر اساس الگوها و رفتارهای حملات قبلاً شناسایی‌شده طراحی می‌شوند و یک لایه بنیادی از امنیت ایجاد می‌کنند.
یادگیری ماشین کشف تهدیدات را از طریق شناسایی ناهنجاری‌ها و الگوهایی که از رفتار عادی منحرف می‌شوند، حتی اگر با امضاهای شناخته‌شده همخوانی نداشته باشند، بهبود می‌بخشد. این قابلیت برای کشف تهدیدات ناشناخته (تهدیدات روز صفر) که روش‌های سنتی مبتنی بر امضا ممکن است از دست بدهند، حیاتی است.
تحلیل رفتاری برای امنیت بیشتر
EDR رفتار برنامه‌ها و فرآیندها را در نقاط پایانی پایش می‌کند و به دنبال فعالیت‌های مشکوکی می‌گردد که می‌توانند نشان‌دهنده نفوذ امنیتی باشند.
یادگیری ماشین این رفتارها را به‌صورت لحظه‌ای تحلیل می‌کند و با استفاده از داده‌های تاریخی تفاوت میان فعالیت‌های بی‌ضرر و مخرب را تشخیص می‌دهد. این روش می‌تواند تغییرات جزئی در رفتار را که ممکن است نشان‌دهنده تهدید مداوم پیشرفته (APT) باشد، شناسایی کند و لایه‌ای اضافه بر امنیت بیفزاید.
تحلیل پیش‌بینی‌کننده در EDR
EDR به‌طور عمده بر پاسخ به تهدیدات در حین وقوع تمرکز دارد و محافظتی لحظه‌ای در برابر حملات در حال اجرا فراهم می‌کند.
یادگیری ماشین تحلیل پیش‌بینی‌کننده را با شناسایی تهدیدات احتمالی بر اساس الگوها و روندهای موجود در داده‌های تاریخی معرفی می‌کند. این قابلیت پیش‌بینی به سازمان‌ها امکان می‌دهد اقدامات پیشگیرانه انجام دهند، خطر حملات آینده را کاهش دهند و وضعیت کلی امنیت خود را بهبود بخشند.
پاسخ خودکار با یادگیری ماشین
EDR می‌تواند برای پاسخ به تهدیدات شناسایی‌شده با اقدامات از پیش تعریف‌شده پیکربندی شود، مانند ایزوله کردن نقطه پایانی آلوده یا خاتمه دادن به یک فرآیند مخرب.
یادگیری ماشین پاسخ‌های خودکار را از طریق یادگیری مداوم از هر حادثه بهبود می‌دهد. این چرخه بازخورد به بهینه‌سازی استراتژی‌های پاسخ کمک می‌کند و آن‌ها را مؤثرتر می‌سازد. مدل‌های یادگیری ماشین می‌توانند خود را با تهدیدات جدید تطبیق دهند و اطمینان حاصل کنند که پاسخ‌های خودکار مرتبط و کارآمد باقی می‌مانند.
تحلیل فارنزیک بهبود یافته با یادگیری ماشین
EDR تحلیل فارنزیک دقیقی ارائه می‌کند تا دامنه و تأثیر یک حمله را درک کند و به تیم‌های امنیتی برای تحقیق و پاسخ مؤثر کمک کند.
یادگیری ماشین توانایی‌های فارنزیک را با شناسایی ارتباطات و همبستگی‌ها بین رویدادها و فعالیت‌ها تقویت می‌کند. این بینش عمیق‌تر نسبت به منشأ و رفتار حمله امکان تحقیقات جامع‌تر و پاسخ‌های آگاهانه‌تر را فراهم می‌کند.
چگونه EDR از یادگیری ماشین بهره می‌برد؟
تشخیص ناهنجاری با یادگیری ماشین
مدل‌های یادگیری ماشین در سیستم‌های EDR طوری آموزش می‌بینند که رفتار عادی روی نقاط پایانی را شناسایی کنند. هنگامی که انحراف از این رفتار عادی رخ می‌دهد، سیستم آن را به‌عنوان تهدید احتمالی علامت‌گذاری می‌کند. این روش به‌ویژه برای کشف تهدیدات ناشناخته مؤثر است و لایه‌ای اضافه بر امنیت فراتر از شناسایی سنتی مبتنی بر امضا ایجاد می‌کند.
شناسایی الگو و کشف تهدید
یادگیری ماشین در شناسایی الگوهای پیچیده در مجموعه‌های بزرگ داده بسیار توانمند است. EDR از این قابلیت برای شناسایی الگوهای مرتبط با فعالیت‌های مخرب که ممکن است سیستم‌های مبتنی بر قوانین سنتی از دست بدهند، استفاده می‌کند. این شناسایی پیشرفته الگوها دقت و کارایی کشف تهدیدات را بهبود می‌بخشد.
یکپارچه‌سازی هوش تهدید
یادگیری ماشین فیدهای هوش تهدید را یکپارچه می‌کند و از داده‌های تهدید جهانی برای به‌روزرسانی در مورد جدیدترین بردارهای حمله و تکنیک‌ها می‌آموزد. این فرآیند یادگیری مداوم اطمینان می‌دهد که سیستم‌های EDR می‌توانند تهدیدات جدید و در حال تکامل را کشف کنند و دفاع سازمان همیشه به‌روز و قوی باقی بماند.
کاهش مثبت کاذب با یادگیری ماشین
یکی از چالش‌های کشف تهدید، تعداد بالای مثبت‌های کاذب است. یادگیری ماشین به سیستم‌های EDR کمک می‌کند تا با تمایز دقیق بین فعالیت‌های مشروع و مخرب بر اساس داده‌های تاریخی و تحلیل رفتاری، مثبت‌های کاذب را کاهش دهند. این کاهش خطا به تیم‌های امنیتی اجازه می‌دهد روی تهدیدات واقعی تمرکز کنند و کارایی کلی افزایش یابد.
پردازش لحظه‌ای برای پاسخ فوری به تهدید
مدل‌های یادگیری ماشین داده‌ها را به‌صورت لحظه‌ای پردازش می‌کنند و به سیستم‌های EDR این امکان را می‌دهند که تهدیدات را بلافاصله کشف و به آن‌ها پاسخ دهند. این قابلیت لحظه‌ای برای به حداقل رساندن تأثیر حملات و جلوگیری از حرکت جانبی در شبکه حیاتی است. پاسخ سریع به تهدید تضمین می‌کند که نفوذهای احتمالی به‌سرعت مهار و برطرف شوند.
یادگیری تطبیقی برای تهدیدات در حال تکامل
مدل‌های یادگیری ماشین به‌طور مداوم از داده‌های جدید یاد می‌گیرند و خود را با محیط‌های در حال تغییر و تهدیدات در حال تکامل تطبیق می‌دهند. این یادگیری تطبیقی اطمینان می‌دهد که سیستم‌های EDR حتی با توسعه تکنیک‌های جدید توسط مهاجمان، همچنان مؤثر باقی بمانند. بهبود مستمر مدل‌های یادگیری ماشین دفاع سازمان را قوی و به‌روز نگه می‌دارد.
نمونه جریان کاری از یکپارچه‌سازی EDR و یادگیری ماشین
با بهره‌گیری از یادگیری ماشین، سیستم‌های EDR هوشمندتر، تطبیق‌پذیرتر و قادر به مدیریت تهدیدات پیچیده و در حال تکامل سایبری می‌شوند و مکانیزم دفاعی قدرتمندی را برای سازمان‌ها فراهم می‌کنند. ادغام یادگیری ماشین، اثربخشی کلی EDR را افزایش داده و امنیتی جامع و پیشگیرانه تضمین می‌کند.
دریافت داده و ایجاد خط مبنا
-
EDR داده‌هایی مانند لاگ‌ها، فرآیندها و رفتار کاربران را از نقاط پایانی جمع‌آوری می‌کند.
-
مدل‌های یادگیری ماشین این داده‌ها را پردازش و تحلیل می‌کنند تا خط مبنایی از رفتار عادی ایجاد کنند که به‌عنوان نقطه مرجع برای شناسایی ناهنجاری‌ها عمل می‌کند.
پایش مداوم برای کشف ناهنجاری
-
EDR نقاط پایانی را برای انحرافات از خط مبنا به‌طور مداوم پایش می‌کند.
-
الگوریتم‌های یادگیری ماشین داده‌های لحظه‌ای را برای شناسایی ناهنجاری‌ها تحلیل می‌کنند و تهدیدات احتمالی که از الگوهای عادی منحرف می‌شوند را شناسایی می‌کنند.
کشف و تحلیل تهدید
-
وقتی ناهنجاری‌ای کشف شد، EDR آن را برای تحلیل بیشتر علامت‌گذاری می‌کند.
-
مدل‌های یادگیری ماشین این ناهنجاری را ارزیابی می‌کنند و بر اساس الگوهای آموخته‌شده و داده‌های تاریخی احتمال تهدید بودن آن را تعیین می‌کنند. این ارزیابی به اولویت‌بندی و دسته‌بندی تهدیدات احتمالی کمک می‌کند.
پاسخ خودکار و بهبود مستمر
-
اگر تهدید تأیید شود، EDR می‌تواند پاسخ‌های خودکاری مانند ایزوله کردن نقطه پایانی آسیب‌دیده، خاتمه دادن به فرآیندهای مخرب و اطلاع‌رسانی به تیم‌های امنیتی را آغاز کند.
-
یادگیری ماشین با یادگیری از هر حادثه به بهبود این پاسخ‌ها کمک می‌کند و دقت و کارایی پاسخ‌های آینده را افزایش می‌دهد. این بهبود مداوم اطمینان می‌دهد که سیستم‌های EDR با تهدیدات جدید تطبیق می‌یابند.
آینده EDR: پیش‌بینی‌ها و روندهای نوظهور
امروزه هوش مصنوعی به واژه‌ای رایج در فضای فناوری تبدیل شده است. راهکارهای امنیتی مبتنی بر AI به سیستم‌های EDR امکان می‌دهند به‌طور مداوم از مهاجمان و تهدیدات یاد بگیرند و استراتژی‌هایی برای مقابله با آن‌ها توسعه دهند.
اما سازمان‌های امروزی به پوشش امنیتی جامع در چندین محیط، کشف پیشرفته تهدیدات از طریق همبستگی داده‌ها و عملیات امنیتی بهینه‌شده نیاز دارند که توسط یک راهکار انقلابی جدید یعنی XDR (تشخیص و پاسخ گسترده) ارائه می‌شود.
XDR داده‌ها را از چندین لایه امنیتی ادغام می‌کند تا کشف تهدیدات پیچیده را بهبود بخشد و از یادگیری ماشین و تحلیل‌ها بهره می‌برد. این راهکار یک پلتفرم یکپارچه برای مدیریت و تحلیل داده‌های امنیتی فراهم می‌کند که کارایی و زمان پاسخ تیم‌های امنیتی را بهبود می‌دهد. همچنین با تحلیل ناهنجاری‌های رفتاری در سراسر نقاط پایانی، شبکه‌ها و خدمات ابری به تحلیل‌گران در شناسایی تهدیدات پنهان کمک می‌کند.
با XDR رویکردی جدید به کشف و پاسخ به تهدیدات را کشف کنید که محافظتی جامع در برابر حملات سایبری ارائه می‌دهد.
سازمان‌ها باید در چشم‌انداز امنیت سایبری از مهاجمان جلوتر بمانند. مهاجمان به‌طور مداوم شکل‌های جدیدی از برنامه‌های مخرب را توسعه می‌دهند و دفاع‌ها را برای یافتن نقاط ضعف آزمایش می‌کنند. برای همگام شدن با این تهدیدات، فناوری امنیتی نیز باید تکامل یابد؛ همان‌طور که EDR به XDR تکامل پیدا کرده است.
