مع استمرار الشركات في مواجهة التهديدات الرقمية المعقدة، يتبنى الكثير منها أساليب استباقية للأمن السيبراني، مثل نظام "مانديانت" لتعقب التهديدات ، لحماية أصولها القيّمة. يستكشف هذا المنشور كيفية عمل هذه التقنيات لحماية المؤسسات من التهديدات السيبرانية.
مقدمة
في عالمنا الرقمي المتطور باستمرار، ولّت أيام استراتيجيات الأمن السيبراني السلبية. تحتاج الشركات الحديثة إلى مطاردة التهديدات المحتملة بفعالية ومواجهتها مباشرةً. وهنا يأتي دور تقنيات "مانديانت" المتقدمة في رصد التهديدات ، مقدمةً أداةً فعّالة في مكافحة التهديدات السيبرانية.
ما هو Mandiant Threat Hunting؟
Mandiant Threat Hunting هي استراتيجية دفاع استباقية تتضمن استخدام حلول وأدوات متطورة لتحديد التهديدات الخفية أو الكامنة أو غير المعروفة داخل شبكة المؤسسة. تتجاوز هذه التقنية أساليب الدفاع التقليدية، حيث تسعى إلى كشف التهديدات قبل أن تُعطل أو تُلحق الضرر بالأنظمة.
أساس Mandiant Threat Hunting
تُشكل تحليلات سلوك المستخدم والكيان (UEBA) والذكاء الاصطناعي (AI) ركيزةً أساسيةً في عملية رصد التهديدات لدى Mandiant. تُراقب أدوات تحليل سلوك المستخدم والكيان سلوك المستخدم وتُحلله للكشف عن أي شذوذ، بينما تُساعد الخوارزميات القائمة على الذكاء الاصطناعي على فهم أنماط التهديدات المعقدة لتحديد المخاطر المحتملة. يُسهّل دمج هذه التقنيات رصد التهديدات بفعالية.
Mandiant Threat Hunting in Action
يتضمن بحث مانديانت عن التهديدات أربع مراحل أساسية: توليد الفرضيات، والتحقيق، والاكتشاف، والمعالجة. تبدأ العملية بتوليد فرضية بناءً على التهديدات والثغرات الأمنية المعروفة وسياق العمل. تُرشد هذه الفرضية عملية البحث في جميع أنحاء الشبكة عن التهديدات المحتملة. تتضمن مرحلة التحقيق التحقق من صحة هذه الفرضيات من خلال دراسة البيانات والأنماط التاريخية. بعد ذلك، تتضمن مرحلة الاكتشاف تحديد وفصل الشذوذات التي تتوافق مع الفرضية. وأخيرًا، تُعالج مرحلة المعالجة التهديدات المُثبتة، وتوثيقها، والقضاء عليها بفعالية لضمان أمن النظام.
تقنيات البحث عن التهديدات الرئيسية من مانديانت
1. التعلم الآلي: باستخدام خوارزميات التعلم الآلي، يمكن لـ Mandiant threat hunting أتمتة عملية اكتشاف التهديدات، مما يقلل الوقت اللازم لاكتشاف التهديدات والاستجابة لها.
2. استخبارات التهديدات: تعمل التقنيات المتقدمة على دمج استخبارات التهديدات العالمية والخاصة بالصناعة من أجل توليد فرضيات أفضل وتحديد التهديدات بدقة.
3. تحليلات البيانات: تسمح تحليلات البيانات الضخمة بإجراء فحص شامل لأنشطة الشبكة، مما يسمح بالكشف في الوقت المناسب عن الأنماط الشاذة.
4. معالجة اللغة الطبيعية (NLP): تساعد معالجة اللغة الطبيعية في تفسير اللغة البشرية، مما يتيح للنظام تحليل سلوك المستخدم بكفاءة، ومنع أي أنشطة غير مصرح بها أو ضارة.
فوائد Mandiant Threat Hunting
ويخدم اعتماد ممارسات البحث عن التهديدات الماندانت فوائد متعددة، بما في ذلك أوقات الاستجابة السريعة للتهديدات، وتحديد التهديدات غير المعروفة، والحد من المخاطر الإجمالية للهجمات الإلكترونية الناجحة، وتوفير سياق فني مفصل للتهديدات لاتخاذ قرارات استراتيجية أفضل.
التحديات في Mandiant Threat Hunting
على الرغم من أهميته البالغة، إلا أن كشف التهديدات باستخدام نظام مانديانت لا يخلو من التحديات. فهو يتطلب خبرة عالية ومعرفة متعمقة بمختلف ناقلات التهديدات. إضافةً إلى ذلك، قد تكون إدارة كميات هائلة من البيانات والنتائج الإيجابية الخاطئة أمرًا شاقًا. ومع ذلك، فإن استخدام الأدوات المتقدمة والذكاء الاصطناعي يمكن أن يخفف من هذه التحديات بشكل كبير.
خاتمة
في الختام، يُقدم نظام مانديانت لرصد التهديدات أسلوبًا استباقيًا ومتطورًا للأمن السيبراني يتجاوز الاستراتيجيات الدفاعية التقليدية. فمن خلال البحث الحثيث عن التهديدات المحتملة والتعامل معها قبل أن تُسبب ضررًا، يُمكّن هذا النظام المؤسسات من البقاء في طليعة المشهد المتطور للأمن السيبراني. ورغم وجود بعض التحديات، فإن استخدام الأدوات والتقنيات المناسبة يُعزز هذه العملية بشكل كبير، مما يجعلها جزءًا لا يتجزأ من أي إطار عمل متين للأمن السيبراني.