يشهد عالم الأمن السيبراني تطورًا مستمرًا، مع ظهور تهديدات جديدة وتطور التهديدات القديمة بشكل متزايد. وفي محاولةٍ للتفوق على مجرمي الإنترنت، يستخدم خبراء الأمن مجموعةً من التكتيكات، من أبرزها تحليل سلوك المستخدم (UBA). ورغم تزايد شعبية أمن تحليل سلوك المستخدم (UBA)، إلا أن الكثيرين قد لا يفهمون ماهيته أو آلية عمله تمامًا. لذا، تهدف هذه المدونة إلى توضيح هذا الأمن.
مقدمة إلى أمن UBA
أمان تحليل سلوك المستخدم والكيان (UEBA)، المعروف أيضًا باسم تحليلات سلوك المستخدم والكيان (UEBA)، هو نوع من استراتيجيات الأمن السيبراني التي تُركز على سلوك المستخدمين داخل الشبكة. يعمل هذا النوع من التحليل من خلال تحديد مستوى أساسي لسلوك المستخدم "الطبيعي"، ثم تحديد أي سلوكيات تحيد عن هذا المستوى.
تجمع أنظمة أمان UBA وتحلل بيانات حول سلوكيات المستخدمين، بما في ذلك على سبيل المثال لا الحصر، أوقات تسجيل الدخول، والأجهزة المستخدمة، والوصول إلى البيانات، وغيرها. بتحديد ما هو "طبيعي"، يُسهّل تحديد الأنشطة غير الاعتيادية، والتي قد تُشير إلى تهديد أمني، مثل محاولة اختراق خارجية أو عملية تجسس داخلية.
كيف يعمل أمن UBA؟
في جوهره، يتمحور أمن UBA حول البيانات. الخطوة الأولى في هذه العملية هي جمع أكبر قدر ممكن من البيانات، بدءًا من سجلات النظام وحركة مرور الشبكة وصولًا إلى ملفات تعريف المستخدمين وأنماط سلوكهم. بعد جمع البيانات، تُستخدم خوارزميات لتحليلها وتحديد السلوك النموذجي.
من هنا، تبدأ المراقبة الفورية برصد أي نشاط غير اعتيادي للتحقيق فيه. قد يكون هذا النشاط بريئًا ظاهريًا، مثل تسجيل دخول المستخدم في وقت غير اعتيادي، أو قد يكون ضارًا كتغيير مفاجئ في أنماط الوصول إلى البيانات أو التنزيل.
دور التعلم الآلي في أمن UBA
يعتمد أمن UBA بشكل كبير على استخدام خوارزميات التعلم الآلي. يتيح التعلم الآلي، وهو نوع من الذكاء الاصطناعي، لنظام UBA التطور المستمر والتكيف مع السلوكيات والعوامل الخارجية الجديدة. وهذا أمر بالغ الأهمية في مجال الأمن السيبراني، حيث تتغير التهديدات وأساليب الهجوم باستمرار.
من خلال التعلم الآلي، تستطيع أنظمة أمن UBA "التعلم" من التجارب السابقة وتعديل تعريفاتها للسلوك "الطبيعي" وفقًا لذلك. هذا يجعلها أقوى وأكثر فعالية في تحديد التهديدات الأمنية المحتملة.
فوائد أمن UBA في مجال الأمن السيبراني
يُتيح استخدام أمان UBA العديد من المزايا المُحتملة. أولًا، يُوفر أداة فعّالة للكشف عن التهديدات الداخلية، والتي غالبًا ما يكون تحديدها أصعب من تحديد الهجمات من مصادر خارجية. من خلال مراقبة سلوك المستخدم عن كثب، يُمكن لـ UBA المساعدة في اكتشاف الأنشطة المشبوهة داخل المؤسسة، مما يُساهم بفعالية في مكافحة أحد أكثر تهديدات الأمن السيبراني إلحاحًا.
علاوة على ذلك، يُسهم أمن UBA في توفير فهم أشمل للمشهد الأمني. بفضل قدرته على استيعاب كميات هائلة من البيانات والتكيف مع الظروف المتغيرة، يُوفر فهمًا دقيقًا ومُفصّلًا للتهديدات المحتملة.
مستقبل أمن UBA
مع تزايد تعقيد التهديدات السيبرانية، يجب أن تتطور دفاعاتنا أيضًا. يُعدّ أمن تحليلات البيانات غير المترابطة (UBA) جزءًا أساسيًا من استراتيجيات الأمن السيبراني المستقبلية. ومع ذلك، من الضروري تذكّر العنصر البشري في الأمن السيبراني. فبينما يُمكن للتعلم الآلي والخوارزميات توفير مستوى عالٍ من الفهم العميق، لا تزال الرقابة البشرية ضرورية لضمان تفسير أنظمة تحليلات البيانات غير المترابطة (UBA) للبيانات بشكل صحيح، وعدم تجاهل التهديدات الحقيقية.
في الختام، يلعب أمن UBA دورًا محوريًا في استراتيجيات الأمن السيبراني الحديثة. طبيعته التكيفية، إلى جانب قدرته على تحليل كميات هائلة من البيانات وكشف التهديدات الخفية، تجعله أداةً حيويةً في مكافحة الجرائم الإلكترونية. ومع استمرار تطور التهديدات الإلكترونية وازدياد تعقيدها، ستتطور أنظمة أمن UBA أيضًا. وبفضل اعتمادها على التعلم الآلي، ستواصل هذه الأنظمة التعلم والتكيف وتعزيز قدرتها على الحفاظ على أمان شبكاتنا.