تتضاعف التهديدات السيبرانية وتصبح أكثر تعقيدًا. تحتاج المؤسسات إلى إجراءات أمنية متقدمة لحماية شبكاتها لأن أنظمة الأمان التقليدية غالبًا ما تكون غير كافية، مما يترك ثغرات يمكن للمهاجمين السيبرانيين استغلالها.

 

تستكشف هذه المقالة كيف يمكن لاكتشاف الشبكة والاستجابة لها (NDR) سد هذه الفجوات، والاستفادة من التقنيات الحديثة مثل التعلم الآلي لتحسين أمان الشبكة. سنقدم مفهوم NDR، ونناقش الدور الحاسم للتعلم الآلي في هذا المجال، ونقدم أفضل الممارسات لنشر حل NDR.

 

 

لماذا الحلول الأمنية التقليدية غير كافية؟

غالبًا ما تفشل الحلول الأمنية التقليدية - مثل حلول حماية نقطة النهاية، أو الوكلاء، أو أنظمة كشف التسلل (IDS) - في توفير الحماية الكافية ضد أنواع معينة من الهجمات، مما يعني أنها يمكن أن تترك نقاطًا عمياء يمكن للمهاجمين المتطورين استغلالها.

فيما يلي الأسباب الرئيسية لعدم كفاية هذه الحلول في كثير من الأحيان:

رؤية محدودة
تفشل معظم الحلول الأمنية في مراقبة الأجهزة غير المُدارة لأنها تعمل على نقاط النهاية، مما يترك نقاط دخول محتملة للمهاجمين. بالإضافة إلى ذلك، تركز غالبية هذه الحلول بشكل أساسي على حركة المرور الخارجية، متجاهلة حركة المرور الداخلية المتداولة داخل الشبكة. هناك بالفعل الكثير من حركة المرور غير ذات الصلة التي تعبر الشبكة الداخلية للشركات، مما يجعل التحليل أكثر صعوبة.

التكنولوجيا التي عفا عليها الزمن
تعتمد الحلول الأمنية مثل IDS على الأساليب القائمة على التوقيع والتي لا تكتشف تقنيات الهجوم الحديثة. كما أنها ليست قابلة للتطوير بشكل كبير لأنها تتطلب غالبًا مراقبة حركة المرور غير المشفرة.

عدم وجود سياق
تميل حلول أمان الشبكات التقليدية إلى توفير بيانات الاتصال الأساسية فقط، دون الحصول على نظرة تفصيلية حول طبيعة الاتصالات. غالبًا ما يفتقرون إلى المعلومات السياقية اللازمة لتحديد التهديدات والاستجابة لها بدقة.

وتؤدي هذه القيود إلى ظهور نقاط عمياء، وأوقات استجابة أعلى، وحماية غير كافية ضد الهجمات المتطورة.

 

 

ماذا يجلب تقرير NDR؟

NDR عبارة عن مسبار شبكة يتم وضعه بشكل مشابه لمعرفات الهوية (IDS) في الشبكة. وهو يحاول سد الثغرات المحددة أعلاه من خلال الاعتماد في التعرف على البيانات الوصفية للحزم التي تعبر الشبكة بدلاً من محتواها. يتيح ذلك لهذه التقنية معالجة المزيد من التدفقات والعمل على حركة المرور المشفرة (والتي تشكل غالبية حركة المرور هذه الأيام).

 

وهذا يعني أن المسبار يمكنه تحليل الكثير من المعلومات السطحية، وهو السياق المثالي للاستفادة من التقنيات المتطورة مثل التعلم الآلي لتحليل أنماط حركة مرور الشبكة واكتشاف الحالات الشاذة في الوقت الفعلي، مما يوفر دقة عالية وأهمية كبيرة.

 

تتيح هذه الإمكانية تحديد التهديدات بشكل أسرع وأكثر دقة، مما يضمن قدرة المؤسسات على الاستجابة بسرعة وفعالية للحوادث الأمنية.

 

كما أن موقعها في الشبكة يجعلها أداة ممتازة لربط أجزاء المعلومات التي يمكنها الحصول عليها من مصادر مختلفة.

 

دور التعلم الآلي في NDR

تقوم خوارزميات التعلم الآلي بتحليل كميات هائلة من بيانات الشبكة لإنشاء خط أساس للسلوك الطبيعي. بمجرد إنشاء خط الأساس هذا، يمكن للنظام تحديد الثغرات التي قد تشير إلى تهديدات محتملة. تشمل الفوائد الرئيسية للتعلم الآلي في NDR ما يلي:

كشف الشذوذ
تتفوق نماذج التعلم الآلي في اكتشاف الأنماط غير العادية في حركة مرور الشبكة، مثل عمليات نقل البيانات غير المتوقعة أو محاولات الاتصال غير الطبيعية.

التحليل السلوكي
من خلال فهم السلوك النموذجي للمستخدم والجهاز، يمكن للتعلم الآلي اكتشاف التناقضات التي تشير إلى حسابات مخترقة أو تهديدات داخلية، مثل عمل الموظف فجأة في منتصف الليل.

تكامل استخبارات التهديدات
يمكن أن يدمج التعلم الآلي أنواعًا مختلفة من معلومات التهديدات الاستخباراتية، مما يحسن قدرة النظام على التعرف على التهديدات المعروفة والناشئة.

التحسين المستمر
تستخدم نماذج التعلم الآلي كلاً من التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف للتعلم والتكيف بمرور الوقت مع واقع شبكتك، مما يؤدي إلى تحسين دقتها وتقليل الإيجابيات الخاطئة أثناء معالجة المزيد من البيانات.

 

 

كيف يعمل NDR للكشف عن الهجوم والرد عليه

لفهم كيفية استخدام تقرير عدم التسليم (NDR) بشكل أفضل للكشف عن الحوادث والاستجابة لها، خذ بعين الاعتبار المثال أدناه.

سيناريو
تصبح مؤسسة كبيرة هدفًا لمهاجم متطور نجح في اختراق شبكة الشركة واختراق بيانات اعتماد مستخدم مميز. فبدلاً من شن هجوم مباشر، يتحرك المهاجم أفقيًا عبر الشبكة، ويصل إلى البيانات الحساسة ويجمعها من خوادم مختلفة على مدار عدة أسابيع. الهدف هو تجنب الكشف عن طريق الدمج مع حركة مرور الشبكة المنتظمة وإخراج البيانات في نهاية المطاف دون إثارة إنذار فوري.

كشف
يكتشف نظام NDR، الذي يراقب كل حركة مرور الشبكة الداخلية، حالات شاذة دقيقة من المحتمل أن تغفلها أدوات الأمان التقليدية. على سبيل المثال، يلاحظ النظام أن الحساب المخترق يبدأ في الوصول إلى خوادم لا يتفاعل معها المستخدم عادةً، وفي أوقات غير عادية. بالإضافة إلى ذلك، يكتشف NDR أنماطًا غير عادية في حجم وتكرار عمليات نقل البيانات بين الأنظمة الداخلية التي لا تتطابق مع السلوك الأساسي المحدد لذلك المستخدم أو الأنظمة.
على عكس حلول حماية نقطة النهاية، التي تركز فقط على نشاط نقطة النهاية، أو الوكلاء الذين يراقبون حركة مرور الويب، يتمتع NDR برؤية عبر الشبكة بالكامل، بما في ذلك حركة المرور بين الأجهزة داخل الشبكة. تسمح هذه الرؤية الواسعة لـ NDR بتحديد الحركات الجانبية وأنشطة إعداد استخراج البيانات التي قد تظهر كحركة مرور داخلية مشروعة.

إجابة
عند اكتشاف هذه الحالات الشاذة، يقوم نظام NDR بربط الأنشطة المشبوهة عبر أجزاء مختلفة من الشبكة، والتعرف عليها كجزء من هجوم منسق. يقوم النظام تلقائيًا بزيادة مستوى التنبيه وإبلاغ SOC (مركز العمليات الأمنية)، مما يوفر معلومات مفصلة عن التحركات الجانبية المشبوهة والمناطق المحتملة المتضررة من الهجوم.

 

ملاحظة: يمكن أيضًا فهم جزء "الاستجابة" في المصطلح NDR حرفيًا عن طريق منع الوصول إلى الشبكة لمستخدم أو محطة طرفية، وهو ما يتم على سبيل المثال عن طريق إعادة تعيين الاتصالات التي تحاول إنشاءها. ومع ذلك، فهذه ميزة خطيرة يمكن أن تأتي بنتائج عكسية بإيجابيات كاذبة ويجب استخدامها بحذر.

 

 

أفضل الممارسات لنشر حل NDR

لتعظيم فعالية حل NDR، يجب على المؤسسات مراعاة الممارسات التالية:

رؤية كاملة للشبكة
المفتاح لتحقيق أقصى استفادة من نشر NDR الخاص بك هو الحصول على أقصى قدر من الرؤية لشبكتك، مما يضمن أن حل NDR لديه حق الوصول إلى جميع قطاعات الشبكة ذات الصلة، بما في ذلك البيئات السحابية. لذلك يجب عليك اختيار موقعك بعناية.

التكامل مع الأدوات الموجودة
قم بدمج NDR مع اكتشاف نقطة النهاية والاستجابة لها (EDR) ومعلومات الأمان وإدارة الأحداث (SIEM) وأدوات الأمان الأخرى لإنشاء نظام بيئي أمني متماسك. كما يسمح لك أيضًا بربط المزيد من المعلومات في SIEM، والتي يمكن أن تمتد من نقاط النهاية إلى الشبكة، لتوفير رؤية أكثر شمولاً للبنية الأساسية لديك.

التحديثات والتعديلات العادية
حافظ على تحديث حل NDR بأحدث خلاصات معلومات التهديدات وقم بضبط نماذج التعلم الآلي بانتظام للحفاظ على دقة الكشف العالية.

تخطيط الاستجابة للحوادث
قم بتطوير خطط الاستجابة للحوادث وتحديثها بانتظام لضمان اتخاذ إجراء سريع عندما يكتشف نظام NDR التهديدات.

التدريب والتوعية
تدريب أفراد الأمن على الاستخدام الفعال لنظام NDR وإبقائهم على اطلاع بأحدث التهديدات والاتجاهات السيبرانية.

 

 

خاتمة

يمثل NDR تقدمًا كبيرًا في مجال الأمن السيبراني، حيث يعالج قيود الأنظمة التقليدية ويوفر إمكانات شاملة للكشف عن التهديدات والاستجابة لها في الوقت الفعلي.

من خلال دمج تقنيات التعلم الآلي المتقدمة، توفر منصات NDR حلاً قويًا لتحديات أمن الشبكات المتطورة، مما يضمن قدرة المؤسسات على حماية أصولها الحيوية ضد مجموعة واسعة من التهديدات السيبرانية.

ومع ذلك، يتطلب NDR نضجًا أمنيًا جيدًا في مؤسستك لتحقيق أقصى استفادة من هذه الأداة، خاصة عند دمجها مع موارد أخرى مثل EDR وSIEM وسيناريوهات الاستجابة.
يراقب خبير NDR التهديدات التي تتعرض لها شبكة الشركة
ضمان أمن شبكات الشركات
من خلال تحليل حركة مرور الشبكة في الوقت الفعلي، يمكن لحل NDR الخاص بنا حماية شبكات المؤسسات من الهجمات الإلكترونية المتقدمة وانتهاكات البيانات والحركة الجانبية.
يتعلم أكثر
مشاركة هذا المقال