تجزیه و تحلیل امنیت سایبری

فهرست مطالب

• تعریف تجزیه و تحلیل امنیت سایبری
• نیاز به تجزیه و تحلیل امنیت سایبری
• مزایای ابزارهای تجزیه و تحلیل امنیت سایبری
• تجزیه و تحلیل امنیت داده‌های بزرگ

تعریف تجزیه و تحلیل امنیت سایبری

تجزیه و تحلیل امنیت سایبری شامل جمع‌آوری داده‌ها به منظور بررسی شواهد، ایجاد جدول زمانی، و تجزیه و تحلیل قابلیت‌ها برای انجام و طراحی یک استراتژی امنیت سایبری فعال است که تهدیدات سایبری را شناسایی، تجزیه و تحلیل و کاهش می‌دهد. تجزیه و تحلیل امنیت سایبری در کل شبکه، از جمله روندهای کلی که ممکن است در یک عکس مشخص نباشد، اعمال می‌شود. از یادگیری ماشین‌ها (ML)، تجزیه و تحلیل رفتاری برای نظارت بر شبکه شما و تشخیص تغییرات در نحوه استفاده از منابع یا ترافیک در شبکه استفاده می‌کند و شما را قادر می‌سازد تا تهدیدات را فوراً برطرف کنید.

SIEM در مقابل تجزیه و تحلیل امنیت سایبری

در حالی که SIEM می‌تواند داده‌های گزارش را از دستگاه‌های شبکه جمع‌آوری کند و بفهمد که در سیستم شما چه اتفاقی می‌افتد و نمی‌تواند نیازهای یکپارچه‌سازی و استقرار مداوم (CI/CD) را برطرف کند. با CI/CD، تغییرات کد در یک محیط آزمایشی اولیه یک برنامه کاربردی مستقر می‌شوند. تجزیه و تحلیل رویدادهای شبکه مربوط به هر یک از این تکرارها نیازمند حجم عظیمی از پردازش و ذخیره‌سازی داده است. تجزیه و تحلیل امنیت سایبری از زیرساخت‌های ابری برای رفع این نیازهای ذخیره‌سازی و پردازش شدید استفاده می‌کند.

نیاز به تجزیه و تحلیل امنیت سایبری

• انتقال از حفاظت به تشخیص: SIEM برای مقابله با تهدیدها به خوبی کار می‌کند. با تجزیه و تحلیل امنیت سایبری، امنیت شبکه شما می‌تواند تهدیدها را قبل از اینکه روی سیستم شما تأثیر بگذارد، شناسایی کند. این به این دلیل است که سیستم رفتار شبکه و جریان داده‌ها را مشاهده می‌کند و به دنبال تهدیدهای بالقوه است.
• یک دیدگاه واحد از شرکت: با تجزیه و تحلیل امنیت سایبری، دید کلی از کل فعالیت شبکه شرکت به دست می آورید. می‌توانید دستگاه‌ها را در شبکه کشف کنید، و همچنین پیکربندی و داده‌های رویداد آن‌ها را تشریح کنید. همچنین می‌توانید زمان پیوستن دستگاه‌های جدید به شبکه و رفتار آن‌ها را پیگیری کنید.
• مشاهده نتایج: یک راه حل موثر تجزیه و تحلیل امنیت سایبری نتایج تلاش‌های سیستم را در زمان واقعی ارائه می‌دهد و تهدیدات بالقوه کاهش یافته و سلامت عمومی شبکه را نشان می‌دهد. این کار باعث می‌شود تا تأثیر سیستم بر امنیت عمومی شبکه‌تان را آسان‌تر ببینید.

رایج ترین موارد استفاده

برخی از موارد استفاده معمول برای تجزیه و تحلیل امنیت سایبری عبارتند از:

• تجزیه و تحلیل ترافیک برای شناسایی الگوهایی که ممکن است نشان دهنده حملات باشد
• نظارت بر رفتار کاربر
• شناسایی تهدیدات
• شناسایی تلاش‌ها برای استخراج داده‌ها
• نظارت بر فعالیت کارکنان از راه دور و داخلی
• شناسایی تهدیدات داخلی
• شناسایی حساب‌هایی که در معرض خطر قرار گرفته‌اند
• نشان دادن انطباق با استانداردهایی مانند قانون قابل حمل و پاسخگویی بیمه سلامت (HIPAA) و استاندارد امنیت داده صنعت کارت پرداخت (PCI DSS)
• بررسی حوادث
• تشخیص استفاده نادرست از حساب‌های کاربری

مزایای ابزارهای تجزیه و تحلیل امنیت سایبری

• هشدارهای اولویت‌بندی شده: حتی اگر تعداد زیادی از تهدیدات سایبری می‌تواند منجر به غیرفعال شدن سیستم شما با هشدارها شود، با تجزیه و تحلیل امنیت سایبری، می‌توانید مرتبط‌ترین هشدارها را در اولویت قرار دهید. این مقدار زمان صرف شده برای تعقیب هشدارهای نادرست یا کم اهمیت را کاهش می‌دهد و زمان بیشتری را برای تیم فناوری اطلاعات شما آزاد می‌کند.
• هوش تهدید خودکار: از برخی جهات، تجزیه و تحلیل امنیت سایبری مانند SIEM نسل بعدی است، به ویژه در نحوه خودکارسازی اطلاعات تهدید شما. با ابزارهای ML تهدیدها را می‌توان شناسایی، دسته بندی و بایگانی کرد تا در آینده از آن‌ها برای شناسایی موارد مشابه استفاده شود.
• تشخیص حادثه پیشگیرانه: یک رویکرد ارتجاعی به امنیت سایبری می‌تواند سیستم شما را در برابر تهدیدات جدید یا در حال توسعه باز کند. امنیت سایبری یک استراتژی پیشگیرانه برای شناسایی و رسیدگی به تهدیدات در اختیار شما قرار می‌دهد و به شما یک دید جهانی نه تنها از آنچه شبکه شما در حال حاضر با آن سر و کار دارد، بلکه رویدادهای تهدید احتمالی آینده را در اختیار شما قرار می‌دهد. این یک نمایه پیشرفته از تهدیدات اطلاعاتی شبکه را در اختیار شما قرار می‌دهد.
• بهبود بررسی حوادث پزشکی قانونی: با تجزیه و تحلیل امنیتی، می‌توانید ببینید که حملات از کجا می‌آیند، چگونه توانسته‌اند وارد سیستم شما شوند و چه دارایی‌هایی را که تحت تأثیر قرار می‌دهند. همچنین می‌توانید جدول زمانی رویدادهایی را که برای تجزیه و تحلیل بعدی مشخص شده است داشته باشید.

تجزیه و تحلیل امنیت داده های بزرگ

رعایت مقررات حاکمیتی در عین حصول اطمینان از ایمن بودن سیستم‌های سازمان و به حداقل رساندن خطرات سایبری بسیار مهم است. این نیاز به پردازش حجم زیادی از داده‌ها دارد و به اندازه کافی سریع است تا یافته‌های شما قابل عمل باشد. با تجزیه و تحلیل امنیت داده‌های بزرگ، می‌توانید به طور خودکار اطلاعات مربوط به تمام نقاط پایانی شبکه خود و همچنین رفتار تک‌تک کاربران، گروه‌های کاربران و شبکه‌های فرعی، از جمله اتصالات شبکه گسترده (SD WAN) تعریف شده توسط نرم‌افزار را جمع‌آوری کنید. تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگمی‌تواند این انبارهای بزرگ داده را جمع‌آوری کرده و آن‌ها را برای شناسایی تهدیدات تجزیه و تحلیل کند.

چالش‌های تجزیه و تحلیل امنیت داده‌های بزرگ

تجزیه و تحلیل امنیت داده‌های بزرگ با وجود مزایای فراوان، چالش‌هایی نیز به همراه دارد که سازمان‌ها باید برای مقابله با آن‌ها راهکارهای مناسبی در نظر بگیرند:

1. مدیریت حجم عظیم داده‌ها: پردازش و ذخیره‌سازی داده‌های بزرگ نیاز به زیرساخت‌های قوی و مقیاس‌پذیر دارد. سازمان‌ها باید از فناوری‌های ابری و پایگاه‌های داده توزیع‌شده برای مدیریت این داده‌ها استفاده کنند.
2. یکپارچه‌سازی منابع داده‌ای مختلف: اطلاعات امنیتی از منابع متنوعی نظیر سیستم‌های SIEM، فایروال‌ها، لاگ‌های سیستمی و داده‌های شبکه جمع‌آوری می‌شوند. ادغام این داده‌ها در یک پلتفرم تحلیلی چالش‌برانگیز است و نیاز به استانداردسازی داده‌ها دارد.
3. دقت در شناسایی تهدیدات: تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ ممکن است منجر به تولید هشدارهای نادرست شود. استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین می‌تواند به کاهش این هشدارها و بهبود دقت شناسایی کمک کند.
4. حفظ حریم خصوصی و رعایت مقررات: سازمان‌ها باید اطمینان حاصل کنند که پردازش داده‌ها مطابق با مقرراتی مانند GDPR و HIPAA انجام می‌شود. این امر مستلزم رمزگذاری داده‌ها و استفاده از روش‌های ناشناس‌سازی است.
5. نیاز به نیروی انسانی متخصص: پیاده‌سازی و مدیریت سیستم‌های تجزیه و تحلیل امنیت داده‌های بزرگ نیازمند کارشناسان ماهر در زمینه‌های امنیت سایبری، علم داده و مدیریت سیستم‌های ابری است.

آینده تجزیه و تحلیل امنیت سایبری

با پیشرفت فناوری‌های مرتبط با هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، تجزیه و تحلیل امنیت سایبری به سمت استفاده گسترده‌تر از راهکارهای خودکار حرکت می‌کند. برخی از روندهای کلیدی آینده در این حوزه شامل موارد زیر است:

• افزایش استفاده از هوش مصنوعی برای شناسایی تهدیدات: الگوریتم‌های یادگیری ماشین قادر خواهند بود الگوهای پیچیده‌ای از حملات سایبری را به‌صورت خودکار تشخیص داده و پاسخ‌های سریع‌تری ارائه دهند.
• امنیت مبتنی بر رفتار: تحلیل رفتار کاربران و دستگاه‌های متصل به شبکه به عنوان یک روش کلیدی برای شناسایی تهدیدات داخلی و خارجی مورد توجه بیشتری قرار خواهد گرفت.
• ادغام امنیت سایبری با اینترنت اشیا (IoT): با افزایش تعداد دستگاه‌های متصل به اینترنت، نیاز به تجزیه و تحلیل امنیت سایبری برای شناسایی تهدیدات در محیط‌های IoT بیشتر خواهد شد.
• رشد استفاده از بلاکچین در امنیت داده‌ها: فناوری بلاکچین می‌تواند در تأمین امنیت داده‌های حساس و جلوگیری از تغییرات غیرمجاز در اطلاعات نقش مهمی ایفا کند.

نتیجه‌گیری

تجزیه و تحلیل امنیت سایبری نقش اساسی در محافظت از سیستم‌ها و داده‌های سازمانی در برابر تهدیدات سایبری دارد. با استفاده از فناوری‌های نوین مانند هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ، سازمان‌ها می‌توانند تهدیدات را پیش از وقوع شناسایی و کاهش دهند. با این حال، برای بهره‌گیری بهینه از این فناوری‌ها، چالش‌هایی مانند مدیریت داده‌های عظیم، یکپارچه‌سازی سیستم‌ها و رعایت مقررات باید به دقت مورد بررسی قرار گیرند. آینده تجزیه و تحلیل امنیت سایبری نویدبخش سیستم‌هایی هوشمندتر و مقاوم‌تر در برابر تهدیدات سایبری است.