تأثیر یادگیری ماشینی بر کارایی SOC

کارایی و اثربخشی مراکز عملیات امنیتی (SOC) به توانایی آنها در مدیریت و تنظیم هشدارها بستگی دارد. متأسفانه، رویکردهای سنتی مبتنی بر قوانین در SOCها اغلب برای همگام شدن با ماهیت پویای حملات سایبری تلاش می کنند، که منجر به نرخ بالای مثبت کاذب و تعداد زیادی هشدار می شود که می تواند باعث شود. خستگی هوشیار، که منجر به از دست دادن تهدیدات قانونی توسط تیم های امنیتی می شود.

با این حال، سرمایه‌گذاری در قابلیت‌های یادگیری ماشین (ML) برای بهبود تنظیم هشدار می‌تواند به کاهش نویز و برجسته کردن تهدیدهای واقعی کمک کند. این کار را به چند روش انجام می دهد:

یادگیری تطبیقی: مدل‌های ML به طور مداوم از داده‌های جدید یاد می‌گیرند و به آن‌ها اجازه می‌دهد تا بدون مداخله دستی با تهدیدات نوظهور سازگار شوند.

الگو شناسی: ML در تشخیص الگوها و ناهنجاری ها در مجموعه داده های بزرگ برتری دارد، و آن را برای شناسایی رفتارهای غیرعادی که ممکن است نشان دهنده نقض امنیتی باشد ایده آل می کند.

بهره وری: با خودکار کردن وظایف تکراری و کاهش تعداد موارد مثبت کاذب، ML به تحلیلگران امنیتی اجازه می دهد تا روی مسائل مهم تر تمرکز کنند و کارایی کلی SOC را بهبود بخشند.

درک ML در SOC ها

در حال اجرا ML در SOCها شامل استفاده از الگوریتم ها و مدل های آماری برای تجزیه و تحلیل مقادیر زیادی از داده های امنیتی است. این داده ها می تواند شامل ترافیک شبکه، گزارش ها، رفتار کاربر و … باشد.

Source link