1 المقدمة
تتبنى مراكز عمليات الأمان (SOCs) بشكل متزايد منصات الأوركسترا والأتمتة والاستجابة للأمان (SOAR) لإدارة حوادث الأمن السيبراني. تدمج هذه المنصات أدوات أمان متنوعة من خلال واجهات برمجة التطبيقات، لكن الاختيار اليدوي لواجهات برمجة التطبيقات يشكل تحديات كبيرة بسبب تباين البيانات والاختلافات الدلالية والحجم الهائل لواجهات برمجة التطبيقات المتاحة.
يتصدى APIRO لهذه التحديات من خلال إطار عمل آلي قائم على التعلم الآلي يوصي بأكثر واجهات برمجة تطبيقات أدوات الأمان صلة بمهام استجابة الحوادث المحددة. يُظهر الإطار دقة تصل إلى 91.9% في التصنيف الأول، متفوقًا بشكل كبير على الأساليب الحالية.
91.9%
دقة التصنيف الأول
26.93%
تحسن عن الأساس
3
أدوات أتمتة تم تقييمها
36
تقنية تعزيز بيانات
2 هيكل إطار عمل APIRO
يتكون إطار عمل APIRO من ثلاثة مكونات رئيسية مصممة لمعالجة تحديات التوصية بواجهات برمجة تطبيقات أدوات الأمان في بيئات SOAR.
2.1 وحدة تعزيز البيانات
لتخفيف ندرة البيانات، يستخدم APIRO 36 تقنية تعزيز بيانات تشمل استبدال المرادفات والترجمة العكسية والتضمين السياقي. تثري هذه الوحدة أوصاف واجهات برمجة التطبيقات من خلال توليد بيانات تدريب اصطناعية مع الحفاظ على المعنى الدلالي.
2.2 نموذج تضمين واجهات برمجة التطبيقات
يستخدم APIRO نموذج تضمين كلمات متخصصًا تم تدريبه على نصوص خاصة بمجال الأمان. يلتقط النموذج العلاقات الدلالية بين وظائف واجهات برمجة التطبيقات باستخدام هدف التضمين التالي:
$\min_{\theta} \sum_{(w,c) \in D} -\log \sigma(v_c \cdot v_w) - \sum_{(w,c') \in D'} \log \sigma(-v_{c'} \cdot v_w)$
حيث يمثل $v_w$ و $v_c$ متجهات الكلمة والسياق على التوالي، و $D$ تمثل أزواج التدريب الإيجابية، و $D'$ تمثل العينات السلبية.
2.3 التصنيف باستخدام الشبكات العصبية الالتفافية
تتعامل شبكة عصبية التفافية مع أوصاف واجهات برمجة التطبيقات المضمنة للتنبؤ بأهم 3 واجهات برمجة تطبيقات ذات صلة لمهمة معينة. تتضمن بنية الشبكة العصبية الالتفافية أحجام مرشحات متعددة (2،3،4 غرام) لالتقاط أنماط n-gram في وثائق واجهات برمجة التطبيقات.
3 النتائج التجريبية
تم تقييم APIRO باستخدام ثلاث أدوات أمان مع وثائق شاملة لواجهات برمجة التطبيقات: منصة مشاركة معلومات البرامج الضارة (MISP)، و Limacharlie EDR، ومنصة Phantom SOAR.
3.1 مقاييس الأداء
حقق الإطار أداءً ملحوظًا عبر مقاييس التقييم المتعددة:
- دقة التصنيف الأول: 91.9%
- دقة التصنيف الثاني: تحسن بنسبة 23.03% عن الأساس
- دقة التصنيف الثالث: تحسن بنسبة 20.87% عن الأساس
- متوسط الرتبة المتبادلة (MRR): تحسن بنسبة 23.7%
3.2 المقارنة مع الأساليب الأساسية
تفوق APIRO بشكل كبير على أحدث الأساليب الأساسية عبر جميع المقاييس. يُظهر تحسن الأداء فعالية نهج تعزيز البيانات والتضمين المتخصص في معالجة الاختلافات الدلالية في وثائق واجهات برمجة تطبيقات الأمان.
مخطط مقارنة الأداء
تُظهر النتائج التجريبية مقاييس دقة APIRO مقارنة بالأساليب الأساسية. يُظهر التصور البياني التفوق المستمر عبر مقاييس دقة التصنيف الأول والثاني والثالث، مع أكثر تحسن ملحوظ في دقة التصنيف الأول (تحسن بنسبة 26.93%).
4 التحليل التقني
الرؤية الأساسية
يحول APIRO بشكل جذري كيفية تفاعل فرق مراكز عمليات الأمان مع واجهات برمجة تطبيقات أدوات الأمان عن طريق استبدال العمليات اليدوية المعرضة للخطأ بتوصيات ذكية قائمة على البيانات. يكمن الاختراق الحقيقي للإطار في نهجه العملي تجاه واقع وثائق الأمان الفوضوي - فهو لا يحاول توحيد الفوضى بل يتعلم التنقل فيها بفعالية.
التدفق المنطقي
يتبع الهيكل خط أنابيب متطور من ثلاث مراحل: أولاً، يعزز البيانات التدريبية المحدودة بشكل عدواني من خلال 36 تقنية (تذكرنا باستراتيجيات تعزيز البيانات في CycleGAN)؛ ثانيًا، يبني تضمينات خاصة بالمجال تفهم الفروق الدقيقة في مصطلحات الأمان؛ ثالثًا، يستخدم مرشحات شبكات عصبية التفافية متعددة المقاييس لالتقاط الأنماط الدلالية المحلية والعالمية. هذا ليس مجرد تطبيق آخر للتعلم الآلي - إنه نظام مخصص لمجال محدد ومخاطر عالية.
نقاط القوة والضعف
دقة التصنيف الأول البالغة 91.9% مثيرة للإعجاب، لكنني متشكك بشأن التعميم في العالم الحقيقي beyond الأدوات الثلاث المختبرة. يشير الاعتماد على تعزيز البيانات المكثف إلى مشاكل ندرة بيانات كامنة يمكن أن تحد من قابلية التوسع في النشر. ومع ذلك، فإن التحسن بنسبة 26.93% عن الأساليب الأساسية يُظهر ابتكارًا تقنيًا حقيقيًا، وليس مجرد تعديلات تدريجية.
رؤى قابلة للتنفيذ
يجب على بائعي الأمان استكشاف دمج وظائف شبيهة بـ APIRO في منصات SOAR الخاصة بهم على الفور. يوفر الإطار خارطة طريق واضحة لمعالجة اختناق تكامل واجهات برمجة التطبيقات الذي يضرب مراكز عمليات الأمان الحديثة. يجب على المنظمات الضغط على بائعي SOAR لتبني هذه الأساليب المدعومة بالذكاء الاصطناعي بدلاً من الاستمرار في طرق التكامل اليدوية الهشة.
مثال على إطار التحليل
ضع في اعتبارك مهمة استجابة لحادث: "التحقيق في حركة مرور الشبكة المشبوهة من عنوان IP 192.168.1.100"
سير عمل معالجة APIRO:
- المعالجة المسبقة للوصف المهمة والتجزئة
- البحث عن التضمين باستخدام متجهات الكلمات الخاصة بالأمان
- استخراج الميزات باستخدام الشبكات العصبية الالتفافية متعددة المقاييس
- تسجيل التشابه مقابل واجهات برمجة تطبيقات أدوات الأمان المتاحة
- توصيات أهم 3 واجهات برمجة تطبيقات مع درجات الثقة
المخرجات: [MISP: search_events, Limacharlie: get_connections, Phantom: ip_reputation_check]
5 التطبيقات المستقبلية
لمنهجية APIRO إمكانات كبيرة beyond التوصية بأدوات الأمان:
- اكتشاف واجهات برمجة التطبيقات المؤسسية: التوسع إلى أنظمة واجهات برمجة التطبيقات المؤسسية العامة لاكتشاف الخدمات والتكامل بشكل أفضل
- أتمتة الأمان عبر المنصات: تمكين مهام سير عمل الأمان الآلية عبر موفري السحابة وبائعي الأمان
- توحيد واجهات برمجة التطبيقات: الإسهام في تطوير مواصفات موحدة لواجهات برمجة تطبيقات الأمان
- هندسة الثقة الصفرية: دعم فرض سياسات الأمان الديناميكية من خلال الاختيار الذكي لواجهات برمجة التطبيقات
تشمل اتجاهات البحث المستقبلية دمج التعلم بالنقل لأدوات الأمان الجديدة، وتطوير قدرات التعلم القليل، ودمج الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير لشفافية التوصية.
6 المراجع
- Zhu, J.Y., et al. "Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks." ICCV 2017.
- مشروع MISP. "منصة مشاركة معلومات البرامج الضارة." https://www.misp-project.org/
- Limacharlie. "اكتشاف الاستجابة لنقاط النهاية." https://limacharlie.io/
- Saxe, J., et al. "Deep Neural Network Based Malware Detection Using Two Dimensional Binary Program Features." IEEE S&P 2015.
- MITRE ATT&CK. "مصفوفة المؤسسة." https://attack.mitre.org/
- Phantom. "منصة الأوركسترا والأتمتة والاستجابة للأمان." https://www.phantom.us/
- Rapid7. "منصة SOAR لصيد التهديدات." الوثائق التقنية، 2021.