مروری بر کاربردهای یادگیری ماشین در مرکز عملیات امنیت و تشخیص حملات

در جستجوی بهبود روش های استخراج داده و تحلیل لاگ های امنیتی از سیستم های فناوری اطلاعات، سازمان ها به دنبال راه حل های خودکار برای تشخیص تهدیدات سایبری می گردند. یادگیری ماشین (ML) به عنوان یکی از رویکردهای اساسی جهت کاهش هزینه ها در تجزیه و تحلیل امنیتی به شمار می رود. چالش اصلی این حوزه، انتخاب الگوریتم مناسب یادگیری ماشین برای تجزیه لاگ های امنیتی، به ویژه در محیط های بزرگ SOC است. یادگیری ماشین در پیش بینی حملات سایبری و همچنین تامین امنیت بسیار اساسی به شمار می آید، که اثربخشی آن از طریق تحقیقات و داده های جمع آوری شده از مجموعه Microsoft تایید شده است. به طور همزمان، پیاده سازی سیستم های هوش مصنوعی به منظور شناسایی و پیشگیری از تهدیدات، با بهره گیری از شبکه های عصبی و مدل های هوش مصنوعی، برای بهبود امنیت سایبری و افزایش قابلیت اطمینان سیستم اقدامی حیاتی به شمار می آید. همچنین، روش های پیش بینی با استفاده از الگوریتم "سری های زمانی" و مدل "SARIMA" به دقت و کارایی مناسبی منجر می شوند. این ترکیب از یادگیری ماشین در زمینه امنیت سایبری، امکان شناسایی و پیشگیری از تهدیدات پیچیده و چالش برانگیز را فراهم می کند و از اهمیت چشمگیری برخوردار است.

کلیدواژه ها:

تهدیدات امنیتی ، پیش بینی ، یادگیری ماشین ، نرم افزار مخرب.