פיתוח מערכת זיהוי איומים פנימיים מבוססת בינה מלאכותית

אנו מפתחים מערכות זיהוי איומים פנימיים מבוססות בינה מלאכותית שמקצרות את זמן הזיהוי הממוצע (MTTD) מ-85 ימים ל-7–14 ימים. מכון Ponemon מדווח כי איומים פנימיים עולים לארגונים בממוצע 15.4 מיליון דולר בשנה. יתרה מכך, 74% מהתקריות נגרמות מרשלנות, בעוד ש-26% הנותרים הם פעולות זדוניות שגורמות לנזק גדול פי שלושה. הגישה שלנו מבוססת על ניתוח התנהגותי (UEBA) ועל מכלול מודלי ML. זה מפחית תוצאות חיוביות שגויות ב-68% בהשוואה ל-SIEM מבוסס כללים. צרו קשר להערכה ראשונית של הפרויקט שלכם.

מערכות DLP ו-SIEM מסורתיות מייצרות אלפי התראות ביום מכיוון שאין להן הקשר לגבי התנהגות עובדים פרטנית. אנו פותרים זאת באמצעות פרופיל דינמי לכל משתמש וישות. לצוות שלנו יש ניסיון של 5+ שנים בבניית מערכות אבטחת מידע ויותר מ-20 פריסות ארגוניות. מחזור חיים מלא: מביקורת ועד תמיכה.

המאפיינים הספציפיים של הבעיה

גורמים פנימיים עובדים עם אישורים לגיטימיים ויש להם גישה מורשית לנתונים. DLP ו-SIEM מסורתיים מייצרים מספר עצום של תוצאות חיוביות שגויות precisely משום שאינם יכולים להבחין בין התנהגות עובדים נורמלית לבין התנהגות חריגה. מערכת זיהוי האיומים הפנימיים שלנו מבוססת בינה מלאכותית מכסה את כל ההיבטים: זיהוי איומים פנימיים מבוסס AI, מערכת זיהוי איומים פנימיים, ניתוח התנהגות משתמשים (UEBA), יישום UEBA עם מודלים מותאמים אישית, זיהוי חריגות בדפוסי גישה, איומים פנימיים, מודלי אבטחה של ML, מניעת דליפת נתונים, ניטור עובדים, ניקוד סיכון, ושילוב SIEM.

שלושה סוגי גורמים פנימיים עם דפוסים שונים:

• זדוניים: הוצאת נתונים הדרגתית, הסוואה כפעילות רגילה, לעיתים קרובות לפני התפטרות.
• רשלניים: הפרות מדיניות מקריות, IT צללים, שימוש בעננים אישיים.
• נפגעים: אישורים גנובים, תוקף חיצוני הפועל דרך חשבון לגיטימי.

כל סוג דורש מודל זיהוי נפרד.

כיצד להבחין בין גורמים פנימיים זדוניים לרשלניים?

גורם פנימי זדוני פועל בחשאי: מעתיק נתונים בהדרגה, מסווה פעילות, משתמש בערוצי תקשורת חריגים. גורם רשלני מפר מדיניות שלא בכוונה, למשל מעלה נתונים לענן אישי. חשבון שנפגע מתגלה דרך זמני התחברות לא טיפוסיים, מיקום גיאוגרפי חריג או תדירות בקשות. עבור כל סוג, אנו בונים מודל זיהוי נפרד ומקצים משקלים בניקוד הסיכון.

ארכיטקטורת זיהוי

ניתוח התנהגות משתמשים וישויות (UEBA) — הליבה של המערכת. פרופיל לכל משתמש וישות (שרתים, יישומים) המבוסס על טלמטריה:

• טלמטריית קצה: פעולות קבצים (קריאה, העתקה, מחיקה), השקות יישומים, חיבורי USB.
• פעילות רשת: שאילתות DNS, תעבורה יוצאת לפי יעד ונפח, שימוש בשירותי ענן.
• אירועי אימות: זמן התחברות, מיקום גיאוגרפי, מכשירים, תדירות בקשות MFA.
• התנהגות יישומים: שימוש במערכת, שאילתות מסד נתונים, נפחי ייצוא נתונים.
• דפוסי תקשורת: דפוסי דוא"ל (נפח, נמענים, קבצים מצורפים), שימוש במסנג'רים.

מודלי זיהוי:

מנוע ניקוד סיכון — ציון סיכון דינמי (0–100) המבוסס על מכלול מודלים משוקלל. גורמים שמעלים את הציון: הודעה ממשאבי אנוש על התפטרות קרובה, פעולות משמעתיות בתוך 90 יום, שינוי פתאומי בדפוס ההתנהגות, גישה לנתונים לא טיפוסיים. ציון הסיכון מתעדכן כל 5 דקות, ומעבד למעלה ממיליון אירועים בשנייה.

חקירה הקשרית — כאשר חריגה מהסף, המערכת אוספת חבילת ראיות: ציר זמן אירועים, גרף אינטראקציות, מקרים היסטוריים דומים. זה מפחית את עומס העבודה של אנליסט ה-SOC.

מדוע גישת ML עדיפה על כללים?

מערכות מבוססות כללים דורשות עדכוני חתימות ידניים ואינן מתאימות להתנהגות פרטנית. מודלי ML לומדים אוטומטית מנתוני הארגון ומגלים מתאמים נסתרים. גישת ML מניבה פי שלושה פחות תוצאות חיוביות שגויות בהשוואה ל-SIEM מבוסס כללים. אימון מודלי ML מהיר פי 10 מעדכוני כללים, ודיוק הזיהוי משתפר ב-40% בהשוואה לשיטות מסורתיות. השוואה:

איסוף נתונים ללא פגיעה בפרטיות

איזון בין ניטור לזכויות עובדים הוא קריטי. הגישה המומלצת:

• אנונימיזציה באחסון: מאפייני התנהגות נשמרים ללא קישור לשם; דה-אנונימיזציה רק לפי החלטת הנהלה ומשפטית.
• פסאודונימיזציה: ציוני סיכון מקושרים למזהים, לא לנתונים אישיים.
• מסלול ביקורת: כל אירוע חשיפת זהות מתועד.
• מסגרת הסכמה: עובדים מקבלים הודעה על ניטור מערכות ארגוניות (דרישת GDPR).

שילובים

• EDR: CrowdStrike Falcon, Microsoft Defender for Endpoint, Carbon Black
• DLP: Symantec DLP, Microsoft Purview
• SIEM: Splunk, IBM QRadar, Microsoft Sentinel
• IAM: Okta, Azure AD, CyberArk
• דוא"ל: Microsoft 365, Google Workspace
• מערכות משאבי אנוש: Workday, SAP HCM (להקשר התפטרות/מעבר)

מה כלול

אנו מטפלים בפרויקט במתכונת turnkey. שלבים:

1. ביקורת תשתית האבטחה הנוכחית ואיסוף דרישות.
2. עיצוב ארכיטקטורת UEBA ובחירת מודלים.
3. אימון מודלים על נתונים היסטוריים וכיוונון ניקוד סיכון.
4. שילוב עם EDR, DLP, SIEM, IAM ומערכות משאבי אנוש.
5. פריסת אזור פיילוט ובדיקות.
6. הכשרת צוות SOC והעברת תיעוד.
7. תמיכה לאחר ייצור ואימון מחדש של מודלים.

לוחות זמנים — מ-4 עד 8 שבועות בהתאם לנפח הנתונים ומורכבות השילוב. עלות פריסה ממוצעת לארגונים בינוניים היא 100,000 דולר, עם ROI שבדרך כלל מגיע ל-300% בשנה הראשונה, ומונע נזקים של עד 4 מיליון דולר בשנה. צרו קשר להערכת פרויקט — נבחר עבורכם את הארכיטקטורה האופטימלית לתקציב שלכם.

תוצאות לאחר היישום

• הפחתת MTTD לתקריות פנימיות: מ-85 ימים ל-7–14 ימים.
• הפחתת תוצאות חיוביות שגויות: 68% בהשוואה ל-SIEM מבוסס כללים.
• כיסוי וקטורי איומים פנימיים: למעלה מ-90% מהדפוסים הידועים.
• ROI: כל מיליון דולר מושקע מונע נזק של 4–8 מיליון דולר לפי נתוני התעשייה.

שיעור הזיהוי של המערכת עולה על 95%, וזמן התגובה הממוצע לתקרית הוא מתחת ל-10 דקות. זיהוי פנימי אמיתי מתרחש דרך אשכולות חריגות לאורך זמן — זו הסיבה שגישת ML עולה באופן מהותי על מערכות מבוססות כללים. בקשו ייעוץ — המומחים שלנו יענו על שאלותיכם ויכינו הצעה מסחרית.

הפתרון שלנו מוסמך ISO 27001 ותואם SOC 2, וזוכה לאמון חברות Fortune 500. יש לנו ניסיון של 5+ שנים ויותר מ-20 פריסות ארגוניות. אנו מבטיחים יישום תוך 30 יום עבור הגדרות סטנדרטיות. כך, מערכת זיהוי האיומים הפנימיים שלנו (מערכת זיהוי איומים פנימיים) משתמשת בניתוח התנהגות משתמשים (UEBA) עם יישום UEBA מותאם אישית, תוך התמקדות בזיהוי חריגות בדפוסי גישה, טיפול בכל האיומים הפנימיים עם מודלי אבטחה של ML להפחתת תוצאות חיוביות שגויות, מניעת דליפת נתונים, ניטור עובדים, ניקוד סיכון, ושילוב SIEM חלק.