في عالم الأمن السيبراني، يعتبر الاستجابة السريعة للتهديدات المتقدمة المستمرة (APTs) أمرًا ضروريًا. نحن اليوم أمام تطوير مثير يعيد تشكيل طريقة عمل مراكز العمليات الأمنية (SOCs) في هذا الإطار، وهو نظام APTInvestBench.

يهدف هذا النظام إلى تقييم موثوقية التحقيقات الذاتية ضد تلك التهديدات، خصوصًا تحت شروط جمع بيانات متعددة. حيث تتطلب التحقيقات الدقيقة تحليلاً عميقًا للبيانات المتاحة، وقامت APTInvestBench بتعزيز هذا التحليل من خلال تقديم 370 حالة مستمدة من 56 هجومًا مُعاد تشكيله، مع 16.4 مليون سجل لوج.

كيف يتم ذلك؟ تستخدم هذه المنصة نماذج اللغة الكبرى (Large Language Models) لأتمتة عملية التحقيق، حيث تقوم بتحويل المعلومات الضعيفة إلى أدلة قابلة للاستخدام، مما يسهل تحديد نقاط الضعف في الدلائل والتحقيقات. لكن الدقة ليست مضمونة تحت جميع ظروف جمع البيانات، حيث بينت الأبحاث أن كفاءة الوكلاء في جمع الأدلة تتفاوت بنحو 44.3% من الأعمال الهجومية القابلة للاسترداد، بينما كانت نسبة الأدلة المدعومة بشكل رسمي 25.0%.

من المثير للاهتمام أن المستوى الإجمالي من التغطية يمكن أن يخفي عدم الاستقرار الكامن، إذ أن التغييرات البسيطة في طريقة جمع البيانات يمكن أن تؤدي إلى فقدان 35.5% من الدعم الأدلي. هذا يعني أن تحقيقات اليوم تحتاج إلى أدوات أفضل وأدق من أجل مواجهة التهديدات النشطة.

بهذا الابتكار، توفر APTInvestBench بيئات تحقيق قابلة لإعادة الاستخدام وتقييم تشخيصي لتحديد هذه الفجوات، مما يتيح إنشاء وكالات دفاعية أكثر موثوقية. كيف تعتقد أن هذه التطورات ستؤثر على مستقبل الأمن السيبراني؟ شاركونا آراءكم في التعليقات!