في عصر تتزايد فيه التهديدات السيبرانية بوتيرة متسارعة، تسعى التقنيات الحديثة من أمثال الذكاء الاصطناعي إلى تقديم حلول مبتكرة تعزز من أمان الشبكات. أحد هذه الحلول المبتكرة هو النظام شبه الآلي الذي يستند إلى رسومات الهجمات المنطقية (Logic Attack Graphs)، والذي يستخرج معلوماته من نتائج الماسحات، ويمكننا من فهم كيفية تنفيذ الهجمات بشكل دقيق.

تمكن الباحثون من دمج نظام MulVAL الرمزي ضمن سير العمل الحالي للأمان، مما يتطلب تحويل الأدلة المستخرجة من المنظومات إلى حقائق أولية، وإنشاء قواعد محددة للمجال. الحل الجديد يوفر خط أنابيب شبه آلي يعالج مشكلة التعاون بين الأنظمة، ويسلط الضوء على فعاليته من خلال دراسة حالة حول أمان الويب.

هذه التقنية تقوم بمعالجة النتائج المأخوذة من أدوات مثل Trivy وSemgrep وNmap، وتحولها إلى مواضيع قابلة للفهم من قبل النظام الرمزي (MulVAL). الإجراء يتضمن مساعدة نموذج لغوي كبير (LLM) لبناء قواعد خاصة بالمجال تربط بين الأدلة المكتشفة بتقنيات الهجوم.

إحدى المزايا الكبرى لهذا النظام هي زيادة كفاءة الكشف عن الثغرات، فقد تم اختبار بُنى رسومات الهجمات على 54 مهمة من نوع Capture-the-Flag في CyBench، وأنتجت كل مهمة على الأقل رسمة هجوم تصل إلى الهدف المطلوب. كما تم تحقيق تغطية للثغرات بما يصل إلى 53.7%، مع 51.9% من المهام تحقق تغطية كاملة، مما يشير إلى فعالية النظام في سياقات مختلفة.

مع استغراق متوسطِ زمن قدره 24.9 ثانية لإنجاز العملية، يعتبر هذا النظام قابلًا للاستخدام العملي، بالرغم من وجود بعض القيود مثل تغطية القواعد والدقة في المسارات. الخطوات القادمة تشمل التحقق من القواعد الدلالية والمقارنة على مستوى الوكيل للعمليات المدعومة بالرسومات.

هل أنتم مع التطورات الحديثة في أمان الإنترنت؟ شاركونا رأيكم في التعليقات!