في عالم اليوم، حيث تتحايل التهديدات الإلكترونية على أمان الشبكات، تتصاعد الحاجة إلى أنظمة الكشف عن التطفل (Intrusion Detection Systems - IDS) الفعالة. إلا أن مشكلة "الكثافة التنبيهية"، والتي تعني تلقي عدد كبير من التنبيهات التي في كثير من الأحيان تكون كاذبة، تشكل تحدياً كبيراً للمختصين في أمان المعلومات. كيف يمكننا التغلب على هذه الظاهرة؟

نستعرض اليوم إطار عمل مبتكر يقوم على استخدام نماذج Gaussian غير طبيعية (Subnormal Gaussian Fuzzy Models) لترتيب أولويات التنبيهات بشكل فعّال. يعتمد هذا الإطار على نمذجة ثلاثة مصادر من عدم اليقين: شدة التهديد، ثقة الكشف، وموقف المؤسسة من المخاطر. كل تنبيه يتم تمثيله كعدد غامض (fuzzy number)، حيث يشير المركز إلى شدة التهديد، ويمثل الانتشار عدم اليقين، ويحمل الارتفاع موثوقية الكشف.

تم تطبيق مؤشرات ترتيب لتنظيم التنبيهات، مما يتيح للمنظمات ضبط موقفها الأمني وفقاً لمعيار المخاطر. وقد أثبتت التجارب على مجموعات البيانات CIC-IDS2017 و NSL-KDD أن هذا الإطار أكثر قوة من الأساليب التقليدية، حيث حقق نتائج لا تصدق من حيث التخفيف من تأثير انحراف الكاشف، مما يجعل هذا النموذج فعالاً في مختلف السيناريوهات.

عملنا أثبت أنه ليس فقط فعالاً ولكن أيضاً سهل الفهم، يوفر تفكيراً قابلاً للتفسير، ويبقى قوياً عبر أنواع مختلفة من الكاشفات وسيناريوهات عدم الدقة.

إذاً، هل أنتم مستعدون لتحسين أنظمة الأمان الخاصة بكم وتخفيف عبء التنبيهات الكاذبة؟ ما هي الخطوات التي تتبعونها لتحقيق ذلك؟ شاركونا تجاربكم في التعليقات!