تحييد التهديدات في ثوانٍ، لا ساعات — كشف مدفوع بالذكاء الاصطناعي واستجابة آلية لعمليات الأمن على مستوى المؤسسات.

تواجه المؤسسات الحديثة كمًا هائلاً من التنبيهات الأمنية — غالبًا ما يتجاوز
10,000 يوميًا — مع قدرة فرق SOC التقليدية على التحقيق في جزء صغير منها فقط قبل أن يصيب الإرهاق المحللين. تؤدي أوقات الاستجابة المتأخرة التي يبلغ متوسطها 197 يومًا لتحديد الاختراق إلى تصاعد التكاليف، بينما تستهلك الإيجابيات الخاطئة أكثر من
30% من قدرة المحللين. تولد منصات SIEM القديمة ضوضاء بدون سياق، وتفتقر إلى الارتباط عبر الإشارات، ولا يمكنها التكيف مع تقنيات الهجوم المتطورة. تواجه المؤسسات المصرفية تهديدات متزايدة التعقيد تستهدف أنظمة المعاملات وبيانات العملاء والبنية التحتية التنظيمية، حيث يمكن أن يؤدي اختراق واحد غير مكتشف إلى خسائر بمئات الملايين.
اكتشف المزيد من مخططات التنفيذ لمشروعك القادم
تقوم MicrocosmWorks ببناء منصات SOC مدعومة بالذكاء الاصطناعي (AI) تقلل MTTD من متوسط صناعي يبلغ 197 يومًا إلى أقل من 10 دقائق عن طريق ربط الأحداث عبر SIEM و EDR وقياسات الشبكة عن بعد (network telemetry) في الوقت الفعلي باستخدام اكتشاف الشذوذ (anomaly detection) بالتعلم الآلي (machine learning). تنفيذ الـplaybook المؤتمت يقلل MTTR من ساعات إلى دقائق لأنواع الحوادث الشائعة مثل الـphishing، و lateral movement، و credential abuse.
نعم، يتضمن مخطط MicrocosmWorks AI SOC موصلات مدمجة مسبقًا لأكثر من 50 أداة أمان شائعة، بما في ذلك Splunk و CrowdStrike و SentinelOne و Palo Alto و Fortinet و Microsoft Defender. يمكن تطوير عمليات تكامل مخصصة لأدوات الأمان الاحتكارية أو المتخصصة بمعدلات تتراوح بين 25 و 45 دولارًا في الساعة، وتتطلب عادةً من أسبوع إلى أسبوعين لكل عملية تكامل.
تقوم `MicrocosmWorks` بتطبيق فرز التنبيهات متعدد الطبقات باستخدام مصنفات خاضعة للإشراف مدربة على بيانات الحوادث التاريخية الخاصة بك، مدمجة مع الكشف عن الشذوذ غير الخاضع للإشراف الذي يتعلم سلوك الأساس الطبيعي لبيئتك. يحقق النظام تخفيضًا في `false positive` بنسبة 85-95% عن طريق ربط التنبيهات منخفضة الدقة من مصادر متعددة في سرد حوادث عالي الثقة قبل تصعيدها إلى المحللين البشريين.
تطبق خطة عمل MicrocosmWorks أتمتة متعددة المستويات، حيث يكون فرز المستوى الأول (إثراء التنبيهات، إزالة الازدواجية، التصنيف الأولي) مؤتمتًا بالكامل، بينما يتم دعم التحقيق من المستوى الثاني والبحث عن التهديدات من المستوى الثالث بواسطة الذكاء الاصطناعي (AI) ولكن بقيادة بشرية. يسمح هذا عادةً لفريق SOC مكون من 10 أفراد بالتعامل مع عبء العمل الذي كان يتطلب سابقًا 25-30 محللاً دون التضحية بجودة التحقيق.
يدمج MicrocosmWorks تغذيات معلومات التهديدات التجارية ومفتوحة المصدر (MISP, OTX, VirusTotal, STIX/TAXII) ويربط تلقائيًا مؤشرات الاختراق بسجلات الشبكة، واستعلامات DNS، وبيانات القياس عن بعد لنقاط النهاية، وبيانات بوابة البريد الإلكتروني. يستخدم محرك الارتباط تحليلًا قائمًا على الرسوم البيانية لرسم خرائط سلاسل الهجوم عبر إطار سلسلة القتل، مما يكشف عن IOCs ذات الصلة التي قد تفوتها قواعد SIEM التقليدية.
يمكن لـ MicrocosmWorks توفير مركز عمليات أمن من الجيل التالي مدعوم بنماذج تعلم آلي مدربة على مليارات الأحداث الأمنية، مما يتيح اكتشاف التهديدات في الوقت الفعلي بدقة تصنيف في أجزاء من الثانية. تتكامل منصتنا بسلاسة مع البنية التحتية لـ SIEM الحالية مع إضافة فرز مدفوع بالذكاء الاصطناعي، وارتباط آلي عبر مصادر بيانات متباينة، وخطط استجابة منسقة من خلال إطار عمل SOAR كامل. يتعلم النظام باستمرار من ملاحظات المحللين، ويحسن نماذج الاكتشاف ويخفض معدلات الإيجابيات الخاطئة إلى أقل من
5% خلال أول 90 يومًا من التشغيل. يتم دمج خلاصات معلومات التهديدات من مصادر تجارية ومفتوحة المصدر وشبكة الويب المظلمة في الوقت الفعلي لتوفير إثراء سياقي لكل تنبيه يظهر.
تتبع الهندسة المعمارية نموذج المحور والمحاور الفرعية مع محرك ارتباط مركزي يعمل بالذكاء الاصطناعي يستوعب الأحداث الموحدة من مجمعات موزعة منتشرة عبر طبقات الشبكة ونقاط النهاية والسحابة والتطبيقات. تعالج خط أنابيب تدفق البيانات الأحداث في الوقت الفعلي عبر مراحل ML متعددة — اكتشاف الشذوذ، وتحديد السلوك، ورسم خرائط سلسلة القتل — قبل توجيه الحوادث القابلة للتنفيذ إلى طبقة تنسيق SOAR. يتم نشر المنصة بأكملها على نظام
Kubernetes معزز مع بيئات تدريب نماذج معزولة هوائيًا وبحيرات بيانات مشفرة للاحتفاظ بالمعلومات الجنائية.
وقمع الضوضاء من خلال دمج الإشارات السياقية
أنظمة التذاكر للاستجابة للحوادث من البداية إلى النهاية
في رسم بياني معرفي موحد للإثراء السياقي
مع إدارة الحالات التعاونية
بيانات اعتماد مخترقة مع التعلم المستمر
| الطبقة | التقنيات |
|---|---|
| الواجهة الخلفية | Python, Go, Apache Kafka, gRPC |
| الذكاء الاصطناعي / تعلم الآلة | PyTorch, scikit-learn, Hugging Face Transformers, ONNX Runtime |
| الواجهة الأمامية | React, D3.js, Grafana, Kibana |
| قاعدة البيانات | Elasticsearch, Apache Druid, PostgreSQL, Redis |
| البنية التحتية | Kubernetes (EKS), Terraform, Vault, AWS GovCloud |
| المقياس | التحسين | التفاصيل |
|---|---|---|
| متوسط وقت الاكتشاف (MTTD) | 92% تخفيض | من متوسط 197 يومًا إلى أقل من 15 يومًا من خلال المراقبة المستمرة بالذكاء الاصطناعي |
| معدل الإيجابيات الخاطئة للتنبيهات | أقل من 5% | فرز ML يلغي الضوضاء ليركز المحللون على التهديدات الحقيقية |
| وقت الاستجابة للحوادث | أسرع بنسبة 85% | خطط عمل SOAR الآلية تنفذ الاحتواء في ثوانٍ لا ساعات |
| إنتاجية المحلل | زيادة بمقدار 3 أضعاف | يتولى الذكاء الاصطناعي فرز المستوى 1، مما يحرر المحللين للبحث المتقدم عن التهديدات |
| جاهزية تدقيق الامتثال | تغطية 99% | جمع الأدلة الآلي لمتطلبات PCI-DSS، SOX، و OCC |
1. الأسابيع 1-3: توفير البنية التحتية، تكامل SIEM، إعداد مصادر السجلات، وجمع القياسات الأساسية
2. الأسابيع 4-7: نشر نموذج الذكاء الاصطناعي، ضبط قواعد الارتباط، وتطوير خطط عمل SOAR بالتعاون مع فريق SOC
3. الأسابيع 8-10: تكامل خلاصات معلومات التهديدات، معايرة UEBA، وتخصيص منصة عمل المحلل
4. الأسابيع 11-12: الانتقال الكامل للإنتاج، التحقق من التنبيهات، ضبط الأداء، وبرنامج تدريب المحللين
5. الأسابيع 13-14: جولة التحسين — إعادة تدريب النموذج على البيانات المحلية، تحسين خطط العمل، وإنشاء خط أساس لمؤشرات الأداء الرئيسية (KPI)
تحقق أمني مستمر بمساعدة AI — اكتشف الثغرات الأمنية وأصلحها قبل أن يتمكن المهاجمون من استغلالها، بدون أي عبء يدوي.