تحييد التهديدات في ثوانٍ لا ساعات — اكتشاف مدفوع بـ AI واستجابة تلقائية لعمليات الأمن على مستوى المؤسسات.

تواجه المؤسسات الحديثة حجمًا هائلاً من التنبيهات الأمنية — غالبًا ما يتجاوز
10,000 تنبيه يوميًا — مع فرق SOC التقليدية القادرة فقط على التحقيق في جزء صغير منها قبل أن يبدأ إرهاق المحللين. تؤدي أوقات الاستجابة المتأخرة التي يبلغ متوسطها 197 يومًا لتحديد الاختراقات إلى تصاعد التكاليف، بينما تستهلك الإيجابيات الخاطئة أكثر من
30% من قدرة المحللين. تُنشئ منصات SIEM القديمة ضوضاء بدون سياق، وتفتقر إلى الارتباط المتقاطع للإشارات، 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 أقل من ثانية. تتكامل منصتنا بسلاسة مع البنية التحتية لـ SIEM الحالية مع إضافة طبقات من الفرز المدفوع بـ AI، والارتباط التلقائي عبر مصادر البيانات المتباينة، وخطط الاستجابة المنسقة من خلال إطار SOAR متكامل. يتعلم النظام باستمرار من ملاحظات المحللين، مما يؤدي إلى تحسين نماذج الاكتشاف وتقليل معدلات الإيجابيات الخاطئة إلى أقل من
5% خلال أول 90 يومًا من التشغيل. يتم دمج تغذية معلومات التهديدات من المصادر التجارية والمفتوحة وشبكة الويب المظلمة في الوقت الفعلي لتوفير إثراء سياقي لكل تنبيه يظهر.
تتبع الهندسة المعمارية نموذج المحور والمحاور الفرعية (hub-and-spoke) مع محرك ارتباط AI مركزي يقوم بجمع الأحداث الموحدة من مجمّعات موزعة يتم نشرها عبر طبقات الشبكة ونقاط النهاية والسحابة والتطبيقات. تعالج مسارات البيانات المتدفقة الأحداث في الوقت الفعلي عبر مراحل ML متعددة — اكتشاف الشذوذ، وتحديد السلوك، وتعيين سلسلة القتل (kill-chain mapping) — قبل توجيه الحوادث القابلة للتنفيذ إلى طبقة تنسيق SOAR. يتم نشر المنصة بأكملها على مجموعة
Kubernetes مُحكمة مع بيئات تدريب نماذج معزولة (air-gapped) وبحيرات بيانات مشفرة للاحتفاظ الجنائي.
وقمع الضوضاء من خلال دمج الإشارات السياقية
أنظمة التذاكر للاستجابة الشاملة للحوادث
في رسم بياني معرفي موحد للإثراء السياقي
مع إدارة الحالات التعاونية
بيانات اعتماد مخترقة مع التعلم المستمر
| الطبقة | التقنيات |
|---|---|
| الواجهة الخلفية (Backend) | Python, Go, Apache Kafka, gRPC |
| AI / ML | PyTorch, scikit-learn, Hugging Face Transformers, ONNX Runtime |
| الواجهة الأمامية (Frontend) | React, D3.js, Grafana, Kibana |
| قاعدة البيانات (Database) | Elasticsearch, Apache Druid, PostgreSQL, Redis |
| البنية التحتية (Infrastructure) | Kubernetes (EKS), Terraform, Vault, AWS GovCloud |
| المقياس | التحسين | التفاصيل |
|---|---|---|
| متوسط وقت الاكتشاف (MTTD) | تقليل بنسبة 92% | من متوسط 197 يومًا إلى أقل من 15 يومًا من خلال المراقبة المستمرة بـ AI |
| معدل التنبيهات الإيجابية الكاذبة | أقل من 5% | يقوم فرز ML بإزالة الضوضاء ليركز المحللون على التهديدات الحقيقية |
| وقت الاستجابة للحوادث | أسرع بنسبة 85% | تُنفذ خطط عمل SOAR المؤتمتة الاحتواء في ثوانٍ لا ساعات |
| إنتاجية المحللين | زيادة بمقدار 3 أضعاف | يتعامل AI مع فرز المستوى 1، مما يحرر المحللين للبحث المتقدم عن التهديدات |
| جاهزية تدقيق الامتثال | تغطية 99% | جمع الأدلة تلقائيًا لمتطلبات PCI-DSS و SOX و OCC |
1. الأسابيع 1-3: توفير البنية التحتية، وتكامل SIEM، وإعداد مصادر السجلات، وجمع بيانات القياس الأساسية
2. الأسابيع 4-7: نشر نموذج AI، وضبط قواعد الارتباط، وتطوير خطة عمل SOAR بالتعاون مع فريق SOC
3. الأسابيع 8-10: دمج تغذية معلومات التهديدات، ومعايرة UEBA، وتخصيص محطة عمل المحلل
4. الأسابيع 11-12: التحويل الكامل للإنتاج، والتحقق من التنبيهات، وتحسين الأداء، وبرنامج تدريب المحللين
5. الأسابيع 13-14: جولة تحسين — إعادة تدريب النموذج على البيانات المحلية، وصقل خطة العمل، وتحديد خط الأساس لمؤشرات الأداء الرئيسية (KPI)
التحقق الأمني المستمر بمساعدة AI — اكتشف الثغرات الأمنية وأصلحها قبل أن يتمكن المهاجمون من ذلك، دون أي عبء يدوي.