درع الحماية المبني على السلوك (Anomaly Shield)
مجال الاستخدام
- اكتشاف والدفاع ضد الروبوتات غير المرغوب فيها، مثل استخراج المحتوى (Content Scraping)، وهجمات تعطيل الخدمة (Denial of Service)، وحشو بيانات الاعتماد (CredentialStuffing)، وغيرها.
- الفحص الاستباقي (Forechecking): ردع القراصنة في مرحلة الاستطلاع، على سبيل المثال من خلال منع عمليات فحص الثغرات (Vulnerability Scans).
- مكافحة الهجمات المجهولة والآلية
كيف يعمل درع الحماية المبني على السلوك من إيرلوك
يتعلّم درع الحماية المبني على السلوك من إيرلوك، أثناء مرحلة التشغيل الأولي، كيفية تصرّف المستخدمين الحقيقيين لأحد التطبيقات. ولأغراض التعلّم غير الموجَّه (Unsupervised Learning)، تتم معالجة البيانات الخام وتجميعها بشكل موفِّر للمساحة، بهدف تحسين الدقة ومعدل التطابق. وتُمثّل نماذج التعلّم الآلي (Machine Learning) التي يتم تعلّمها خلال مرحلة التدريب خصائص تطبيق الأعمال بدقة تامة. وأثناء التشغيل، تتم مقارنة جميع الجلسات النشطة باستمرار مع السلوك المُتعلَّم. وإذا كان الانحراف كبيرًا جدًا، يتم تصنيف الجلسة على أنها شاذة (Outlier). ويمكن التحكم بشكل مستقل لكل تطبيق فيما إذا كانت الحالة الشاذة تُسجَّل فقط، أو إذا كان سيتم إنهاء الجلسة وحظر عنوان IP.
اختبار سهل مع البداية السريعة (Quick Start)
يمكن لعملاء بوابة إيرلوك البدء مباشرةً باستخدام درع الحماية المبني على السلوك من خلال البداية السريعة (Quick Start) - دون الحاجة إلى ترخيص تجريبي منفصل.
تُنشئ البداية السريعة إعدادًا أوليًا خاليًا من المخاطر في أقل من خمس دقائق. جرّبوها الآن!
بهذه السهولة يمكن القيام بذلك
اطّلعوا في دليل المستخدم (Quick Start Guide) الخاص بنا على مدى سهولة إعداد درع الحماية المبني على السلوك من إيرلوك.
المزايا
- تشغيل سريع دون الحاجة إلى خبرة في علوم البيانات (Data Science):
يمكن إجراء الصيانة والإعداد خلال دقائق دون الحاجة إلى معرفة في مجال التعلّم الآلي (Machine Learning). - الدفاع ضد أنواع الهجمات غير المعروفة:
يؤدي التدريب الخاص بكل تطبيق إلى نموذج أمان إيجابي (Positive Security Model). وبفضل ذلك، يمكن أيضًا اكتشاف الروبوتات غير المعروفة أو هجمات يوم الصفر (Zero-Day Attacks)، لأن الحماية لا تعتمد على التوقيعات (Signatures). - حماية بيانات وتحكم بنسبة 100٪:
لا يغادر السلوك المُتعلَّم ولا قرارات الكشف عن الحالات الشاذة مجموعة بوابة إيرلوك (Airlock Gateway Cluster) أبدًا. - حساسية قابلة للتعديل:
عند تكرار حدوث نتائج إيجابية/سلبية كاذبة (False Positives/Negatives)، يمكن تعديل الحساسية لكل مستشعر (Sensor) على حدة. - معدل نقل بيانات مرتفع:
تتم عملية التحليل في الخلفية وبشكل منفصل عن تدفق الطلبات (Requests) العادي. ويُستبعَد حدوث أي تأخير في حركة البيانات بفضل التقييم غير المتزامن (Asynchronous).
إدارة شاملة للروبوتات
لتحقيق الحماية المثلى للتطبيقات، يُوصى بالجمع بين وظائف إدارة الروبوتات المختلفة ضمن الحزمة الشاملة لحماية التطبيقات من إيرلوك:
- استخبارات التهديدات: BrightCloud خدمة استخبارات التهديدات تستخدم من Webroot بيانات سُمعة فورية (Real-time Reputation Data) لحظر عناوين IP غير المرغوب فيها
-
الحماية من هجمات تعطيل الخدمة (DoS) مع تحديد معدل الطلبات (Rate Limiting): عندما يكون عدد الطلبات أو الجلسات لكل عنوان IP مرتفعًا بشكل خاص، تمنع الحماية من DoS تحميل الأنظمة الخلفية (Back-ends) بشكل زائد. وبالنسبة لواجهات برمجة التطبيقات (APIs) على وجه الخصوص، يتم أيضًا تحديد معدل نقل البيانات بناءً على هوية المستخدم.
-
المصادقة المسبقة: لضمان وصول المستخدمين المصرَّح لهم فقط إلى التطبيق، تتم إعادة توجيه الزوار غير المُعرَّفين إلى صفحة تسجيل دخول، مثل صفحة نظام إدارة الهوية والوصول الموحّد من إيرلوك.
-
إدارة الروبوتات: تكتشف الروبوتات، ويمكنها اشتراط أن يُعيد جميع الزائرين إرسال ملفات تعريف الارتباط (Cookies). ولا تستطيع العديد من الروبوتات الآلية تجاوز هذه العقبة، لعدم امتلاكها مخزنًا لملفات تعريف الارتباط (Cookie Store). كما يجب أن تصل روبوتات محركات البحث من نطاق عناوين IP الخاص بمحرك البحث المعني.
- اكتشاف المخالفين المتكررين: عند تكرار مخالفة قواعد الأمان عدة مرات خلال فترة زمنية قصيرة، يتم وضع عنوان IP في الحجر (قائمة حظر IP ديناميكية). وأثناء فترة الحجر، لا يتم قبول أي طلبات من هذه العناوين بعد الآن.
Ready for excellent IT security?
Contact us now.