تقييم التنبيهات باستخدام Machine Learning عبر Nova
NovaSignal. أولوية التنبيهات مع توضيح أسبابها.
يمنح NovaSignal المحللين رؤية للتنبيهات مرتبة حسب المخاطر. راجع درجة كل تنبيه مع أدلة الكشف وThreat Intelligence والأصول المتأثرة والتعرض للمخاطر والنشاط الذي أثر في أولويته. يمكنك مقارنة تغير الدرجات ومجموعات التنبيهات، ومتابعة الاتجاهات بالنسبة إلى خط الأساس، ومراجعة توصيات Suppression قبل تحديد ما يحتاج إلى تحقيق أو تعديل في قواعد الكشف.
قيّم. فسّر. وتكيّف مع بقاء الأدلة مرتبطة.
تعرّف على كيفية سير العمل داخل Nova
تنقل بين واجهات المنتج الحالية خطوة بخطوة. تجيب كل واجهة عن سؤال أمني مختلف مع إظهار الأدلة المتاحة وحدودها بوضوح.
NOVASIGNAL
يرتب NovaSignal التنبيهات لتوجيه مراجعة المحللين. وتتضمن كل درجة العوامل الداعمة ومستوى الثقة، بما في ذلك عندما تحد البيانات الناقصة من التقييم.
01 · نظام التقييم
أولوية واحدة. وكل إشارة داعمة تبقى واضحة.
يجمع NovaSignal إشارة Machine Learning مع أدلة أمنية وضمانات صريحة. والنتيجة أولوية نهائية للتنبيه ومستوى ثقة وتفسير، لا حكم غامض.
- 01
اجمع الأدلة
اجمع سياق التنبيه والتهديد والأصل والتعرّض والتغطية.
- 02
قِس الأولوية
قيّم التنبيه باستخدام التعلم الآلي والمعلومات الأمنية المرتبطة.
- 03
طبّق الضمانات
احمِ حالات الكشف المستقلة القوية، واحصر النتيجة في حدود الأدلة المتاحة.
- 04
فسّر النتيجة
راجع الأولوية ومستوى الثقة مع المقارنة بالسجل السابق والأسباب التي تفسر الدرجة.
02 · السياق المهم
تصبح الأولوية مفيدة عندما يكون السياق صريحًا.
يبقى كل مدخل قابلًا للمراجعة بصورة مستقلة، بما في ذلك توافر الأدلة المتوقعة له.
أدلة الكشف
احفظ القاعدة والخطورة والنشاط المرصود الذي أدّى إلى ظهور التنبيه.
سياق التهديد
استخدم معلومات Threat Intelligence المطابقة بصورة مستقلة وتغطيتها، دون اعتبار غياب التطابق إثباتًا للسلامة.
الأصل والتعرّض
أضِف مخاطر الأصل المقيّمة والتعرّض العام وسياق الضوابط عند توافر هذه الأدلة.
سياق النشاط
ضع في الاعتبار الهوية ونشاط تسجيل الدخول والمصدر والتوقيت المرتبط بالتنبيه.
الثقة والتغطية
وضّح مقدار الأدلة المتوقعة الذي كان متاحًا للتقييم.
خط الأساس التاريخي
قارن الدرجات الحالية والسابقة لفهم التغيرات المهمة.
03 · التعلم من ملاحظات المحللين
تحديد أولويات يتعلم من النتائج التي راجعها الفريق.
يمكن لـNovaSignal تقييم التنبيهات قبل أن يقدم فريقك ملاحظاته. وعند تفعيل التخصيص، يمكن أن تساعد قرارات True Positive وFalse Positive المؤكدة على تحسين الملاءمة. ويجب أن يجتاز التقييم المحدّث فحوص الجودة قبل استخدامه.
01 · خط الأساس
التقييم منذ البداية
استخدم نموذج التقييم القياسي إلى أن تجمع مؤسستك ما يكفي من الملاحظات المراجعة للتخصيص.
02 · مخصّص
الملاءمة لمؤسستك
عند تفعيل التخصيص، يعتمد على التنبيهات التي صنفها المحللون بعد المراجعة على أنها صحيحة (True Positive) أو كاذبة (False Positive). ولا تُعتبر التنبيهات غير المراجعة خالية من المخاطر. ويجب أن تجتاز تغييرات التقييم فحوص الجودة قبل استخدامها.
04 · حدود الثقة
افهم سبب ارتفاع أولوية التنبيه قبل تحديد دلالته.
يُبقي NovaSignal الفرق بين إشارة النموذج والأولوية النهائية والثقة وتغطية الأدلة واضحًا طوال التحقيق.
- إشارة Machine Learning مدخل واحد للأولوية النهائية، وليست حكمًا غير مفسّر.
- راجع أدلة الكشف عالي الخطورة حتى لو كانت إحدى الدرجات الأخرى المستخدمة في التقييم منخفضة.
- يبقى السياق المفقود أو الناقص ظاهرًا باعتباره غير مقيّم أو منخفض الثقة.
- يحدّد NovaSignal الأولويات ويفسّرها. ولا ينشئ حالات كشف أو يفوّض إجراءات استجابة.
05 · ذكاء مترابط
دور مستقل للتقييم داخل منصة واحدة مترابطة.
يحدد NovaSignal أولوية التنبيهات. وتدعم محركات Nova الأخرى تحليل السلوك والتحقيق وتحسين الكشف والاستجابة. ولا تمنح درجة الأولوية الإذن بتنفيذ إجراء.
قيّم NovaSignal
راجع عبء التنبيهات لديك. وتعرف على كيفية ترتيب NovaSignal لها.
راجع مصادر بياناتك وحجم التنبيهات ومسار عمل المحللين مع Hansec للتخطيط لتقييم NovaSignal.