آکادمی آموزش روزبه 📚

دستگرمی با یادگیری ماشینی و اسپلانک Machine Learning and splunk ✍️روزبه نوروزی ☘️تشخیص حمله با Splunk MLTK یک بانک متوجه شده است که برخی از سیستم‌های داخلی در حال برقراری ارتباط با یک سرور خارجی مشکوک هستند. رفتار غیرعادی این سیستم‌ها نشان‌دهنده‌ی یک…

⛵️هوش مصنوعی و اسپلانک
استفاده از Splunk App for Data Science and Deep Learning (DSDL) برای تحلیل امنیتی پیشرفته

✍️روزبه نوروزی

این Splunk DSDL یک افزونه برای Splunk MLTK است که به شما امکان می‌دهد مدل‌های یادگیری عمیق (Deep Learning) و پردازش داده‌های بزرگ را با استفاده از فریمورک‌هایی مثل TensorFlow، PyTorch و Scikit-learn اجرا کنید.
این اپلیکیشن به شما اجازه می‌دهد که مدل‌های پیچیده‌ای برای تحلیل امنیتی بسازید که در Splunk Enterprise Security (ES) یا محیط‌های دیگر Splunk اجرا شوند.
🔹 تفاوت DSDL با MLTK چیست؟

✅ این MLTK برای مدل‌های یادگیری ماشین کلاسیک مثل تصمیم‌گیری درختی، K-Means، Isolation Forest
✅ اما DSDL برای یادگیری عمیق و داده‌های حجیم، مانند LSTM برای تشخیص ناهنجاری در ترافیک شبکه یا CNN برای تحلیل لاگ‌ها

🔹 اجرای مدل‌های یادگیری عمیق با DSDL در امنیت سایبری

در ادامه چند سناریوی امنیتی پیچیده با استفاده از DSDL آورده شده است.

📌 سناریو ۱: تشخیص حملات مداوم (APT) با استفاده از LSTM
🛠 چالش:

حملات APT دارای الگوی زمانی خاص هستند و روش‌های کلاسیک (مثل Isolation Forest) نمی‌توانند تغییرات تدریجی رفتار مهاجمان را تشخیص دهند.
📊 مدل پیشنهادی:

مدل LSTM (Long Short-Term Memory) برای تشخیص ناهنجاری در ارتباطات شبکه‌ای
🔍 جستجوی Splunk برای آموزش مدل:

| inputlookup network_traffic_logs.csv
| table timestamp, src_ip, dest_ip, bytes_sent, bytes_received
| fit LSTM timestamp bytes_sent bytes_received into dsdl_apt_model

✅ مزیت: تشخیص رفتار مخفی مهاجمان از طریق الگوهای زمانی در ارتباطات شبکه

📌 سناریو ۲: تشخیص حمله باج‌افزاری با CNN و تحلیل فایل‌ها
🛠 چالش:

باج‌افزارها از روش‌های متنوعی برای رمزگذاری فایل‌ها استفاده می‌کنند، و مدل‌های سنتی ممکن است در تشخیص برخی نمونه‌های جدید ضعیف باشند.
📊 مدل پیشنهادی:

مدل CNN (Convolutional Neural Network) برای تحلیل تغییرات فایل‌های سیستمی و تشخیص رفتار رمزگذاری
🔍 جستجوی Splunk برای اجرای مدل:

| inputlookup file_change_logs.csv
| table filename, file_size, entropy, timestamp
| fit CNN filename entropy into dsdl_ransomware_model

✅ مزیت: امکان شناسایی رمزگذاری‌های مشکوک حتی در نمونه‌های جدید باج‌افزار

📌 سناریو ۳: تحلیل ایمیل‌های فیشینگ با Transformer (BERT)
🛠 چالش:

فیشینگ معمولاً با تغییرات جزئی در متن ایمیل انجام می‌شود که مدل‌های ساده مثل Naïve Bayes قادر به تشخیص آن‌ها نیستند.
📊 مدل پیشنهادی:

مدل BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) برای پردازش زبان طبیعی (NLP) در تحلیل متن ایمیل‌ها
🔍 جستجوی Splunk برای پردازش ایمیل‌ها:

| inputlookup email_logs.csv
| table email_subject, email_body
| fit BERT email_body into dsdl_phishing_model

✅ مزیت: تحلیل ایمیل‌های فیشینگ با دقت بالا و تشخیص تغییرات زیرکانه در متن ایمیل

🔹 نتیجه‌گیری: چه زمانی از DSDL استفاده کنیم؟

✅ اگر حجم داده‌های بالا و نیاز به مدل‌های پیچیده یادگیری عمیق دارید.
✅ برای تشخیص الگوهای غیرمعمول و حملات پنهان (مثل APT، باج‌افزار، فیشینگ پیشرفته).
✅ زمانی که MLTK برای سناریوی موردنظر کافی نیست (مثلاً تحلیل‌های توالی زمانی یا NLP).

#آکادمی_روزبه
#من_آموزش_میدهم

👍3👏2🔥1

610 viewsروزبه نوروزی, edited 08:34