Binalyze AIR
SIEM မှ အချက်ပေးမှုများစွာထွက်လာပြီးနောက် ၎င်းတို့ကို လိုက်စုံစမ်းနိုင်သည့် စုံစမ်းစစ်ဆေးမှုအဖြစ် ပြောင်းပေးသည်
ဆိုက်ဘာလုံခြုံရေးအဖွဲ့များ၏ နေ့စဉ်ဝေဒနာမှာ အချက်ပေးမှုမရှိခြင်းမဟုတ်ဘဲ များလွန်းခြင်းဖြစ်သည်။ SIEM၊ EDR၊ XDR တို့သည် signal များစွာကို ကိုယ်စီထုတ်လွှတ်ကြပြီး တာဝန်ကျဝန်ထမ်းက 'ဤသည်တကယ်ဟုတ်မဟုတ်' ကို တစ်ခုပြီးတစ်ခု ဆုံးဖြတ်ရသည်။ Binalyze AIR သည် ဤနေရာတွင် ဝင်ရောက်လာသည်။ ရှာဖွေတွေ့ရှိ signal ကို forensic အဆင့် အထောက်အထားပါဝင်သည့် စုံစမ်းစစ်ဆေးမှုအဖြစ် အလိုအလျောက်ပြောင်းလဲပေးသည်။
လုပ်ဆောင်ချက်များနှင့် အသုံးပြုသင့်သည့်အခြေအနေများ
လုပ်ဆောင်ပုံမှာ အချက်ပေးမှုဝင်လာသည်နှင့် AIR သည် သက်ဆိုင်ရာ endpoint နှင့် cloud ပတ်ဝန်းကျင်များသို့ အလိုအလျောက်သွားရောက်၍ forensic အဆင့်စနစ်အထောက်အထားများကို စုဆောင်းကာ multi-engine threat hunting လုပ်ဆောင်ပြီး အထောက်အထားဆက်စပ်မှုနှင့် ဖြစ်ရပ်ပြန်လည်တည်ဆောက်မှုပြုလုပ်ကာ နောက်ဆုံးတွင် အချိန်ဇယား (timeline) ကို ထုတ်ပေးသည်။ မည်သည့်အရာဖြစ်ပျက်ခဲ့သည်၊ အတိုင်းအတာမည်မျှ၊ တကယ့်ခြိမ်းခြောက်မှုဟုတ်မဟုတ်ကို ပြောပြသည်။ တရားဝင်အားဖြင့် ဤ AI ကို precision AI ဟုခေါ်ကာ 'မှန်းဆမခြင်း' ကို အလေးထားပြီး စစ်ဆေးအတည်ပြုနိုင်သောအထောက်အထားများကို ဖော်ပြသည်။
ယခင် forensic ကိရိယာများနှင့်နှိုင်းယှဉ်ရာ AIR ၏ ရပ်တည်ချက်ကွာသည်။ Belkasoft ကဲ့သို့ကိရိယာများသည် ကိရိယာတစ်ခုတည်းကို နက်ရှိုင်းစွာတူးဆွသည်။ AIR သည် လုပ်ငန်းတစ်ခုလုံး၏ ပတ်ဝန်းကျင်အတွင်း အတိုင်းအတာကို လျင်မြန်စွာဆွဲထုတ်သည်။ ပထမတစ်ခုက ရုပ်အလောင်းခွဲစိတ်စစ်ဆေးသူနှင့်တူပြီး နောက်တစ်ခုက ရောဂါဖြစ်ပွားမှုစုံစမ်းသူနှင့်တူသည်။ လက်တွေ့တွင် နှစ်ခုစလုံးကို မကြာခဏတွဲသုံးကြသည်။
တရားဝင်အားဖြင့် ဆိုက်ဘာလုံခြုံရေးအဖွဲ့ ၂,၀၀၀ က အသုံးပြုနေပြီး customer များတွင် ဘဏ္ဍာရေး၊ ကျန်းမာရေး၊ စွမ်းအင်၊ အရေးပါသောအခြေခံအဆောက်အအုံနှင့် လက်လီရှိကာ Wipro သည် အမည်ဖော်ပြထားသော customer တစ်ဦးဖြစ်သည်။ MSSP (လုံခြုံရေးစီမံခန့်ခွဲဝန်ဆောင်မှုပေးသူ) သည် အရေးပါသောစျေးကွက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ အကြောင်းမှာ စီမံခန့်ခွဲဝန်ဆောင်မှုပေးသူများသည် customer ဒါဇင်ချီ၏ ဖြစ်ရပ်များကို တစ်ပြိုင်နက်ကိုင်တွယ်ရသဖြင့် လူသားစုံစမ်းမှုဖြင့် လုံးဝမလုံလောက်ပါ။
တိုင်ဝမ်၏ လက်တွေ့အခြေအနေမှာ လုပ်ငန်းအများစု၏ ဆိုက်ဘာလုံခြုံရေးလူအင်အားသည် တစ်ဦးမှသုံးဦးသာရှိ သို့မဟုတ် MSSP သို့ အပ်နှံထားသည်။ ဖြစ်ရပ်ဖြစ်ပွားချိန်တွင် အခက်ခဲဆုံးမှာ 'ဖြစ်နေမှန်းသိမသိ' မဟုတ်ဘဲ 'သုံးရက်အတွင်း စက်ဘယ်နှစ်လုံးရောဂါကူးစက်ခံရသည်ကို မပြောနိုင်ခြင်း' ဖြစ်သည်။ AIR သည် ဤအပိုင်းကို ဖြေရှင်းလိုသည်။ အကောင်အထည်ဖော်မီ endpoint များတွင် agent program တင်နိုင်မနိုင်နှင့် ဥပဒေအရ ဤဒေတာများ အလိုအလျောက်စုဆောင်းခွင့်ရှိမရှိကို အတည်ပြုရန်လိုသည်။
အဓိက အင်္ဂါရပ်များ
- SIEM/EDR/XDR အချက်ပေးမှုများကို forensic အဆင့်စုံစမ်းစစ်ဆေးမှုအဖြစ် အလိုအလျောက်ပြောင်းလဲခြင်း
- endpoint နှင့် cloud အနှံ့ အထောက်အထားများကို အလိုအလျောက်စုဆောင်းခြင်း
- multi-engine threat hunting
- အထောက်အထားဆက်စပ်မှု၊ ဖြစ်ရပ်ပြန်လည်တည်ဆောက်မှုနှင့် အချိန်ဇယားခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု
- precision AI ဖြင့် အတိုင်းအတာနှင့် အခြေခံအကြောင်းရင်းကို အလိုအလျောက်ဆုံးဖြတ်ခြင်း
- MSSP များ customer များစွာ၏ ဖြစ်ရပ်များကို တစ်ပြိုင်နက်ကိုင်တွယ်ရန် သင့်လျော်ခြင်း
အားသာချက်များ
- ဖြစ်ရပ်တုံ့ပြန်မှုတွင် အချိန်အကုန်ဆုံးဖြစ်သော အထောက်အထားစုဆောင်းမှုကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ကာ အတိုင်းအတာဆုံးဖြတ်မှုကို ရက်များမှ နာရီများသို့ လျှော့ချသည်
- ရလဒ်မှာ forensic အဆင့်အထောက်အထားဖြစ်ပြီး 'ပြဿနာရှိနိုင်' ဆိုသည့်ရမှတ်သာမဟုတ်
- လူအင်အားနည်းသော ဆိုက်ဘာလုံခြုံရေးအဖွဲ့နှင့် MSSP များအတွက် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုအကျိုးအမြတ် အမြင့်ဆုံးဖြစ်သည်
အားနည်းချက်များ
- စျေးနှုန်းကို အများသိစေခြင်းမရှိဘဲ လုပ်ငန်းအဆင့်ဝယ်ယူမှုဖြစ်သည်
- endpoint များတွင် agent program တင်ရန်လိုအပ်သဖြင့် ပတ်ဝန်းကျင်ရှုပ်ထွေးသောကုမ္ပဏီများ၏ အကောင်အထည်ဖော်ကာလ မတိုပါ
- endpoint ဒေတာအလိုအလျောက်စုဆောင်းခြင်းသည် ဝန်ထမ်းကိုယ်ရေးအချက်အလက်နှင့် ဥပဒေလိုက်နာမှုနှင့်သက်ဆိုင်သဖြင့် ဥပဒေရေးရာနှင့် ကြိုတင်ညှိနှိုင်းရမည်
အသုံးပြုမှုများ
- ဆိုက်ဘာလုံခြုံရေးဖြစ်ရပ်ဖြစ်ပွားပြီးနောက် ထိခိုက်ခံရသောအတိုင်းအတာကို လျင်မြန်စွာဆုံးဖြတ်ခြင်း
- EDR အချက်ပေးမှုကို ပြည့်စုံသောစုံစမ်းစစ်ဆေးမှုအဖြစ် အလိုအလျောက်တိုးမြှင့်ခြင်း
- MSSP များ customer များစွာ၏ ဖြစ်ရပ်တုံ့ပြန်မှုကို တစ်ပြိုင်နက်ကိုင်တွယ်ခြင်း
- ransomware ဖြစ်ရပ်၏ အခြေခံအကြောင်းရင်းလိုက်စုံစမ်းခြင်းနှင့် အချိန်ဇယားပြန်လည်တည်ဆောက်ခြင်း
အယ်ဒီတာမှတ်ချက်
ဆိုက်ဘာလုံခြုံရေးလောကတွင် စကားဟောင်းတစ်ခုရှိသည်။ ရှာဖွေတွေ့ရှိမှုကို ဝယ်လို့ရ၊ တုံ့ပြန်မှုကို လေ့ကျင့်ယူရသည်။ AIR ၏ စိတ်ဝင်စားဖွယ်နေရာမှာ 'လေ့ကျင့်ယူရသည့်' အပိုင်းကို ထုတ်ကုန်အဖြစ်ပြောင်းလိုခြင်းဖြစ်သည်။ ကျွန်ုပ်၏အကဲဖြတ်ချက်မှာ ဤကိရိယာသည် လူသုံးဦးအောက်ရှိ ဆိုက်ဘာလုံခြုံရေးအဖွဲ့ငယ်များအတွက် တန်ဖိုးအမြင့်ဆုံးဖြစ်သည်။ ၎င်းက တစ်ဦးတည်းကို သန်းခေါင်ယံတွင် ငါးဦးလုပ်ရမည့်အလုပ်ကို ပြီးမြောက်စေနိုင်သောကြောင့်ဖြစ်သည်။ သို့သော် ဆုံးဖြတ်နိုင်စွမ်းကို အစားထိုးမည်ဟု မမျှော်လင့်ပါနှင့်။ ကွန်ရက်ဖြတ်တောက်မည်လား၊ အစီရင်ခံမည်လားကို နောက်ဆုံးဆုံးဖြတ်သူမှာ လူသားဖြစ်ဆဲဖြစ်သည်။
မေးလေ့ရှိသောမေးခွန်းများ
EDR နှင့် ဘယ်လိုကွာပါသလဲ။ EDR ဝယ်ပြီးပြီ ဒါလိုအပ်သေးလား။
EDR သည် ရှာဖွေတွေ့ရှိခြင်းနှင့် ပိတ်ဆို့ခြင်းကို တာဝန်ယူပြီး AIR သည် ရှာဖွေတွေ့ရှိပြီးနောက် စုံစမ်းစစ်ဆေးခြင်းကို တာဝန်ယူသည်။ EDR က 'ဤစက်တွင် ပုံမှန်မဟုတ်မှုရှိ' ဟုပြောပြီး AIR က 'စုစုပေါင်း စက်ဘယ်နှစ်လုံးထိခိုက်၊ ဘယ်လိုဝင်လာ၊ ဘာယူသွား' ကို ဖြေပေးသည်။ နှစ်ခုသည် အစားထိုးမှုမဟုတ်ဘဲ ဆက်တိုက်လုပ်ဆောင်ခြင်းဖြစ်ကာ AIR ကို EDR/SIEM ၏ signal ကိုစားသုံးရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။
ဝန်ထမ်းကွန်ပျူတာဒေတာ အလိုအလျောက်စုဆောင်းခြင်း တိုင်ဝမ်တွင် ဥပဒေပြဿနာရှိပါသလား။
ဂရုစိုက်ရမည့်နေရာရှိသည်။ ကိုယ်ရေးအချက်အလက်ဥပဒေနှင့် အလုပ်သမားဥပဒေအောက်တွင် ဝန်ထမ်းပစ္စည်းကို စောင့်ကြည့်သည့်အတိုင်းအတာကို အလုပ်စည်းမျဉ်း သို့မဟုတ် အလုပ်သမားစာချုပ်တွင် ဖော်ပြသင့်ပြီး စုဆောင်းရည်ရွယ်ချက်ကိုလည်း တိကျရှင်းလင်းစွာသတ်မှတ်သင့်သည်။ အကောင်အထည်ဖော်မီ စုဆောင်းအတိုင်းအတာ၊ သိမ်းဆည်းကာလနှင့် ဝင်ရောက်ခွင့်ကို မူဝါဒတွင်ရေးသွင်း၍ ဝန်ထမ်းများ သိရှိစေရန် အကြံပြုသည်။
သက်ဆိုင်ရာ AI ကိရိယာများ
實價雷達 HouseTW
တရားဝင် အရောင်းအဝယ်မှတ်တမ်း သန်း 3.49 သန်းကို မြေအရည်ပျော်ခြင်း၊ ပြတ်ရွေ့ကြောများနှင့် ရေကြီးအန္တရာယ် မြေပုံများနှင့် ထပ်ပိုးပြသည့် တိုင်ဝမ် အခမဲ့ အိမ်ခြံမြေ ပလပ်ဖောင်း
Profet AI
ထိုင်ဝမ်နိုင်ငံ၏ ကုန်ထုတ်လုပ်ငန်းသုံး AutoML ပလပ်ဖောင်း။
Cubo AI
မိဘများ စိတ်အေးလက်အေး ဖြစ်စေရန် ထိုင်ဝမ်၏ AI ကလေးစောင့်ကြည့်ကင်မရာ
Whoscall
AI ဖြင့် ဖုန်းခေါ်ဆိုမှုများကို မှတ်သားပေးပြီး လိမ်လည်မှုများကို ကာကွယ်ပေးသည့် အက်ပ်
Claude
Anthropic မှ ဖန်တီးထုတ်လုပ်ထားပြီး ရှည်လျားသောစာသားများနှင့် လုံခြုံစိတ်ချရသော ဆွေးနွေးမှုများတွင် ထူးချွန်သည့် AI လက်ထောက်။
Norra
ပြုစုစောင့်ရှောက်ရေးဂေဟာတွေမှာ ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ ကိရိယာတွေ ဘယ်ရောက်နေလဲ။ Smart Tag နဲ့ AI သုံးပြီး ပိုင်ဆိုင်မှုစီမံခန့်ခွဲမှုကို ရှင်းလင်းအောင်လုပ်ပါ