عامل‌های هوش مصنوعی برای امنیت سایبری

آنچه یاد خواهید گرفت:

• درک اصول عامل‌های هوش مصنوعی: درک تکامل از مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) تا عامل‌های هوش مصنوعی خودمختار و نقش حیاتی آن‌ها در امنیت سایبری
• شناسایی کامپوننت‌های اصلی: توضیح عناصری کلیدی مانند برنامه‌ریزی، استفاده از ابزار، حافظه و زنجیره‌سازی پرامپت که به عامل‌های هوش مصنوعی قدرت می‌بخشند.
• تخصص معماری: تحلیل معماری‌های محبوب عامل‌ها (ReAct، زنجیره افکار و AutoGPT) و تعیین کارایی آن‌ها در دفاع سایبری
• یکپارچه‌سازی با سیستم‌های امنیت سایبری: بیاموزید چگونه عامل‌های هوش مصنوعی را به ابزارهای SIEM ،SOAR و EDR متصل کنید تا عملیات‌های امنیت را بهبود دهید.
• تشخیص تهدید به صورت بلادرنگ: مهارت‌های استفاده از عامل‌های هوش مصنوعی برای پردازش داده لاگ، شناسایی ناهنجاری‌ها و تشخیص فیشینگ یا محتوای مخرب را توسعه دهید.
• تکنیک‌های نقشه‌برداری و دسته‌بندی: به‌کارگیری روش‌های مبتنی بر هوش مصنوعی برای دسته‌بندی تهدیدات سایبری با فریمورک‌های مانند MITRE ATT&CK
• استراتژی‌های خودکارسازی SOC: خودکارسازی عملیات‌های کلیدی امنیت، از جمله تریاژ هشدارها، مستندسازی حادثه و شکار تهدید با عامل‌های هوش مصنوعی
• خودکارسازی مدیریت آسیب‌پذیری: پیاده‌سازی راه‌حل‌های مبتنی بر هوش مصنوعی به منظور اسکن مداوم برای آسیب‌پذیری‌ها، اولویت‌بندی ریسک‌ها و ارائه توصیه‌های پچ به‌موقع
• توسعه عملی عامل: ساخت یک عامل هوش مصنوعی کارآمد با تمرین‌های کدنویسی عملی با فریمورک‌هایی مانند LangChain و یکپارچه‌سازی آن با APIهای خارجی
• امنیت و انطباق: اطمینان حاصل کنید عامل‌ها با تدابیر امنیتی قوی طراحی شده‌اند تا از نشت داده، سوءاستفاده و حفظ انطباق با استانداردهای صنعت جلوگیری کنید.
• استقرار و یکپارچه‌سازی: استقرار عامل‌های هوش مصنوعی در محیط‌های سازمانی از طریق یکپارچه‌سازی با ابزارهای همکاری مانند Slack یا Microsoft Teams برای ارتباط بلادرنگ
• پیاده‌سازی پروژه Capstone: تخصص جامعی از طریق طراحی، ساخت و استقرار یک راه‌حل کامل عامل هوش مصنوعی که به وظایف عملی می‌پردازد، نشان دهید.

پیش‌نیازهای دوره

• برای شرکت در این دوره هیچ پیش‌نیازی وجود ندارد.

توضیحات دوره

در چشم‌انداز امنیت پرسرعت امروزی، تریاژ آسیب‌پذیری دستی جا می‌ماند. این دوره شما را قادر می‌سازد تا عامل‌های هوش مصنوعی کاملاً خودمختار بسازید که هر مرحله از مدیریت آسیب‌پذیری، از هضم داده تا رفع و هشداردهی را ساده می‌کنند. شما تجربه عملی طراحی عامل‌هایی را بدست می‌آورید که رکوردهای CVE را به‌طور بلادرنگ واکشی می‌کنند، تهدیدها را بر اساس شدت اولویت‌بندی می‌کنند، مسائل را با یک مدل زبانی بزرگ خلاصه می‌کنند و هشدارهای قابل اقدام را به تیم شما ارسال می‌کنند. در پایان، یک پایپ‌لاین کلود نیتیو در سطح تولید خواهید داشت که محیط شما را با کمترین مداخله انسانی به‌طور پیوسته ایمن می‌کند.

یکپارچه‌سازی و پردازش داده:

• تجمیع منابع: یاد بگیرید چگونه داده آسیب‌پذیری را از چندین منبع pull  کنید - NVD’s CVE API، نتایج اسکن Nessus از طریق pyTenable و بینش‌های خاص هاست از Shodan
• نرمال‌سازی داده: استانداردسازی امتیازهای شدت، ادغام رکوردها و فیلتر نویز را انجام دهید تا عامل شما بر تهدیدهایی با بالاترین تأثیر متمرکز شود.
• مدیریت لاگ: ایجاد لاگ‌های append‑only با فرمت JSON Lines به منظور حفظ مسیر حسابرسی هر CVE واکشی شده برای انطباق و تحلیل

رفع با هوش مصنوعی:

• مهندسی پرامپت: از LangChain و OpenAI برای قالب‌بندی مدل زبانی بزرگ خود به عنوان یک متخصص رفع آسیب‌پذیری استفاده کنید.
• خلاصه‌سازی: داده خام CVE را به‌طور خودکار به خلاصه‌های یک تا دو جمله‌ای تبدیل کنید.
• توصیه‌های پچ: راهنمایی‌های رفع با 3 تا 5 گام با لینک‌های مشاوره‌ای رسمی تولید کنید تا گام‌های بعدی واضح و قابل اقدام را در اختیار تیم امنیتی خود قرار دهید.

امنیت، اعتبارسنجی و Sandboxing:

• اعتبارسنجی ورودی: اجرای قوانین JSONSchema و بررسی‌های دقیق نوع برای جلوگیری از ورودی‌های مخرب یا ناقص قبل از ورود آن‌ها به منطق اصلی عامل
• ایزوله‌سازی sandbox: حفظ عملیات‌های پرریسک در فرآیندهای فرعی زندانی jailed  یا کانتینرها با محدودیت‌های CPU، حافظه و فراخوانی‌های سیستم
• ضد توهم: پیاده‌سازی retrieval‑augmented generation، اعتبارسنجی اسکیمای پاسخ و آستانه‌های اعتماد برای حفظ واقعی، قابل اطمینان و قابل حسابرسی بودن خروجی‌های عامل

استقرار - کانتینری‌سازی و CI-CD:

• بیلدهای چنداستیجی داکر: ایمیج‌های ناب و ایمن بسازید که تنها شامل آرتیفکت‌های ران‌تایم و کاربر غیر روت هستند تا کمترین سطح حمله را داشته باشید.
• ارکستراسیون کوبرنتیز: عامل‌ها را به‌صورت CronJobها و استقرارها مستقر کنید، probeهای سلامت و مقیاس‌بندی خودکار را پیکربندی کنید و secretها را از طریق ConfigMaps مدیریت کنید.
• اتوماسیون CI-CD: از GitHub Actions برای تریگر کردن پایپ‌لاین‌ها در هر کامیت استفاده کنید. ایمیج‌هایی بسازید، تست‌های واحد را اجرا کنید، به رجیستری خود Push کنید و به‌طور روان مستقر کنید و انتشارهای سریع و بدون خطا را تضمین کنید.

نظارت و هشداردهی بلادرنگ:

• جمع‌آوری معیارها: عامل‌های خود را به اکسپورترهای Prometheus مجهز کنید تا معیارهای عملکرد و خطا را جمع‌آوری کنند.
• مصورسازی: داشبوردهای Grafana بسازید که نرخ هضم CVE، تاخیر پردازش و حجم هشدارها را در یک نگاه ردیابی می‌کنند.
• قوانین هشدار: Alertmanager را برای ارسال نوتیفیکشن‌ها برای CVEهای بحرانی تشخیص داده شده جدید پیکربندی کنید.
• کانال‌های نوتیفیکشن: با Slack (یا ایمیل) یکپارچه‌سازی کنید تا پنج هشدار برتر تهدید را مستقیما به کانال‌های تیم خود در عرض چند ثانیه ارائه دهید.

خودتان را به مهارت‌هایی برای تبدیل مدیریت دستی آسیب‌پذیری به فرآیند مداوم و مبتنی بر هوش مصنوعی مجهز کنید، امنیت و انطباق سازمان خود را حفظ کنید و از جلوتر از تهدیدهای نوظهور بمانید.

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

• مهندسان امنیت سایبری که به دنبال یکپارچه‌سازی عامل‌های هوش مصنوعی در استراتژی‌های دفاعی خود هستند.
• معماران امنیت که سیستم‌های امنیتی مقیاس‌پذیر و مبتنی بر هوش مصنوعی طراحی می‌کنند.
• توسعه‌دهندگان هوش مصنوعی که می‌خواهند generative AI را در موارد امنیت سایبری واقعی به کار گیرند.
• تحلیلگران SOC که می‌خواهند عملیات‌های امنیتی تکراری و تریاژ هشدار را خودکار کنند.
• متخصصان DevSecOps که به تعبیه عامل‌های هوش مصنوعی در پایپ‌لاین‌های CI-CD علاقه‌مند هستند.
• تسترهای نفوذ که می‌خواهند شبیه‌سازی تهدید و تیم قرمز مبتنی بر هوش مصنوعی را بررسی کنند.
• متخصصان عملیات‌های فناوری اطلاعات که به ابزارهای پیشگیرانه و خودکار کاهش ریسک سایبری نیاز دارند.
• مدیران SIEM و SOAR به دنبال تقویت پلتفرم‌های خود با قابلیت‌های خودمختار هستند.
• پژوهشگران امنیت که مایل به آزمایش LangChain ،AutoGPT و عامل‌های سفارشی هستند.
• پاسخ‌دهندگان به حادثه که به دنبال روش‌های سریع‌تر و کارآمدتر برای مدیریت و مهار نقض‌ها هستند.
• دانشمندان داده مشغول به کار در حوزه‌های امنیت سایبری که می‌خواهند به اتوماسیون مبتنی بر عامل منتقل شوند.
• مشاوران فناوری که مشتریان را درباره یکپارچه‌سازی‌های هوش مصنوعی و امنیت سایبری راهنمایی می‌کنند.
• متخصصان امنیت ابر که به بررسی تشخیص تهدید خودمختار در محیط‌های هیبریدی علاقه‌مندند.
• مدرسان امنیت که می‌خواهند نسل بعدی ابزارهای دفاع مبتنی بر هوش مصنوعی را آموزش دهند.
• مدیران عملیات‌های امنیت که به دنبال بهبود عملکرد SOC و کاهش زمان پاسخ هستند.
• علاقه‌مندان به فناوری و نوآوران با پایه‌ای قوی در هوش مصنوعی یا امنیت که به دنبال کشف کاربردهای پیشرفته عامل‌ها هستند.