(بدون اغراق، بدون شعار؛ امنیت واقعی)
اگه مدتی توی حوزهٔ امنیت کار کرده باشین، احتمالاً این صحنه براتون آشناست:
لاگها از همهجا میریزن
آلارمها پشت سر هم
زمان تحلیلگر محدوده
و false positive ها اعصابخُردکن
معمولاً اینجاست که یکی میگه:
«بیایم AI اضافه کنیم، حل میشه.»
ولی در عمل، ماجرا خیلی ساده نیست.
مدلهای کلاسیک تشخیص تهدید معمولاً متکی هستن به:
Ruleهای ثابت
IOCها و signatureها
الگوهای حملهی شناختهشده
اینا هنوزم مهممن — خیلیم مهم.
اما مهاجم ها سریعتر از ruleها تغییر میکنن.
Detection صرفاً rule-based معمولاً تو این موارد کم میاره:
حملات low-and-slow
سوءاستفادههای رفتاری (behavioral abuse)
تکنیکهای جدید یا ناشناخته
AI فقط وقتی مفیده که تو جای درست استفاده بشه.
بهترین کاربردش وقتیه که:
رفتار نرمال کاربر و سیستم رو یاد بگیره
بهجای alert صفر و یکی، امتیاز ریسک بده
به تحلیلگر بگه چرا این رفتار مشکوکه
AI قرار نیست جای منطق تشخیص رو بگیره.
نقشش اینه که نویز رو کم کنه و اولویت بده.
تصمیمگیر نهایی هنوز انسانه،
نه مدل یادگیری ماشین.
توی دنیای واقعی Detection Engineering، پایتون نقش چسب رو بازی میکنه:
پارس و نرمالسازی لاگها
Feature engineering برای دادههای امنیتی
ساخت سریع prototypeهای تشخیص
اتصال مدلهای ML به SIEM / SOAR
اینجا Python «زبان هک» نیست.
یه ابزار مهندسی تحلیل امنیته.
تجربه میگه ترتیب یادگیری خیلی مهمه:
اول detection کلاسیک رو بفهم (لاگ، rule، سناریوی حمله)
رفتار مهاجم رو یاد بگیر، نه فقط ابزارش رو
از AI برای پشتیبانی detection استفاده کن، نه جایگزینی
هر alert باید قابل توضیح و قابل ردگیری باشه
اگه نتونی توضیح بدی چرا یه alert زده شده،
AI هم نجاتت نمیده.
هوش مصنوعی امنیت رو سادهتر نمیکنه؛
ما رو مجبور میکنه دقیقتر، منظمتر و دادهمحورتر فکر کنیم.
اگه درست استفاده بشه،
alert overload رو تبدیل میکنه به insight قابل اقدام.
اگه بد استفاده بشه،
فقط نویزِ هوشمندتر تولید میکنه.
برنامه نویس باشید و ازش لذت ببرید.
میم جیم صاد
MimJimSad
