أمان OT يبدأ بكشف الأصول والثغرات والسلوك غير الطبيعي

أهمية أنظمة اكتشاف الأصول، الثغرات والشذوذ في أمن تكنولوجيا العمليات (OT). استراتيجيات فعالة وأفضل الممارسات لمواجهة التهديدات السيبرانية.

يلعب أمن تكنولوجيا العمليات (OT) دورًا كبيرًا في حماية الأنظمة الصناعية والبنى التحتية. ومع تسارع التحول الرقمي، ازدادت التهديدات السيبرانية التي تستهدف أنظمة OT، مما قد يؤدي إلى عواقب خطيرة تؤثر على عمليات الإنتاج والبنى التحتية الحيوية. في هذا المحتوى، سنركز على أنظمة اكتشاف الأصول، الثغرات، والشذوذ التي تحتل مكانة مهمة في أمن OT.

ما هو أمن OT؟

تشير تكنولوجيا العمليات (OT) إلى التقنيات التي تتحكم في العمليات الفيزيائية مثل أنظمة التحكم الصناعي (ICS)، وأنظمة SCADA، وأنظمة الأتمتة الأخرى. يشمل أمن OT التدابير المصممة لحماية هذه الأنظمة وضمان عملها الآمن والفعال. في الوقت الحاضر، لا يقتصر أمن OT على حماية الإنتاج فحسب، بل يشمل أيضًا السلامة البيئية وسلامة الأفراد في مواجهة الهجمات السيبرانية.

الفرق بين OT وIT

تختلف استراتيجيات الأمان بين OT وتكنولوجيا المعلومات (IT) نظرًا لاختلاف أهداف كل منهما؛ فبينما تركز IT على إدارة البيانات والمعلومات، تركز OT على التحكم في العمليات الفيزيائية. غالبًا ما يكون لأنظمة OT دورة حياة أطول وتحديثات أقل، مما يجعلها أكثر عرضة للتهديدات السيبرانية. لذلك، فإن أمن OT لا يدمج فقط أدوات أمن IT، بل يتطلب أيضًا حماية الأجهزة والعمليات الفيزيائية.

أنظمة اكتشاف الأصول

تُستخدم أنظمة اكتشاف الأصول لتحديد جميع الأجهزة والبرمجيات والأنظمة الموجودة داخل شبكة المؤسسة. في بيئة OT، تساهم هذه الأنظمة في إنشاء جرد دقيق للأصول مما يُسهّل إدارة الأمان. إن الاكتشاف الدقيق للأصول يعزز فعالية تنفيذ استراتيجيات الأمان ويساعد في إدارة التهديدات المحتملة بفعالية. كما أن المراقبة المستمرة للأصول على الشبكة مهمة لاكتشاف الثغرات في الوقت المناسب.

تشكل أنظمة اكتشاف الأصول خطوة أساسية لتحديد الأجهزة والأنظمة الموجودة في بيئة OT. الهدف منها هو تحديد ومراقبة جميع الأصول داخل الشبكة. ويُعد هذا التحديد الدقيق ضروريًا لتطبيق تدابير الحماية بفعالية وللكشف المبكر عن التهديدات والضعف.

طرق اكتشاف الأصول:

• أدوات مسح الشبكة: تُستخدم لتحديد جميع الأجهزة المتصلة بالشبكة، حيث تجمع معلومات مثل عناوين IP وتقوم بمسح المنافذ لتحديد المنافذ المفتوحة والأجهزة المتصلة.
• المسح السطحي: يُستخدم لتحديد حالة الأجهزة والبرمجيات من حيث التحديثات والثغرات الأمنية. ويعطي لمحة عن الوضع الأمني العام للأصول داخل الشبكة.
• أدوات إدارة أصول OT: تتيح المراقبة المستمرة للأصول، وإنشاء قوائم بالجرد، ومتابعة التحديثات، وتحديد نقاط الضعف. كما تُستخدم لتصنيف الأصول التي تتطلب حماية وتحديثات منتظمة.

أنظمة اكتشاف الثغرات

تُستخدم هذه الأنظمة لتحديد الثغرات الأمنية الموجودة في البرمجيات والأجهزة، وتساعد في رفع مستوى أمان المؤسسة من خلال اكتشاف النقاط الضعيفة التي يمكن للمهاجمين استغلالها. تُعد عملية اكتشاف الثغرات خطوة أساسية لتعزيز الوضع الأمني، خاصة في ظل بيئة تهديدات متغيرة باستمرار. يمكن استخدام اختبارات الاختراق وأدوات المسح الأمني لتحديد نقاط الضعف واتخاذ الإجراءات المناسبة.

الثغرات الأمنية تجعل الأنظمة عرضة للتهديدات المحتملة. وتُستخدم أنظمة اكتشاف الثغرات لتحديد هذه الثغرات ومنع استغلالها. ويُعد فهم هذه الثغرات أمرًا ضروريًا لمنع الهجمات قبل وقوعها، مما يجعلها من أهم وسائل تعزيز أمان OT.

طرق اكتشاف الثغرات:

• اختبارات الاختراق: تُجرى عبر محاكاة هجمات حقيقية لتقييم أمان النظام وكشف نقاط الضعف. عادة ما ينفذها خبراء أمن ويُعتبر هذا من أكثر الأساليب فعالية.
• أدوات فحص الثغرات: تقوم بمسح الأنظمة لاكتشاف الثغرات المعروفة باستخدام قواعد بيانات حديثة، وتوفر تقارير دقيقة حول وضع النظام الأمني.
• تحديث البرمجيات: تُعد من الطرق الفعالة لسد الثغرات، حيث تساهم التحديثات في تحسين الأداء وسد الثغرات المكتشفة.

أنظمة اكتشاف الشذوذ

أنظمة اكتشاف الشذوذ هي تقنيات متقدمة تُستخدم للكشف عن الأنشطة غير الطبيعية في سلوك الأنظمة أو المستخدمين. وتساعد في الكشف المبكر عن الانتهاكات الأمنية. تعمل هذه الأنظمة باستخدام تحليل السلوك وتعلّم الآلة لتحديد التهديدات في مراحلها الأولى، مما يُمكّن المؤسسات من التصرف قبل أن تتعرض للاختراق، وبالتالي تعزيز وضعها الأمني.

تُستخدم هذه الأنظمة لاكتشاف السلوكيات الخارجة عن المألوف، مما يساعد في التعرف المبكر على النشاطات الخبيثة أو التصرفات غير الطبيعية داخل النظام.

طرق اكتشاف الشذوذ:

• تحليل السلوك: يُراقب سلوك المستخدمين والأنظمة ويستخدم خوارزميات تعلم الآلة للكشف عن الأنشطة غير الاعتيادية، مثل محاولة مستخدم الوصول إلى مورد لا يستخدمه عادةً.
• تطبيقات تعلم الآلة: تتعلم السلوك الطبيعي للنظام وتكتشف الانحرافات عنه. تعتمد على بيانات ضخمة وتتعلم بشكل مستمر، مما يعزز كفاءتها في مواجهة التهديدات الجديدة.
• إدارة الأحداث والسجلات: تُسجل جميع الأحداث داخل الأنظمة وتحللها لاكتشاف الأنشطة غير المعتادة. وتُستخدم هذه البيانات التاريخية لتحديد الأنماط الشاذة.