فهم سياسات كاتو المستقلة

نظرة عامة

تستخدم السياسات الذاتية وكيل الذكاء الاصطناعي لتساعدك في تحسين سياسات الأمان وتبسيط إدارة السياسات اليومية. يقوم الوكيل بتحليل سلوك الشبكة الحقيقي باستمرار ويبرز الأماكن التي يمكن تحسين السياسات فيها لتماثل الاستخدام الفعلي بصورة أفضل. يساعدك هذا على تعزيز موقفك الأمني وتقليل الجهد اليدوي المطلوب للحفاظ على السياسات. على سبيل المثال، يمكن للوكيل تحديد قاعدة غير مستخدمة ذات إجراء السماح والتوصية بحذفها.

لماذا تستخدم الذكاء الاصطناعي في سياسات الأمان؟

مع تنامي الشبكات بشكل ديناميكي مع تبني السحابة والوصول عن بعد وتغيير التطبيقات باستمرار، تصبح صيانة السياسات اليدوية غير فعالة ومعرضة للخطأ. يساعد الوكيل الذكاء الاصطناعي في الحفاظ على السياسات دقيقة وهيكلية ومتوافقة مع الاستخدام الحقيقي دون الحاجة إلى المراجعة اليدوية المستمرة. بتعلم تدفقات الحركة عبر سحابة كاتو، يقدم الوكيل رؤى مبنية على خطوط قاعدة سلوكية واسعة وليس فقط على بيانات الحساب المحددة.

مع سياسة كاتو الذاتية، يقوم الوكيل الذكاء الاصطناعي بتحليل سلوك القواعد بشكل شامل ويقدم توصيات بناءً على الممارسات الأفضل وأنماط الحركة الفعلية. يوفر هذا العديد من الفوائد الرئيسية:

  • تعزيز موقف الأمان: تصبح القواعد أكثر دقة وأقل تساهلاً، مما يقلل التعرض للمخاطر غير الضرورية
  • عدد أقل من أخطاء التكوين: التحليل الآلي يبرز الأخطاء في التكوين مبكرًا، مما يمنعها من الانتشار في الإنتاج
  • نظافة السياسات المستمرة: يتم التعرف على القواعد غير المستخدمة أو القديمة تلقائيًا، مما يحافظ على قاعدة القواعد نظيفة وفعالة
  • تحديثات أسرع وأسهل: يمكن للمسؤولين العمل بناءً على رؤى مدفوعة بالذكاء الاصطناعي بدلاً من مراجعة مجموعات القواعد الكبيرة يدويًا
  • تقليل العبء العملي: يتطلب تنفيذ السياسة والتحسين المستمر جهدًا قليلاً، مما يحرر الفرق للتركيز على المهام ذات القيمة الأعلى

السياسات الذاتية في ميزات أمان كاتو

تتكون السياسات الذاتية من وكيل الوضع المدفوع بالذكاء الاصطناعي ومعالج توصيات الوضع، وكلاهما مشمول في الترخيص الأساسي. معًا، تضمن هذه الميزات أن تظل سياسات الأمن دقيقة ومحسنة ومتوافقة مع أفضل ممارسات كاتو.

وكيل الوضع المدفوع بالذكاء الاصطناعي

يقيم وكيل الوضع فعالية وأمان تهيئاتك، مما يحدد المناطق التي قد تتطلب اهتمامًا. تولّد التوصيات تلقائيًا للقواعد المحددة في سياستك لمساعدتها على التوافق مع أفضل ممارسات كاتو لأمن وأداء مثاليين.

يدعم وكيل الوضع المدفوع بالذكاء الاصطناعي لجدار الحماية للإنترنت، وجدار الحماية للشبكة الواسعة، وجدار الحماية للشبكة المحلية، وسياسات توجيه المنافذ عن بعد.

Auto.png

معالج توصيات الوضع

يبسط معالج توصيات الوضعية عملية إنشاء أو تحديث السياسات من خلال:

  • توصية بتمكين القواعد
  • اقتراح تحسينات على القواعد الحالية الخاصة بك

بعد توليد قائمة القواعد الموصى بها، يمكنك اختيار القواعد لتطبيقها. ثم يرشدك المعالج خلال عملية التكوين، مما يضمن تطبيق كل تحديث بدقة وكفاءة.

المعالج التفاعلي لتوصيات الموقف مدعوم لجدران الحماية للإنترنت وWAN، سياسة فحص TLS، الوصول الخاص وسياسة التحكم في التطبيقات.

TLSi_Wizard_Rules.png

مقالات ذات صلة

حالات استخدام السياسات الذاتية

توفر الحالات التالية أمثلة لكيفية استخدام السياسات المستقلة مع كل ميزة.

سياسة جدار الحماية للإنترنت: حذف قاعدة توفّر الوصول المؤقت

احتاج مطور إلى اختبار تكامل جديد مع بوابة دفع سحابية تم حظرها في البداية بواسطة سياسة جدار الحماية Internet الخاص بالمنظمة. لتمكين الاختبار، قامت فريق تكنولوجيا المعلومات بإنشاء قاعدة مؤقتة للسماح بالوصول الصادر. بعد الانتهاء من الاختبار، كان من المفترض أن يتم حذف القاعدة، ولكن تم تفويت هذه الخطوة بطريق الخطأ.

بعد أسبوع، رأت فريق تكنولوجيا المعلومات أن تحقق وضع القاعدة المؤقتة قد أشار إلى أن القاعدة في حالة "فشل". عند التحقيق، اكتشفوا أن القاعدة المؤقتة التي تمنح الوصول إلى بوابة الدفع لا تزال مفعلة.

تمكنت فريق تكنولوجيا المعلومات بسرعة من تحديد الخطأ وتصحيحه بحذف القاعدة.

حددت وقامت فرق تكنولوجيا المعلومات بسرعة بمعالجة المشكلة عن طريق حذف القاعدة. أدى هذا إلى ضمان بقاء سياسة جدار الحماية الخاصة بهم متوافقة مع معايير الأمان وتقليل سطح الهجوم، ومنع التعرض غير الضروري.

IFW_eg.png

سياسة جدار الحماية للشبكة الواسعة: تحديد القواعد المتساهلة جدًا

لتمكين الوصول السريع إلى أداة تعاون داخلية جديدة تم نشرها، قامت فريق تكنولوجيا المعلومات بإنشاء قاعدة جدار الحماية WAN تسمح بالوصول من جميع مواقع المواقع. سمحت القاعدة بحركة مرور إلى خادم التطبيق من كامل شريحة الشبكة الخاصة بالشركة. شمل هذا مستخدمين أكثر من اللازم كإجراء مؤقت حتى يمكن تنفيذ ضوابط وصول أكثر دقة. ومع ذلك، ظلت القاعدة دون تغيير بعد النشر بكثير.

تحقق وضع القاعدة المتساهلة جدًا المدفوع بالذكاء الاصطناعي لمح هذا القاعدة للمراجعة. حلل محرك الذكاء الاصطناعي أنماط الحركة المرورية والوصول للمستخدمين، وحدد أن قسمين محددين فقط كانا يستخدمان التطبيق فعلياً. كما لاحظ أن القاعدة الحالية تنطبق على جميع المستخدمين عبر شبكة WAN، بما في ذلك أولئك الذين لا يحتاجون للوصول. مكن هذا فريق تكنولوجيا المعلومات من تحسين القاعدة لتطبيقها فقط على الأقسام ذات الصلة.

ضمن التنبيه المدفوع بالذكاء الاصطناعي أن فريق تكنولوجيا المعلومات قام بتقليل سطح الهجوم وفرض استراتيجية ZTNA من خلال ضمان أن المستخدمين الحاصلين على الموافقة والمصدق عليهم فقط يستطيعون الوصول إلى الأداة بينما يتم حظر الوصول لجميع المستخدمين الآخرين.

WAN_Firewall1.png

فحص TLS: تأمين استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي باستخدام معالج توصيات الوضع

كجزء من مبادرة تحول رقمي أوسع، قامت فريق تكنولوجيا المعلومات بتمكين الوصول إلى عدة أدوات ذكاء اصطناعي توليدية لتحسين إنتاجية الموظفين. بينما كانت قيمة، أثارت هذه الأدوات مخاوف حول تسرب البيانات المحتمل، خاصة فيما يتعلق بمعلومات الشركة والعملاء الحساسة.

لمعالجة هذا، احتاجت فريق الأمن إلى القدرة على فحص حركة المرور المشفرة بتقنية TLS لهذه التطبيقات. ومع ذلك، كانت هناك تحدي تشغيلي رئيسي لتحديد يدويًا أي النطاقات آمنة للفك التشفير وأيها قد يتعطل تحت الفحص.

استخدم الفريق معالج تفتيش TLS لتبسيط وتسريع النشر. أوصى المعالج بتكوين متوازن وآمن:

  • تم إنشاء قواعد الفحص تلقائيًا لفئات مثل تطبيقات السحابة الشعبية ونطاقات موصى بها من Cato، بما في ذلك أدوات الذكاء الاصطناعي الشائعة الاستخدام
  • تم اقتراح قواعد التجاوز لحركة المرور غير المتوافقة، مثل الفئات التي لا يتم فحصها بسبب اللوائح والهموم المتعلقة بالخصوصية.
  • أوضح المعالج بوضوح القواعد الحالية التي كانت آمنة للتمكين الفوري والتي قد تتطلب مراجعة إضافية

كنتيجة لذلك، نفذت فريق تكنولوجيا المعلومات فحص TLS بكفاءة، وكسبت الرؤية لحركة المرور المشفرة دون تعطيل التطبيقات الحرجة للأعمال أو إنتاجية المستخدم.

TLSi_Wizard_Rules.png

توجيه المنافذ عن بعد: تحديد قواعد الاختبار المنسية

كجزء من جهد العلاج من المشاكل، قام مهندس بتمكين تحويل المنفذ عن بعد مؤقتًا للسماح بالوصول الخارجي إلى خادم التدريج المستضاف في موقع الفرع. قامت القاعدة بتوجيه حركة المرور من منفذ خارجي محدد إلى الخادم الداخلي عبر SSH، مع النية لتعطيل القاعدة بمجرد حل المشكلة.

على الرغم من أن القاعدة تم تصنيفها للاستخدام التجريبي، إلا أنها بقيت مفعلة دون قصد بعد اكتمال العلاج.

بعد بضعة أيام، حصلت أفضل الممارسات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي مراجعة قاعدة الاختبار على حالة فشل. حدد محرك الذكاء الاصطناعي قاعدة تضمنت تعرضًا واسعًا للإنترنت وذكر "اختبار" في اسم القاعدة. أشار هذا إلى تكوين مؤقت قد تم نسيانه.

تمكنت فريق تكنولوجيا المعلومات من تحديد القاعدة وإزالتها بسرعة، مما أعاد نهج تحويل المنفذ عن بعد الأكثر أمانًا وقلل من الوصول الخارجي غير الضروري.

RPF1.png

هل كان هذا المقال مفيداً؟

0 من 0 وجدوا هذا مفيداً

لا توجد تعليقات