خدمة تصنيف النطاق لدى Cato تعين نطاقات الإنترنت إلى فئات محددة مسبقًا. تستخدم هذه الفئات لفرض سياسات الأمن والتحكم في وصول المستخدم.
في بعض الحالات، قد يتم تصنيف النطاقات المشروعة بطريقة لا تعكس هدفها بدقة. على سبيل المثال، قد يتم وضع خدمة تجارية صالحة في فئة يتم حظرها بشكل شائع بواسطة سياسات الأمن الافتراضية. يمكن أن يمنع هذا المستخدمين بدون قصد من الوصول إلى الخدمات المطلوبة.
لمعالجة هذا على نطاق واسع، طورت Cato نظام تصحيح تصنيف النطاق المؤتمت المدفوع بالذكاء الاصطناعي. يقوم هذا النظام بتحديد وتصحيح تصنيفات النطاق الخاطئة باستمرار لتحسين دقة الأمن وتجربة المستخدم.
تتبع تصحيحات التصنيف عملية انتشار مُحكمة ومتوقعة تنفذ كل 24 ساعة وتنشر عبر نقاط الوصول كل 24 ساعة. لذلك، بمجرد اكتشاف أو الإبلاغ عن تصنيف خاطئ، يتم تصحيحه عادةً خلال 24-48 ساعة. تطبق جميع التصحيحات على مستوى العالم وبشكل متسق عبر شبكة Cato لضمان تنفيذ السياسات بشكل موحد.
تركز العملية المؤتمتة على أنماط التصنيف الخاطئ الأكثر شيوعًا وتأثيرًا التي لوحظت عبر شبكة Cato.
لضمان السلامة والاتساق:
- تطبق إعادة التقييم المؤتمتة فقط على النطاقات التي تظهر استخدامًا معتمدًا عبر العديد من العملاء والمستخدمين
- النطاقات الخاصة بالعميل أو الحالات الخاصة ليست مغطاة عالميًا
- يخضع كل نطاق لعملية إعادة تقييم منظمة قبل إجراء أي تغيير في الفئة
إذا تم تأكيد عدم الدقة، يتم تعيين فئة جديدة. إذا تم التحقق من الفئة الحالية، فإنها تبقى دون تغيير.
يدعم تصحيح تصنيف النطاق المؤتمت هذه السيناريوهات:
الفئات المحفوفة بالمخاطر هي تلك التي عادةً ما تُحظر بواسطة سياسات الأمن الافتراضية. تشمل الأمثلة:
- غير مصنف
- النطاقات التي تم إيقافها
- التصيّد
- البرمجيات الخبيثة
- المحتوى البالغ
إذا تم وضع نطاق شرعي بشكل غير صحيح في إحدى هذه الفئات، قد يواجه المستخدمون حظر وصول غير مقصود. يحدد النظام المؤتمت مثل هذه الحالات التي يتم الوصول إليها عادة من قبل المستخدمين ويعيد تقييمها.
عند اختيار نطاق لإعادة التقييم، تتم معالجته من خلال هذا التدفق المؤتمت:
تجمع إشارات متعددة لفهم هدف النطاق. لا تستند القرارات أبدًا فقط إلى اسم النطاق.
تشمل الإشارات:
- عنوان الصفحة الرئيسية والمحتوى
- مقاييس الاستخدام عبر عملاء Cato
- خصائص العميل (على سبيل المثال، المتصفح، سطر الأوامر أو الوصول إلى التطبيق)
- طرق HTTP
يقيم نموذج الذكاء الاصطناعي الإشارات المجمعة ويقترح الفئة الأكثر ملاءمة. يتضمن كل اقتراح:
- درجة الثقة
- الأساس الداعم
قبل تطبيق أي تغيير، يتم فرض ضمانات إضافية:
- تحقق محسن للفئات عالية الخطورة – تتم إعادة تقييم النطاقات المشتبه بها، مثل التصيد أو البرمجيات الخبيثة، بواسطة نموذج تعلم آلي إضافي مدرب للكشف عن النطاقات الخبيثة باستخدام تعزيزات أمان تابعة لجهات خارجية متعددة
- عتبات الثقة المحافظة – تُطبق فقط التغييرات في الفئة التي تفي بمتطلبات الثقة الصارمة.
تضمن هذه النهج المطبق أن التصحيحات تحسن الدقة دون إدخال مخاطر.
لا توجد تعليقات
المقال مغلق أمام التعليقات.