ما هو منع التهديدات العاملة؟

الملخص

منع تهديدات العامل يحمي ضد التحولات الهجومية ذاتية القيادة بواسطة الذكاء الاصطناعي بسرعات الآلة. يستخدم وكلاء الذكاء الاصطناعي لتحديد الهجمات وتطبيق وتكييف الحماية قبل وقوع أي تأثير. يقلل هذا من المساحة التي يمكن أن تتعرض للهجوم ويمنع تهديدات الذكاء الاصطناعي للطليعية دون انتظار تدخل يدوي.

فهم تهديد الذكاء الاصطناعي للطليعية.

الهجمات باستخدام الذكاء الاصطناعي للطليعية لا تقتصر على البشر ولا تحدها. يمكن الآن للوكلاء الذكاء الاصطناعي التخطيط والتنفيذ وتكييف سلاسل الهجوم متعددة المراحل بشكل مستقل، مما يسرع اكتشاف الثغرات، وتخصيص التكتيكات بشكل فوري لتجنب الدفاعات، وتنفيذ الهجمات بسرعات وإحجام وتعقيد متزايد.

الحماية من الهجمات المستخدمة بواسطة الذكاء الاصطناعي للطليعية تتجاوز حدود الحماية التقليدية. تُبنى القواعد والتوقيعات الساكنة للهجمات المعروفة في حين يقوم المهاجمون باستمرار بتغيير سلوكهم لتجاوزها. ينبغي أن تعمل الحماية الفعالية بسرعات الآلة وتستخدم السياقات المتعلقة بالبيئة لتحديد ومنع مسارات الهجوم الناشئة.

كيف يحمي منع تهديدات العامل شبكتك

يستخدم منع تهديدات العامل وكلاء الذكاء الاصطناعي المدعوم بنموذج اللغة الكبير Opus 4.6. يحلل الوكلاء حركة المرور والإشارات الأمنية على مستوى الشبكة كل أربع ساعات. كل تحليل يقوم بمراجعة الأنشطة خلال الـ 24 ساعة السابقة عبر المستخدمين والمضيفين والمواقع والتطبيقات والكيانات الأخرى. تقدم نافذة المتداول هذه سياقًا خاصًا بالحساب حول أنماط الاستخدام النموذجية والأنشطة المتوقعة.

باستخدام هذا السياق، يستنتج الوكلاء على الأنماط السلوكية المشبوهة. بسرعات الآلة، يربطون تسلسلات النشاط والتوقيت والأحداث التي تم رؤيتها لأول مرة والإشارات من محركات الأمن المتعددة. يربط هذا الاستدلال الإشارات الفردية ويقارنها بالسلوك المستقر وسياق الشبكة الأوسع. يمكنه كشف الهجمات الناشئة بما في ذلك الهجمات التي تستخدم مسارات غير مرئية سابقًا. على سبيل المثال، قد يكون تحميل ملف ثنائي عاديًا لإداري تقنية المعلومات. قد تشير نفس العملية إلى خطر عند تنفيذها بواسطة مستخدم لا يملك تاريخًا لتلك السلوك.

عندما يشير النشاط إلى خطر متزايد، يتنبأ الوكيل بالخطوة التالية للهجوم ويحدد الرد المناسب بتطبيق ضوابط ديناميكية مؤقتة تلقائيًا. تقوم هذه الضوابط بحظر الوصول إلى الخدمات السطحية والإجراءات أو مسارات الوصول، تنفيذ تقليل المخاطر بناءً على تحليل شامل ودراسات سيناريوهات اختراق عديدة لفريق البحث في كاتو.

يقوم الوكلاء بإعادة تقييم السلوك باستمرار عبر الوقت وتعديل أو إزالة الضوابط مع تغير الظروف. يقلل هذا من سطح الهجوم، يقيد التدخل اليدوي، ويحافظ على رؤية الإدارة والضبط. لمراقبة كيفية حماية منع تهديدات العامل لشبكتك، انظر إلى مراقبة منع تهديدات العامل.

لتوفير طباعة أكثر اكتمالًا لسلوك المستخدمين الخطر، يتم تضمين أحداث الحظر التي يتم تنفيذها بواسطة محرك الأمان لمنع تهديدات العامل في درجة خطورة المستخدم. للمزيد من المعلومات، انظر فهم مستوى خطورة المستخدم.

يُمكنك منع تهديدات العامل من:

البقاء في مقدمة الهجمات الطليعية عن طريق تكييف الحماية الخاصة بالبيئة بسرعات الآلة ولكنهان تتطور مع تغيرات سلوك المهاجم.
أتمتة منع التهديدات بتطبيق ضوابط ديناميكية تلقائيًا توقف الهجمات قبل تقدمها.
فرض الضوابط في كل مكان عبر المستخدمين والمواقع والتطبيقات.

متطلبات الترخيص

بالنسبة للعملاء الذين لديهم ترخيص حماية الجيش المتقدم نشط اعتبارًا من أغسطس 2026، يتضمن هذا الترخيص أيضًا منع تهديدات العامل.
بالنسبة للعملاء الآخرين، يتطلب منع تهديدات العامل ترخيص منع تهديدات العامل (يتطلب ذلك ترخيص حماية تهديد أو ترخيص حماية تهديد الجيش المتقدم).

حالة استخدام – حظر هجوم الذكاء الاصطناعي العامل قبل إنشاء أمر التحكم.

تفاعل موظف في شركة ABC مع وكيل ذكاء اصطناعي ضار متنكر كمساعد إنتاجية شرعي. بعد كسب ثقة الموظف، حاول الوكيل تنفيذ هجوم متعدد الخطوات من خلال تعداد الموارد المحلية، وتحديد التطبيقات الحساسة، وتحضير النهايات للوصول عن بُعد دائم. كانت عملية التسلسل غير معتادة للمستخدم ولم تحدث سابقًا على الجهاز.

حلل منع تهديدات العامل سلسلة الأحداث، وتعرف على التفكير والتخطيط المنسق الذي يميز هجومًا ذاتيًا مدفوعًا بالذكاء الاصطناعي، وحدد أن النشاط كان يمثل استكشافًا ضارًا يسبق إنشاء الأمر والتحكم.

استنادًا إلى هذا التقييم، طبق منع تهديدات العامل ضوابط استباقية قبل أن يتمكن الهجوم من التقدم. حظر تنزيل وتنفيذ AnyDesk، مما يمنع وكيل الذكاء الاصطناعي من إنشاء الوصول عن بُعد والحفاظ على التواصل مع الأمر والتحكم. هذا خرب الهجوم قبل أن يتم تسليم أدوات أو حمولات إضافية أو تعليمات، مما يقلل بشكل كبير من خطر سرقة بيانات اعتماد، وتصعيد الامتياز، وحركة جانبية.

من خلال الكشف الذاتي عن النية وراء النشاط بدلاً من الاعتماد على مؤشرات فردية، احتوى منع تهديدات العامل الهجوم المدفوع بواسطة الذكاء الاصطناعي بدون الحاجة لتدخل يدوي.

فهم كيفية عمل منع تهديدات العامل

يقوم منع تهديدات العامل بتحليل النشاط باستمرار عبر بيئتك لتحديد ووقف السلوك المشبوه باستخدام العملية التي تتكون من خمس خطوات التالية:

Build an Entity Baseline: Agentic Threat Prevention’s AI agents monitor network activity over time to establish normal behavior across your network.
Detect Deviations: Agents collect real-time signals from multiple security engines, including services such as Anti-Malware, IPS, Firewall and SAM. It also analyzes long-term insights from the Cato data lake, which aggregates all security events. AI agents reasoning identifies suspicious behavioral patterns compared against the behavioral baseline to identify abnormal activity. Even actions that appear benign can be flagged if they significantly deviate from normal behavior.
Dynamic Controls: When suspicious behavior is detected, to reduce the attack surface, the agent predicts the next stage of the attack and applies customized controls to prevent it from progressing. Multiple controls can be applied for a single suspicious behavior.
Block Malicious Action: If a malicious action is taken, it is blocked in real time to prevent threats.
Adapt Dynamic Controls: Agents continuously reevaluate entity behavior and dynamically adjust or expire the applied controls as the risk level changes.

كيف يكمل منع تهديدات العامل محركات الأمن الموجودة الحالية

تقدم الهجمات المستخدمة بواسطة الذكاء الاصطناعي للعامل ثلاث تحديات التي تقدم النماذج الأمنية التقليدية حماية محدودة ضدها:

سرعة الجهاز: تنفذ الهجمات وتتقدم بشكل أسرع مما يمكن استجابة تدفقات العمل البشرية الرد عليه.
تكيفية: يقوم المهاجمون المدفوعون بواسطة الذكاء الاصطناعي بالتكرار المستمر، ويغيرون التكتيكات بعد كل محاولة فاشلة حتى يجدوا مسارًا ينجح.
مستقل: تنفذ سلاسل الهجوم دون أن يكون هناك إنسان في الحلقة، لذلك لن يتوقفوا، ينتظروا، أو يفقدوا التركيز.

توفر محركات الأمن الحالية من كاتو حماية دقيقة ضد التهديدات المعروفة وخرق السياسات. تفرض السياسات بشكل فعال وتوقف الهجمات في مراحل محددة من دورة الحياة. يعتمدون على اكتشافات محددة مسبقًا، توقيعات وقواعد يتم إنشاؤها بواسطة الباحثين الأمنيين وفقًا لتقنيات الهجوم المعروفة.

يمكن للمهاجمين المستخدمين بواسطة الذكاء الاصطناعي العامل تعديل تقنياتهم باستمرار حتى يجدوا مسار هجوم متاح أسرع من اكتشافات جديدة يمكن بحثها وكتابتها ونشرها. يقوم منع تهديدات العامل بمطابقة نموذج التشغيل للمهاجم بطبقة تحليلات مستقلة. يقوم بتحليل سياق الحساب المحدد باستمرار من حركة المرور والأحداث الأمنية والاستخبارات المتعلقة بالتهديدات وسلوك الكيان. على عكس المهاجم، يمتلك الوكيل رؤية مستمرة للبيئة والوصول الفوري إلى ضوابط الإنفاذ. يساعد هذا التفوق السياقي الوكيل في تحديد الأنماط السلوكية المشبوهة ومسارات الهجوم الناشئة.

يحدد الوكيل السلوك المشبوه بدون انتظار الباحثين لإنشاء توقيعات جديدة. يحدد الرد المناسب بناءً على السياق والخطر لكل اكتشاف. ثم يقوم منع تهديدات العامل بتطبيق ضوابط ديناميكية من خلال محركات الإنفاذ القائمة لنظام كاتو بسرعات الآلة.

يقيم الوكيل باستمرار النشاط ويعدل أو يزيل الضوابط مع تغير الخطر. يقدم هذا الوقاية الاستباقية بدون الحاجة لوجود إنسان في الحلقة.

تفرض محركات الأمن الحالية الضوابط الدقيقة، بينما يقوم منع تهديدات العامل بتحليلات مستقل عبر السياق وينظم الرد. معًا، يوقفون الهجمات المستخدمة بواسطة الذكاء الاصطناعي للعامل قبل أن تتقدم، بدون إضافة تعقيد السياسات أو العبء التشغيلي.