⛵️هوش مصنوعی و اسپلانک
استفاده از Splunk App for Data Science and Deep Learning (DSDL) برای تحلیل امنیتی پیشرفته

✍️روزبه نوروزی

این Splunk DSDL یک افزونه برای Splunk MLTK است که به شما امکان می‌دهد مدل‌های یادگیری عمیق (Deep Learning) و پردازش داده‌های بزرگ را با استفاده از فریمورک‌هایی مثل TensorFlow، PyTorch و Scikit-learn اجرا کنید.
این اپلیکیشن به شما اجازه می‌دهد که مدل‌های پیچیده‌ای برای تحلیل امنیتی بسازید که در Splunk Enterprise Security (ES) یا محیط‌های دیگر Splunk اجرا شوند.
🔹 تفاوت DSDL با MLTK چیست؟

✅ این MLTK برای مدل‌های یادگیری ماشین کلاسیک مثل تصمیم‌گیری درختی، K-Means، Isolation Forest
✅ اما DSDL برای یادگیری عمیق و داده‌های حجیم، مانند LSTM برای تشخیص ناهنجاری در ترافیک شبکه یا CNN برای تحلیل لاگ‌ها

🔹 اجرای مدل‌های یادگیری عمیق با DSDL در امنیت سایبری

در ادامه چند سناریوی امنیتی پیچیده با استفاده از DSDL آورده شده است.

📌 سناریو ۱: تشخیص حملات مداوم (APT) با استفاده از LSTM
🛠 چالش:

حملات APT دارای الگوی زمانی خاص هستند و روش‌های کلاسیک (مثل Isolation Forest) نمی‌توانند تغییرات تدریجی رفتار مهاجمان را تشخیص دهند.
📊 مدل پیشنهادی:

مدل LSTM (Long Short-Term Memory) برای تشخیص ناهنجاری در ارتباطات شبکه‌ای
🔍 جستجوی Splunk برای آموزش مدل:

| inputlookup network_traffic_logs.csv
| table timestamp, src_ip, dest_ip, bytes_sent, bytes_received
| fit LSTM timestamp bytes_sent bytes_received into dsdl_apt_model

✅ مزیت: تشخیص رفتار مخفی مهاجمان از طریق الگوهای زمانی در ارتباطات شبکه

📌 سناریو ۲: تشخیص حمله باج‌افزاری با CNN و تحلیل فایل‌ها
🛠 چالش:

باج‌افزارها از روش‌های متنوعی برای رمزگذاری فایل‌ها استفاده می‌کنند، و مدل‌های سنتی ممکن است در تشخیص برخی نمونه‌های جدید ضعیف باشند.
📊 مدل پیشنهادی:

مدل CNN (Convolutional Neural Network) برای تحلیل تغییرات فایل‌های سیستمی و تشخیص رفتار رمزگذاری
🔍 جستجوی Splunk برای اجرای مدل:

| inputlookup file_change_logs.csv
| table filename, file_size, entropy, timestamp
| fit CNN filename entropy into dsdl_ransomware_model

✅ مزیت: امکان شناسایی رمزگذاری‌های مشکوک حتی در نمونه‌های جدید باج‌افزار

📌 سناریو ۳: تحلیل ایمیل‌های فیشینگ با Transformer (BERT)
🛠 چالش:

فیشینگ معمولاً با تغییرات جزئی در متن ایمیل انجام می‌شود که مدل‌های ساده مثل Naïve Bayes قادر به تشخیص آن‌ها نیستند.
📊 مدل پیشنهادی:

مدل BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) برای پردازش زبان طبیعی (NLP) در تحلیل متن ایمیل‌ها
🔍 جستجوی Splunk برای پردازش ایمیل‌ها:

| inputlookup email_logs.csv
| table email_subject, email_body
| fit BERT email_body into dsdl_phishing_model

✅ مزیت: تحلیل ایمیل‌های فیشینگ با دقت بالا و تشخیص تغییرات زیرکانه در متن ایمیل

🔹 نتیجه‌گیری: چه زمانی از DSDL استفاده کنیم؟

✅ اگر حجم داده‌های بالا و نیاز به مدل‌های پیچیده یادگیری عمیق دارید.
✅ برای تشخیص الگوهای غیرمعمول و حملات پنهان (مثل APT، باج‌افزار، فیشینگ پیشرفته).
✅ زمانی که MLTK برای سناریوی موردنظر کافی نیست (مثلاً تحلیل‌های توالی زمانی یا NLP).



#آکادمی_روزبه
#من_آموزش_میدهم