مقدمة

يستخدم الذكاء الاصطناعي بشكل متزايد لتعزيز أمن قواعد البيانات من خلال اكتشاف الشذوذات، وتحديد أنماط الوصول المشبوهة، وتقليل إرهاق التنبيهات، وتسريع التحقيق والاستجابة. يزود هذا البرنامج العملي قادة قواعد البيانات وفرق الأمن بطرق مدعومة بالذكاء الاصطناعي لمراقبة نشاط قواعد البيانات، واكتشاف التهديدات، وإدارة مخاطر الوصول، ودمج الكشف المدفوع بالذكاء الاصطناعي في الحوكمة والاستجابة للحوادث—مع ضمان الخصوصية، وقابلية التفسير، والجاهزية للتدقيق.

أهداف الدورة

بحلول نهاية هذه الدورة، سيتمكن المشاركون من:

• فهم أين يضيف الذكاء الاصطناعي قيمة في أمن قواعد البيانات وأين يكون الرقابة البشرية ضرورية
• صمم مراقبة مدعومة بالذكاء الاصطناعي لنشاط قاعدة البيانات، وإساءة استخدام الامتيازات، وإشارات استخراج البيانات
• تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي لاكتشاف الشذوذ، وربط الأحداث، وتحسين التنبيهات
• تعزيز تحليلات مخاطر الوصول: مراقبة الوصول المميز، مراجعات الاستحقاق، وضوابط مخاطر الوصول:
• دمج الكشف المدفوع بالذكاء الاصطناعي مع الاستجابة للحوادث، والتعامل مع الأدلة، ومعالجة الأدلة
• وضع ممارسات الحوكمة وضوابط الخصوصية والتحقق من الصحة لاستخدام أمني الذكاء الاصطناعي الموثوق

الجمهور المستهدف

تم تصميم هذه الدورة ل:

• قادة قواعد البيانات، مديري قواعد البيانات، ومسؤولي قواعد البيانات الكبار
• عمليات الأمن (SOC) وفرق البحث عن التهديدات التي تدعم منصات البيانات
• المتخصصون في IAM/PAM المسؤولون عن حوكمة الوصول
• محترفو حوكمة البيانات والخصوصية والامتثال الذين يشرفون على بيئات البيانات الحساسة
• متخصصو مخاطر تكنولوجيا المعلومات والتدقيق الداخلي المتخصصون في ضمان الأمن

منهاج الدورة

اليوم الأول: أسس الذكاء الاصطناعي لأمان قواعد البيانات وتقييم الجاهزية

• مشهد تهديدات قاعدة البيانات: مخاطر داخلية، تكوينات خاطئة، إساءة استخدام الامتيازات، ومسارات الخروج
• الذكاء الاصطناعي في الأمن: الكشف، الارتباط، التنبؤ، ومفاهيم الأتمتة
• البيانات المطلوبة لأمن الذكاء الاصطناعي: سجلات التدقيق، بيانات الاستعلام، أحداث الهوية، وتاريخ التغييرات
• القيود والمخاطر: إيجابيات وسلبيات كاذبة، انحراف، وتحديات في التفسير
• النشاط: مراقبة أمان قواعد البيانات لفحص النضج + تراكم وأولويات حالة استخدام الذكاء الاصطناعي

اليوم الثاني: مراقبة نشاط قواعد البيانات المدعومة بالذكاء الاصطناعي (DAM) وتصميم القياس عن بعد

• ما يجب مراقبته: تسجيل الدخول، تغييرات الامتيازات، تغييرات المخطط، وصول حساس للجداول، استعلامات عالية المخاطر
• معايير القياس عن بعد: الوسم، سياق هوية المستخدم، ومفاهيم رسم خرائط الخدمة
• تحديد “الطبيعي” أساسا: الموسمية، المهام الدفعية، نوافذ الصيانة، والعمليات الموثوقة
• تصميم التنبيهات: العتبات مقابل نماذج الشذوذ، تقييم الثقة، والتوجيه
• ورشة العمل: بناء مخطط لمراقبة DAM (إشارات + تنبيهات + سير عمل الفرز + قواعد التصعيد)

اليوم الثالث: اكتشاف الشذوذ، الارتباط والبحث عن التهديدات

• مفاهيم اكتشاف الشذوذ: المؤشرات الشاذة، الانحرافات السلوكية، والشذوذات التسلسلية
• ارتباط الأحداث: ربط أحداث قاعدة البيانات بإشارات IAM والشبكة والتطبيقات
• كتب البحث عن التهديدات: الفرضيات، أنماط البحث، وجمع الأدلة
• تقليل الضوضاء: قواعد القمع، الانضباط في القائمة البيضاء، وحلقات التغذية الراجعة للضبط
• النشاط العملي: محاكاة البحث عن التهديدات باستخدام أحداث عينة (تحديد النتائج، التأكيد، والتوثيق)

اليوم الرابع: تحليلات مخاطر الوصول والإشراف على الأنشطة المميزة

• مخاطر الوصول في قواعد البيانات: امتيازات مفرطة، حسابات خاملة، حسابات مشتركة، وتعارضات SoD
• الذكاء الاصطناعي لمراجعات الاستحقاق: تجميع الأدوار، تحديد الحالات الشاذة، وتحديد الوصول بالحجم الصحيح
• مراقبة الوصول المميز: تحليلات الجلسات، تقييم مخاطر الأوامر/الاستعلام، ومفاهيم JIT
• دمج الضوابط: الموافقات على الوصول، المراجعات الدورية، والتعامل مع الاستثناءات
• دراسة حالة: التحقيق في الاشتباه في إهانة استخدام الامتياز وتصميم ضوابط وقائية

اليوم الخامس: الحوكمة والخصوصية والتحقق والتكامل والاستجابة للحوادث

• حوكمة الذكاء الاصطناعي المسؤول: الأدوار، الموافقات، المساءلة، ومسارات التصعيد
• الخصوصية والسرية: تقليل تعرض البيانات الحساسة في السجلات وسير عمل الذكاء الاصطناعي
• التحقق والمراقبة: تتبع الدقة، كشف الانحراف، ومسارات التدقيق
• تكامل الاستجابة للحوادث: دفاتر اللعب، إجراءات الاحتواء، الاتصالات، والتعلم بعد الحادث