التصنيع – إدارة المخاطر والثغرات في إنترنت الأشياء

الكشف الدقيق عن الثغرات الأمنية

تقوم Cylera بتجميع بيانات الثغرات الأمنية من مصادر خارجية موثوقة - مثل قاعدة بيانات الثغرات الأمنية الوطنية (NVD) التابعة للمعهد الوطني للمعايير والتكنولوجيا وقواعد البيانات من مصنعي أجهزة إنترنت الأشياء - وتستهدف على وجه التحديد الأجهزة المستخدمة في التصنيع.

من خلال استخدام خوارزميات التعلم الآلي المتقدمة والمراقبة المستمرة، تحدد المنصة بسرعة ودقة نقاط الضعف داخل بيئات المصانع. وهذا يمكّن فرق تكنولوجيا المعلومات والأمن في التصنيع من اكتشاف المخاطر ومعالجتها بسرعة، مما يضمن سلامة عمليات الإنتاج ويقلل من وقت التوقف.

استخبارات المخاطر في العالم الحقيقي

تستفيد Cylera من التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي لتجميع وربط نقاط الضعف من مصادر خارجية متعددة ذات سمعة طيبة، مع التركيز بشكل خاص على أجهزة إنترنت الأشياء المستخدمة في التصنيع.

ويقوم بدمج هذه البيانات مع تحليل في الوقت الحقيقي لسلوكيات الشبكة، ومؤشرات الاختراق، والرؤى البشرية الخبيرة المستمدة من سيناريوهات التصنيع لتحديد مخاطر إنترنت الأشياء الناشئة بسرعة داخل بيئات التصنيع.

تقييم المخاطر مع تحديد الأولويات

توفر Cylera تقييمًا دقيقًا للمخاطر وتحديد الأولويات لأجهزة إنترنت الأشياء عبر بيئات التصنيع. تأخذ تقييمات المخاطر في الاعتبار عوامل مثل نوع الجهاز وتقييمات نقاط الضعف وتحليل السلوك وتبعيات النظام وقياس الاستخدام ومؤشرات الاختراق والضوابط الثانوية.

يعمل هذا النهج المستهدف على تبسيط جهود التخفيف، وتقليل الضوضاء التنبيهية، وتقصير الجداول الزمنية للإصلاح - مما يضمن استمرار الإنتاج وتعزيز السلامة التشغيلية على أرض المصنع.

العلاج الموجه

توفر Cylera إرشادات تفصيلية خطوة بخطوة مصممة خصيصًا لكل ثغرة أمنية محددة ومخاطر أجهزة إنترنت الأشياء.

يتيح هذا لفرق تكنولوجيا المعلومات والأمن في التصنيع التعامل بسرعة وثقة مع المخاطر المرتبطة بالإنتاج. كما يقلل من الأخطاء ويضمن التزام كل عضو في الفريق بممارسات أمنية متسقة ورائدة في الصناعة.