ما را دنبال کنید:

هوش تهدیدی عامل‌محور گوگل

هوش تهدیدی عامل‌محور گوگل
36 بازدید

 گوگل از سامانه هوش تهدیدی عامل‌محور (Agentic Threat Intelligence) رونمایی کرد

تحولی بزرگ در تحلیل تهدیدات سایبری با هوش مصنوعی گوگل

گوگل با معرفی هوش تهدیدی عامل‌محور گوگل (Google Agentic Threat Intelligence) گام تازه‌ای در امنیت سایبری برداشته است. این فناوری نوین با تکیه بر هوش مصنوعی و عامل‌های هوشمند (AI Agents)، روش سنتی تحلیل تهدیدات را متحول می‌کند و به تحلیل‌گران امنیتی اجازه می‌دهد تنها با یک گفت‌وگو، تصویری جامع از تهدیدات جهانی به دست آورند.

 تغییر در نحوه تعامل با داده‌های تهدید در هوش تهدیدی عامل‌محور گوگل

قابلیت جدید Agentic Threat Intelligence گوگل مانند یک هم‌تیمی دیجیتال برای تحلیل‌گران امنیتی عمل می‌کند.

این سامانه از چندین عامل (Agent) تخصصی بهره می‌برد که هرکدام روی حوزه‌ای مشخص تمرکز دارند؛ از تحلیل بدافزار گرفته تا شناسایی بازیگران تهدید و تحلیل آسیب‌پذیری‌ها.

هنگامی که تحلیل‌گر سؤالی مانند «کدام گروه‌ها از آسیب‌پذیری CVE-2025-XXXX سوءاستفاده کرده‌اند؟» مطرح می‌کند، سیستم به‌صورت خودکار داده‌ها را از منابعی مانند:

  • Mandiant Threat Intelligence

  • VirusTotal

  • OSINT و Dark Web
    جمع‌آوری کرده و پاسخ تحلیلی و قابل‌فهمی ارائه می‌دهد.

🔗 معرفی Mandiant Threat Intelligence
🔗 پایگاه VirusTotal

 گذار از تحقیق دستی به تحلیل گفت‌وگویی با هوش تهدیدی عامل‌محور گوگل

در گذشته، تحلیل‌گران برای بررسی بدافزارها، شاخص‌های نفوذ (IOC) و گزارش‌های تهدید ساعت‌ها وقت صرف می‌کردند. اکنون با Agentic Threat Intelligence گوگل، این فرآیند تنها در چند دقیقه انجام می‌شود.

نمونه پرسش:

«کدام بازیگران تهدید در منطقه آسیا از آسیب‌پذیری CVE-2025-XXXX استفاده می‌کنند و چه بدافزارهایی به کار گرفته شده‌اند؟»

سیستم در پاسخ، گزارشی ساختاریافته شامل گروه‌ها، کمپین‌ها، بدافزارها، IOCها و صنایع هدف تولید می‌کند.

امیلیانو مارتینز، مدیر محصول گوگل کلاد می‌گوید:

«آینده‌ی هوش تهدید در داشتن داده‌های بیشتر نیست، بلکه در درک سریع‌تر و بهتر آن‌هاست.»

 ارتباط بین بازیگران، آسیب‌پذیری‌ها و کمپین‌ها

یکی از مهم‌ترین قابلیت‌های هوش تهدیدی عامل‌محور گوگل، توانایی درک ارتباطات پنهان میان داده‌هاست.

برای نمونه:

  • کشف زیرساخت‌های مشترک در حملات مختلف

  • تشخیص استفاده مجدد از بدافزارها در چند کمپین

  • یافتن الگوهای مشابه در صنایع گوناگون

این دید کل‌نگر به تحلیل‌گران کمک می‌کند تا:

  1. تهدیدات را اولویت‌بندی کنند.

  2. گزارش‌های مدیریتی دقیق‌تری ارائه دهند.

  3. برنامه‌های دفاعی هوشمند‌تری طراحی کنند.

 ساختار فنی سامانه هوش تهدیدی عامل‌محور گوگل

این فناوری بر پایه‌ی مفهوم Agentic AI for Security Operations طراحی شده که گوگل نخستین‌بار در آوریل ۲۰۲۵ معرفی کرد.

معماری ATI شامل:

  • عامل‌های هوشمند با قابلیت تعامل از طریق پروتکل MCP و Agent2Agent

  • استفاده از داده‌های داخلی گوگل کلاد، OSINT و پایگاه‌های تخصصی امنیتی

  • ادغام مستقیم با ابزارهای SOC، SIEM و SOAR سازمان‌ها

به گفته‌ی گوگل، این سامانه فقط یک چت‌بات نیست، بلکه شبکه‌ای از عامل‌های هوشمند است که به‌صورت خودکار داده‌ها را جمع‌آوری، تحلیل و خلاصه‌سازی می‌کنند.

 مزایای هوش تهدیدی عامل‌محور گوگل برای تیم‌های امنیتی

استفاده از این فناوری مزایای قابل‌توجهی دارد:

  • کاهش زمان تحلیل از چند ساعت به چند دقیقه

  • اولویت‌بندی سریع آسیب‌پذیری‌ها

  • بهبود هماهنگی بین تیم‌های امنیت و مدیریت

  • افزایش سرعت واکنش به حملات

  • قابلیت استفاده جهانی با پشتیبانی از چند زبان

گوگل تأکید دارد که با این ابزار، تمرکز تحلیل‌گران از «جمع‌آوری داده» به «تحلیل و تصمیم‌سازی استراتژیک» منتقل می‌شود.

چالش‌ها و ریسک‌های احتمالی

در کنار مزایا، برخی چالش‌ها نیز باید مد نظر قرار گیرند:

  • احتمال خطا در داده‌های خودکار

  • لزوم شفافیت در تصمیمات عامل‌ها

  • نیاز به آموزش مجدد تحلیل‌گران

  • امنیت خود عامل‌های هوش مصنوعی

  • خطر سوگیری داده‌ها

گوگل برای کاهش این ریسک‌ها، از سیستم‌های نظارتی و گزارش‌دهی شفاف در تعاملات عامل‌ها استفاده می‌کند.

 اهمیت این تحول در دنیای امروز

با افزایش سرعت حملات سایبری و پیچیدگی زنجیره‌های تأمین، سازمان‌ها به ابزارهایی نیاز دارند که تحلیل تهدید را سریع‌تر و هوشمندتر انجام دهند.
قابلیت هوش تهدیدی عامل‌محور گوگل می‌تواند کل اکوسیستم امنیت سایبری را از حالت واکنشی به حالت پیش‌گیرانه تغییر دهد.

 جمع‌بندی

قابلیت Agentic Threat Intelligence گوگل نقطه عطفی در آینده امنیت سایبری است. این سامانه با ترکیب هوش مصنوعی، تحلیل خودکار و زبان طبیعی، تحلیل تهدیدات را سریع‌تر، دقیق‌تر و کارآمدتر می‌کند.

با این حال، موفقیت آن وابسته به نحوه‌ی پیاده‌سازی در سازمان‌ها، آموزش نیروها و نظارت مداوم بر عامل‌های هوشمند است.

مرتبط پست

دیدگاه ها بسته هستند