Security Behavior Analytics
UEBA — تحلیل رفتار امنیتی کاربران — تحلیل رفتار کاربر نسبت به گروه همتا (نه کل سازمان) با baseline آماری و امتیاز انحراف.
Interactive Sample Demoبرای مدیر: نتیجه کسبوکار
قوانین ناهنجاری سراسری FP زیاد میساخت؛ توسعهدهنده با مدیر مالی یک baseline داشتند.
مقایسه peer-group؛ حدود ۴۰٪ FP کمتر در پایلوت؛ کاربران بحرانی با توضیح رتبه میشوند.
- ~۵۰۰ هزار رویداد IAM
- ۳۲۰ کاربر / ۸ واحد
- ۴۰٪ کاهش FP پایلوت
- ۷ تب داشبورد
«انحراف را نسبت به همکاران همان نقش میسنجیم — نه نسبت به کل شرکت.»
مستندات عمومی
چه میکند؟
Security Behavior Analytics یکی از محصولات پورتفولیوی هوش مصنوعی آریا اِیآی است که برای تصمیمگیری عملیاتی سازمانهای ایرانی و بینالمللی طراحی شده. نسخه عمومی روی Hugging Face یک دموی نمونه است؛ نسخه تولید با یکپارچهسازی داده، SSO و audit trail استقرار مییابد.
مخاطب غیرفنی میتواند KPI قبل/بعد، کاربرد صنعت و مسیر پایلوت را ببیند؛ مخاطب فنی pipeline، متریک قابل بازتولید و لینک Space/Model/Dataset را دنبال میکند.
درخواست پایلوت از طریق فرم تماس سایت با ذکر علاقه به Security Behavior Analytics ثبت میشود تا محدوده داده، قیود و معیار موفقیت مشخص گردد.
چه کسی از آن استفاده میکند؟
مدیران عملیات، CISO، برنامهریزان تولید، لجستیک، مالی و تیمهای مهندسی که باید تصمیم را هم برای هیئتمدیره و هم برای اجرای فنی توضیح دهند.
خروجی دمو «نمونه تعاملی» است؛ آپلود زنده فایل سازمانی روی Space عمومی توصیه نمیشود.
کاربرد در صنایع
بانک، بیمه و فینتک
کاهش ریسک تقلب، فیشینگ و نفوذ در کانالهای دیجیتال و تسریع triage SOC. کشف تهدید داخلی در بانک، انرژی و سازمانهای با دسترسی ممتاز.
نفت، گاز و انرژی
پایش تهدید IT/OT، اولویتبندی آسیبپذیری و پاسخ حادثه در تأسیسات حیاتی.
مخابرات و مراکز داده
طبقهبندی ترافیک، شکار تهدید و کاهش alert fatigue در شبکه بزرگ.
دولت و زیرساخت حیاتی
همبستگی IOC، پوشش MITRE و گزارشدهی برای تیمهای SOC ملی و سازمانی.
بهداشت و درمان
محافظت از داده بیمار، ایمیل و endpoint بدون افشای PII در دمو عمومی.
خردهفروشی و تجارت الکترونیک
تشخیص کمپین فیشینگ، بدافزار و سوءاستفاده از وب/اپلیکیشن فروش.
برای مهندس: Pipeline و معماری
IAM/access events → cohort dimensions → peer baselines → robust z / percentile / Bayesian CI → risk rank
معماری مرجع: IAM/access events → cohort dimensions → peer baselines → robust z / percentile / Bayesian CI → risk rank. اجزا روی CPU قابل اجرا هستند تا دمو و استقرار اولیه بدون GPU اجباری باشد.
خروجیها شامل امتیاز/برنامه، توضیحپذیری و ردپای تصمیم برای بازبینی انسانی است. آموزش و ارزیابی از corpus مستند پروژه پیروی میکند.
برای تولید: Docker، متغیر محیطی، و اتصال به سامانه موجود (ERP، SIEM، WMS، APS) طبق معماری هر repo انجام میشود.
پشته فنی
- Python
- scikit-learn
- LightGBM / PyTorch
- FastAPI
- Gradio
- Docker
متریکهای قابل بازتولید
| بنچمارک | جزئیات | نتیجه |
|---|---|---|
| Events | 90-day synthetic | ~500K+ |
| Users | 8 departments | 320 |
| Peer groups | role-based | yes |
| FP reduction | pilot | ~40% |
سوالات پرتکرار
Security Behavior Analytics چیست و چه مسئلهای را حل میکند؟
تحلیل رفتار کاربر نسبت به گروه همتا (نه کل سازمان) با baseline آماری و امتیاز انحراف.
آیا میتوان داده واقعی سازمان را در دمو عمومی وارد کرد؟
خیر. دمو عمومی برای نمونههای ازپیشمحاسبهشده یا داده ترکیبی است. داده production باید در استقرار on-prem یا VPC با کنترل دسترسی وارد شود.
آیا این محصول جایگزین سامانه فعلی میشود؟
ابزار کمکی دفاعی است و جایگزین SIEM، SOAR، آنتیویروس سازمانی یا تحلیلگر انسانی نیست. لاگ، فایل یا کد production را در دمو عمومی آپلود نکنید. Space فعلی نمونه تعاملی است.
متریکهای صفحه از کجا آمدهاند؟
از README و eval_results هر پروژه روی Hugging Face / repo داخلی؛ اعداد بنچمارک ترکیبی را با داده سازمان خود در پایلوت بازسنجی کنید.
لینکهای Hugging Face
مدل مرتبط
درخواست پایلوت
برای استقرار on-prem، یکپارچهسازی با سامانههای موجود یا fine-tune روی داده سازمان خود تماس بگیرید.