دانلود کتاب آموزشی خودکارسازی عملیات SOC Automation & Orchestration جلد اول

خودکارسازی و ارکستراسیون در مرکز عملیات امنیت (SOC) یکی از مهم‌ترین نیازهای سازمان‌ها برای افزایش کارایی، کاهش زمان پاسخ‌گویی به تهدیدات و بهینه‌سازی فرآیندهای امنیتی است. این دوره به متخصصان SOC کمک می‌کند تا با مفاهیم، ابزارها و تکنیک‌های خودکارسازی و ارکستراسیون آشنا شوند و فرآیندهای امنیتی را بهبود دهند.

بخش 1. مقدمه‌ای بر خودکارسازی و ارکستراسیون در SOC

فصل 1. تعریف خودکارسازی (Automation) در امنیت سایبری

• خودکارسازی در سطح هشدارها، پاسخ‌ها، و تصمیم‌گیری

• تفاوت بین Automation سطح پایین (Low-Level) و سطح بالا (Policy-Based)

• مثال‌های عملی از خودکارسازی امنیتی:

  • قرنطینه خودکار یک Endpoint

  • مسدود کردن IP مشکوک در فایروال

فصل 2. تعریف ارکستراسیون (Orchestration) در امنیت

• مفهوم هماهنگ‌سازی بین چند ابزار امنیتی

• ساختار ارکستراسیون بین SIEM، EDR، TI، Email Gateway

• مقایسه Orchestration vs. Integration

• تفاوت ارکستراسیون افقی و عمودی در SOC

فصل 3. آشنایی با SOAR (Security Orchestration, Automation and Response)

• تعریف رسمی و اجزای اصلی SOAR:

  • Orchestration Engine

  • Automation Framework

  • Incident Management

  • Threat Intelligence Integration

• نقش SOAR در چرخه Incident Response

• معرفی نمونه‌هایی از پلتفرم‌های SOAR

فصل 4. ساختار یک SOC سنتی بدون SOAR

• روند شناسایی، تحلیل و پاسخ‌گویی دستی

• چالش‌ها و نقاط ضعف سیستم‌های سنتی:

  • زمان پاسخ بالا

  • حجم زیاد هشدارها

  • خستگی هشدار (Alert Fatigue)

  • تکرار وظایف توسط تحلیل‌گران

فصل 5. SOC با استفاده از SOAR

• بررسی مراحل تبدیل SOC سنتی به SOC مبتنی بر SOAR

• سناریوهای واقعی از کارایی SOAR:

  • کاهش MTTR (Mean Time to Respond)

  • بهینه‌سازی Incident Handling

  • تخصیص دقیق‌تر منابع انسانی

فصل 6. مقایسه SIEM و SOAR

• نقش SIEM در گردآوری، همبست‌سازی و هشداردهی

• نقش SOAR در پاسخ‌دهی، اجرا و هماهنگ‌سازی

• جدول مقایسه‌ای بین SIEM و SOAR از نظر:

  • جمع‌آوری داده

  • تحلیل تهدید

  • پاسخ به رخداد

  • Playbook و Automation

فصل 7. مزایای عملی استفاده از خودکارسازی و ارکستراسیون در SOC

• افزایش سرعت پاسخ‌گویی به حملات

• کاهش درصد خطای انسانی در عملیات امنیتی

• مستندسازی خودکار اقدامات انجام‌شده

• بهبود هماهنگی بین تیم‌ها و ابزارها

• توانایی واکنش در مقیاس بالا به حجم عظیم هشدارها

• تحلیل خودکار تهدیدها بر اساس Threat Intelligence

فصل 8. چالش‌ها و محدودیت‌های اولیه در پیاده‌سازی SOAR

• وابستگی به کیفیت داده‌ها و ساختار SIEM

• نیاز به تعریف دقیق Playbookها

• مقاومت تیم‌ها در برابر تغییر فرآیند

• پیچیدگی در مدیریت API و دسترسی ابزارها

بخش 2. ابزارهای SOAR و معرفی پلتفرم‌های خودکارسازی

فصل 1. آشنایی با نقش ابزارهای SOAR در معماری امنیتی سازمان

• تعریف جامع SOAR و اهداف اصلی آن در SOC

• جایگاه SOAR در کنار SIEM، EDR، TI و سایر ابزارها

• معرفی مؤلفه‌های کلیدی هر پلتفرم SOAR (Playbook، Integration، Asset، Action، Case Management)

فصل 2. معرفی پلتفرم‌های پرکاربرد در بازار جهانی

• بررسی کلی ۴ پلتفرم‌ اصلی:

  • Splunk SOAR (Phantom)

  • Cortex XSOAR (توسعه‌یافته توسط Palo Alto Networks)

  • IBM Resilient SOAR

  • Google Chronicle SOAR (Siemplify)

• ارائه تاریخچه کوتاه و نقاط قوت هر ابزار

فصل 3. مقایسه فنی ابزارهای SOAR بر اساس ویژگی‌ها

• رابط کاربری (UI) و تجربه کاربری (UX)

• تعداد و نوع Integrationهای آماده (Apps/Connectors)

• قابلیت‌های نوشتن Playbook بصورت گرافیکی یا کدنویسی

• پشتیبانی از زبان‌های اسکریپت‌نویسی مانند Python یا JavaScript

• مدیریت Incident و قابلیت Case Management

• ویژگی‌های Collaboration در تیم تحلیل‌گران

• قابلیت جداسازی محیط تست و Production

• مدل‌های استقرار: SaaS، On-Premise، Hybrid

• میزان منابع مورد نیاز (Memory, CPU, Storage)

فصل 4. ادغام SOAR با ابزارهای موجود در سازمان

• اتصال به SIEMهای مختلف:

  • Splunk

  • QRadar

  • ArcSight

• اتصال به EDR/AV:

  • CrowdStrike Falcon

  • Microsoft Defender ATP

  • SentinelOne

• اتصال به فایروال‌ها:

  • Palo Alto

  • Fortinet

  • Cisco ASA

• اتصال به سرویس‌های ایمیل:

  • Microsoft Exchange

  • Office 365

  • Gmail API

• یکپارچه‌سازی با سیستم‌های مدیریت تیکت:

  • Jira

  • ServiceNow

  • RT

فصل 5. استفاده از API و Appها در SOAR

• معرفی مفهوم App، Asset و Action در ابزارهای مختلف

• نمونه‌ای از Asset تعریف‌شده برای ارتباط با SIEM

• تنظیمات API Key، Token و Authentication در Integrations

• استفاده از Webhook برای اتصال خارجی به ابزارهای دیگر

• مثال عملی از اجرای API به صورت خودکار از طریق Playbook

فصل 6. مدیریت Playbookها و Reusability در ابزارهای مختلف

• ساختار Playbook در Splunk SOAR: Blocks، Decision، Filter

• ساختار Playbook در XSOAR: Task، Conditional Task، Script

• نحوه ایجاد Playbookهای قابل استفاده مجدد (Reusable)

• ارتباط بین Playbookهای مختلف (Nested/Parent-Child)

فصل 7. مارکت‌پلیس‌ها و منابع توسعه

• معرفی Splunk SOAR App Exchange

• معرفی Cortex XSOAR Marketplace

• جستجو و نصب Playbook و Appهای آماده

• استفاده از GitHub برای Import کردن Playbookها

• بررسی امنیت Appهای شخص ثالث

فصل 8. معیارهای انتخاب ابزار مناسب برای سازمان

• اندازه SOC و تیم امنیتی

• سطح بلوغ امنیتی سازمان

• تعداد Integration مورد نیاز

• بودجه سازمان و نوع لایسنس

• سطح پشتیبانی و قابلیت سفارشی‌سازی

• نوع محیط (Cloud / Hybrid / On-Premise)

فصل 9. چالش‌های معمول در انتخاب و استقرار ابزار SOAR

• ناسازگاری با ابزارهای قدیمی یا داخلی

• محدودیت در توسعه اسکریپت‌ها و خودکارسازی خاص

• مشکلات در مقیاس‌پذیری و منابع زیرساخت

• خطاهای ارتباطی API و محدودیت‌های امنیتی

بخش 3. طراحی و پیاده‌سازی فرآیندهای خودکارسازی در SOC

فصل 1. تحلیل اولیه و شناسایی سناریوهای قابل خودکارسازی

• انتخاب سناریوهای پرتکرار و وقت‌گیر (Use Case Prioritization)

• شناسایی منابع داده (SIEM، EDR، TI Feeds)

• تحلیل جریان رویداد امنیتی:

  • چه زمانی رخ می‌دهد؟

  • چه اقدامی نیاز است؟

  • چه اطلاعاتی نیاز داریم؟

فصل 2. طراحی معماری منطقی فرآیند (Logic Flow)

• طراحی فرآیند تصمیم‌گیری (Decision Trees)

• مشخص کردن نقاط شروع (Triggers)

• تعیین مراحل تحلیل، بررسی، تصمیم‌گیری و اقدام نهایی

• مستندسازی فرآیند قبل از پیاده‌سازی (Runbook Documentation)

فصل 3. ساخت Playbook گام‌به‌گام

• تعریف Triggers:

  • دریافت هشدار از SIEM

  • هشدار ایمیل فیشینگ

  • هشدار از EDR/AV

• افزودن Blocksهای کاربردی:

  • Input Blocks: دریافت داده‌های ورودی

  • Condition Blocks: بررسی شرایط خاص (If / Else)

  • Action Blocks: اجرای عملیات در ابزارهای دیگر (API Calls)

  • Automation Scripts: اجرای کد سفارشی با Python یا JavaScript

  • Prompt Blocks: درخواست تایید انسانی برای عملیات حساس

فصل 4. ادغام با ابزارهای دیگر در Playbook

• اتصال به:

  • فایروال (Palo Alto, FortiGate, CheckPoint)

  • ایمیل سرور (Exchange، Gmail)

  • SIEM (Splunk, Qradar, LogRhythm)

  • EDR (CrowdStrike, SentinelOne, Defender)

• تعریف و مدیریت Assetها (IP، Credential، Token، Endpoint ID)

• استفاده از Appها و Integrationهای رسمی و سفارشی

فصل 5. استفاده از داده‌های تهدیدات (Threat Intelligence Enrichment)

• بررسی URL، IP، Hash در TI

• اتصال به سرویس‌هایی مانند:

  • VirusTotal

  • AbuseIPDB

  • IBM X-Force

  • Anomali, MISP, Recorded Future

• افزودن Enrichment به Alert برای تصمیم‌گیری بهتر

فصل 6. تصمیم‌گیری و اقدامات امنیتی خودکار

• فیلتر و دسته‌بندی رویدادها (Low / Medium / High Risk)

• خودکارسازی اقدامات مانند:

  • قرنطینه سیستم مشکوک

  • مسدودسازی IP یا دامنه در فایروال

  • ارسال تیکت برای تیم IT یا Helpdesk

  • ارسال پیام فوری در Slack، Teams یا Email

فصل 7. ساخت Playbook تعاملی (با مداخله انسانی)

• طراحی Playbook نیمه‌خودکار:

  • تحلیل اولیه خودکار

  • درخواست تایید از تحلیل‌گر برای اقدام نهایی

• پیاده‌سازی Human Approval Loop

• مستندسازی تصمیمات انسانی در Ticket یا Case

فصل 8. تست، دیباگ و بهینه‌سازی Playbook

• اجرای تست در محیط آزمایش (Playbook Simulation)

• بررسی Logهای اجرای هر Block

• مدیریت خطاها (Error Handling) و Timeouts

• بررسی معیارهای کارایی:

  • میانگین زمان اجرا (Execution Time)

  • نرخ موفقیت هر مرحله

  • نرخ هشدارهای بی‌اقدام (Unresolved Alerts)

فصل 9. ذخیره‌سازی، مستندسازی و ورژن‌گذاری Playbookها

• مستندسازی هدف، مراحل، شرایط و اقدامات هر Playbook

• دسته‌بندی و نام‌گذاری استاندارد برای استفاده در سازمان

• ورژن‌گذاری Playbookها برای بازگشت‌پذیری

• تعریف فرآیند Approval برای انتشار در محیط Production

بخش 4. جمع‌آوری و تحلیل داده‌ها به‌صورت خودکار

فصل 1. اتصال به منابع مختلف داده امنیتی

• اتصال خودکار به SIEM جهت دریافت Alertها (مثلاً از Splunk Enterprise یا Qradar)

• جمع‌آوری داده‌ها از منابع زیر به صورت API، Syslog یا Webhook:

  • فایروال‌ها (Palo Alto, Fortigate, Cisco ASA)

  • سیستم‌های EDR/XDR (CrowdStrike, SentinelOne, Defender ATP)

  • سیستم‌های ایمیل (Office365, Gmail API)

  • لاگ سرورهای لینوکسی/ویندوزی

• اتصال به دیتابیس‌های خارجی یا Threat Intel Feeds برای بازیابی داده‌های غنی‌سازی

فصل 2. شناسایی نوع و ساختار داده‌های دریافتی (Parsing & Normalization)

• تشخیص خودکار نوع Artifact دریافتی: IP، URL، Domain، File hash، Email address

• استفاده از Playbookها برای ساختاردهی (Structuring) داده‌های خام

• طراحی تابع‌های Python برای Parsing اختصاصی

• ایجاد Template برای تطبیق ساختار داده‌های هشدار با منابع ورودی

فصل 3. تحلیل خودکار Indicators of Compromise (IOCs)

• ارسال خودکار IOCs به Threat Intelligence Services مانند:

  • VirusTotal

  • IBM X-Force

  • AlienVault OTX

  • AbuseIPDB

• دریافت نمره اعتماد (Reputation) و دسته‌بندی تهدید

• برچسب‌گذاری خودکار (Tagging) هشدارهای دریافتی براساس IOC Score

• تطبیق IOCs با Alertهای قبلی برای تشخیص ارتباط‌های پنهان (Correlation)

فصل 4. غنی‌سازی داده‌های هشدار (Data Enrichment)

• جمع‌آوری خودکار اطلاعات از منابع داخلی سازمان:

  • AD برای بررسی کاربر

  • DHCP برای یافتن IP فعلی

  • CMDB برای شناسایی سیستم هدف

• ارسال اطلاعات هشدار به سرویس‌هایی مثل Whois، GeoIP، Passive DNS

• افزودن اطلاعات Contextual به هشدار (موقعیت، مالکیت، سابقه فعالیت)

• استفاده از توابع خودکارسازی برای مرتب‌سازی اطلاعات دریافتی در قالب جدول یا JSON

فصل 5. دسته‌بندی و اولویت‌بندی هشدارهای امنیتی (Triage)

• استفاده از معیارهای ریسک (Risk Scoring) بر اساس:

  • شدت هشدار

  • حساسیت سیستم هدف

  • موقعیت کاربر

  • نوع تهدید

• اولویت‌بندی هشدارها در قالب: High – Medium – Low

• ارسال هشدار با اولویت بالا به سیستم Ticketing یا تیم تحلیل‌گر

• خودکارسازی مسیر گردش کار براساس Severity

فصل 6. ساخت داشبورد خودکار برای تحلیل هشدارها

• طراحی داشبوردهای اختصاصی در محیط SOAR برای نمایش:

  • وضعیت Playbook

  • آمار انواع هشدار دریافتی

  • منابع داده فعال

  • شاخص‌های حمله پرتکرار

• اتصال داشبورد به موتور تحلیل داده‌ها (مثل Splunk یا Elastic) برای نمایش زنده

• تعریف Alertهای ثانویه بر اساس تجمیع داده‌ها (مثل افزایش غیرعادی هشدار فیشینگ)

فصل 7. مستندسازی و ذخیره‌سازی داده‌های پردازش‌شده

• ثبت خودکار تمام داده‌های دریافتی و تحلیل‌شده در یک پایگاه داده مرکزی

• ذخیره جزئیات Playbook اجراشده، زمان اجرا، داده ورودی و خروجی

• تولید لاگ برای تمامی فعالیت‌های تحلیل و جمع‌آوری داده‌ها

• ارسال گزارش روزانه یا هفتگی از داده‌های تحلیل‌شده برای SOC Manager