یکی از چالش‌های همیشگی در حوزه دیجیتال فارنزیک (Digital Forensics)، تمرکز بیش از حد بر تحلیل تک‌تک مصنوعات (Artifacts) به جای درک فرآیند کلی تحقیق است. بسیاری از تحلیلگران تنها به بررسی منابع داده‌ای خاص می‌پردازند، بدون اینکه آن‌ها را در یک چارچوب تحلیلی گسترده‌تر قرار دهند. این رویکرد باعث می‌شود که تحلیلگر نتواند تصویر کاملی از حادثه امنیتی ترسیم کند.
مشکل عدم یکتایی شناسه‌های رویداد (Event IDs)
یک اشتباه رایج در تحلیل‌های ویندوز، تکیه بر جستجوی مستقیم شناسه‌های رویداد (Event ID) است. نکته حیاتی این است که مایکروسافت تضمین نمی‌کند که شناسه‌های رویداد در تمامی سرویس‌ها یکتا باشند. برای مثال، شناسه‌های 4624 و 4625 در سرویس “Microsoft-Windows-Security-Auditing” معنایی کاملاً متفاوت از همان شناسه‌ها در “EventSystem” دارند. بنابراین، تکیه بر یک منبع داده‌ای واحد یا جستجوی ساده بر اساس Event ID، رویکردی ناکافی و ناقص است که نشان‌دهنده نبود یک فرآیند تحلیل تعریف‌شده است.
استراتژی تحلیل جامع و مبتنی بر داده
برای رسیدن به یک تحلیل دقیق و حرفه‌ای، تحلیلگران باید از ترکیب چندین منبع داده استفاده کنند. این فرآیند باید شامل مراحل زیر باشد:
- استفاده از منابع متنوع مانند WEVTX، سیستم فایل (File System) و تلمتری‌های EDR.
- نرمال‌سازی (Normalization) داده‌ها در یک قالب مشترک برای مقایسه آسان‌تر.
- غنی‌سازی (Enrichment) داده‌ها با استفاده از تحقیقات قبلی یا منابع خارجی.
- نمایش داده‌ها در قالب یک خط زمانی (Timeline) برای درک دقیق توالی و زمان‌بندی فعالیت‌ها.
خطر آموزش مدل‌های هوش مصنوعی بر پایه داده‌های سطحی
نگرانی بزرگتر این است که مدل‌های هوش مصنوعی (AI) بر اساس همین روش‌های سطحی و محدود آموزش می‌بینند. اگر مدل‌ها تنها بر اساس داده‌های تک‌بعدی و ناقص آموزش داده شوند، تحلیلگران آینده قادر نخواهند بود شکاف‌های موجود در داده‌ها را تشخیص دهند یا متوجه زمانی شوند که مدل دچار توهم (Hallucination) در ارائه یافته‌ها شده است. این امر باعث می‌شود توانایی تشخیص یافته‌های معتبر از موارد نادرست در مقیاس بالا به شدت کاهش یابد.
