การผสานรวม AI กับ Wazuh เพื่อการตรวจจับภัยคุกคามขั้นสูง

ภัยคุกคามทางไซเบอร์มีการพัฒนาอย่างรวดเร็ว และโซลูชัน SIEM (Security Information and Event Management) เช่น Wazuh อาจมีข้อจำกัดในการตรวจจับ ภัยคุกคามใหม่ ๆ, การโจมตีแบบ APT และภัยคุกคามภายในองค์กร การใช้ AI models เช่น DeepSeek-R1, BERT หรือ Autoencoders สามารถช่วยเพิ่มความสามารถในการตรวจจับภัยคุกคามของ Wazuh ได้ด้วย Machine Learning และ NLP (Natural Language Processing)

โพสต์นี้จะแนะนำวิธีการรวม AI เพื่อการตรวจจับภัยคุกคามแบบเรียลไทม์ กับ Wazuh

ทำไมต้องใช้ AI กับ Wazuh?

Wazuh มีความสามารถในการ รวบรวมบันทึก, ตรวจจับภัยคุกคามด้วยกฎ และการปฏิบัติตามข้อกำหนด แต่ก็มีข้อจำกัด เช่น:
✅ การตรวจจับด้วยกฎแบบดั้งเดิม อาจพลาด รูปแบบการโจมตีใหม่ ๆ
✅ อัตราการแจ้งเตือนเท็จ (False Positives) สูง ทำให้ทีมความปลอดภัยต้องทำงานหนัก
✅ การวิเคราะห์ภัยคุกคามด้วยมือ ใช้เวลานานและไม่มีประสิทธิภาพ

🔹 AI สามารถช่วยตรวจจับภัยคุกคามโดยอัตโนมัติ ลด False Positive และระบุพฤติกรรมที่ผิดปกติได้

โครงสร้าง: AI + Wazuh Workflow

การทำงานนี้จะผสานรวม ระบบบันทึกเหตุการณ์ของ Wazuh กับ AI ที่ช่วยตรวจจับภัยคุกคาม เพื่อจำแนกว่าข้อมูลที่ได้รับเป็น อันตรายหรือปลอดภัย

flowchart TD
    A["Wazuh Logs"] -->|"ดึงข้อมูลบันทึก"| B["การประมวลผล AI"]
    B -->|"การจำแนกภัยคุกคาม"| C{"ตรวจพบภัยคุกคาม?"}
    C -->|"ใช่"| D["ส่งการแจ้งเตือนไปที่ Wazuh"]
    C -->|"ไม่ใช่"| E["บันทึกเป็นข้อมูลปกติ"]
    D --> F["แจ้งเตือนทีมความปลอดภัย"]
    E --> G["เก็บข้อมูลในฐานข้อมูล"]

ขั้นตอนที่ 1: ดึงข้อมูลบันทึกจาก Wazuh

Wazuh มี API สำหรับดึงบันทึกเหตุการณ์ความปลอดภัย ซึ่งสามารถใช้ Python ในการดึงข้อมูลเหล่านี้ได้:

import requests

API_URL = "https://wazuh-server:55000/agents/000/logs"
HEADERS = {"Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"}

response = requests.get(API_URL, headers=HEADERS, verify=False)
logs = response.json()

log_texts = [log["message"] for log in logs["data"]]
print(log_texts)

🔹 ข้อมูลบันทึกเหตุการณ์จาก Wazuh พร้อมสำหรับการวิเคราะห์แล้ว

ขั้นตอนที่ 2: การจำแนกบันทึกด้วย AI

ใช้ โมเดล AI ที่ผ่านการฝึกฝน เพื่อตรวจสอบว่าบันทึกเป็น อันตรายหรือปลอดภัย

from transformers import pipeline

model = pipeline("text-classification", model="deepseek-ai/deepseek-r1")

log_entry = "User admin failed login from suspicious IP 192.168.1.100"
result = model(log_entry)

print(result)  # Output: ['malicious' หรือ 'benign']

🔹 ใช้เพื่อตรวจจับการโจมตี Brute-Force, ฟิชชิง และมัลแวร์

ขั้นตอนที่ 3: ตรวจจับพฤติกรรมผิดปกติ

ใช้โมเดล Isolation Forest เพื่อตรวจจับภัยคุกคามใหม่ ๆ

from sklearn.ensemble import IsolationForest
import numpy as np

log_data = np.random.rand(1000, 10)  # จำลองข้อมูลบันทึกเหตุการณ์
model = IsolationForest(contamination=0.05)
model.fit(log_data)

anomalies = model.predict(log_data[-10:])
print(anomalies)  # -1 = พฤติกรรมผิดปกติ, 1 = ปกติ

🔹 ใช้เพื่อตรวจจับ Zero-Day Attack และ Insider Threat

ขั้นตอนที่ 4: ส่งการแจ้งเตือน AI กลับไปที่ Wazuh

เมื่อ AI ตรวจพบภัยคุกคาม สามารถ ส่งการแจ้งเตือนไปที่ Wazuh ได้

alert = {
    "rule": {"description": "AI ตรวจพบพฤติกรรมผิดปกติ", "id": 9999},
    "location": "AI Model",
    "full_log": "ตรวจพบกิจกรรมที่น่าสงสัยในบันทึกเหตุการณ์"
}

response = requests.post("https://wazuh-server:55000/alerts", headers=HEADERS, json=alert, verify=False)
print(response.status_code)  # 200 หมายถึงสำเร็จ

🔹 ตอนนี้ Wazuh สามารถแสดงการแจ้งเตือนจาก AI ได้แล้ว

ขั้นตอนที่ 5: ทำให้การผสานรวมเป็นอัตโนมัติ

ตัวเลือกที่ 1: ตั้งเวลารัน AI โดยใช้ Cron Job

รันการวิเคราะห์บันทึกทุก 5 นาที โดยเพิ่มใน cron job:

crontab -e

เพิ่ม:

*/5 * * * * python3 /home/user/ai_threat_detection.py

ตัวเลือกที่ 2: ใช้ API สำหรับการวิเคราะห์แบบเรียลไทม์

สร้าง API ด้วย FastAPI เพื่อให้ Wazuh ส่งบันทึกมาวิเคราะห์ได้ทันที

from fastapi import FastAPI, Request
from transformers import pipeline

app = FastAPI()
model = pipeline("text-classification", model="deepseek-ai/deepseek-r1")

@app.post("/analyze_log/")
async def analyze_log(request: Request):
    data = await request.json()
    log_entry = data["log"]
    result = model(log_entry)
    return {"verdict": result[0]["label"]}

🔹 Wazuh สามารถส่งบันทึกมาให้ API นี้เพื่อวิเคราะห์แบบเรียลไทม์ได้

สรุป

✅ AI + Wazuh ช่วยตรวจจับภัยคุกคามโดยอัตโนมัติและลด False Positives
✅ สามารถใช้ DeepSeek-R1, Isolation Forest เพื่อตรวจจับพฤติกรรมผิดปกติ
✅ สามารถ ตั้งค่าเป็นงานอัตโนมัติหรือใช้งานแบบเรียลไทม์ด้วย API

ต้องการความช่วยเหลือในการตั้งค่า AI กับ Wazuh หรือไม่? แสดงความคิดเห็นด้านล่าง! 🚀