مبتدئ مخلص وذاتي التعلم في الأمن السيبراني مع شغف قوي بتقييم الثغرات باستخدام Tenable Nessus والاستفادة من الذكاء الاصطناعي وبايثون لأتمتة سير عمل الأمن. بينما أنا في بداية مسيرتي المهنية، بنيت بيئة مختبر منزلية قوية حيث أتدرب بنشاط على تكوين وجدولة وتحليل مسحات Nessus — وفي الوقت نفسه أكتب سكريبتات بايثون لإزالة العمل اليدوي من إدارة الثغرات.

تشمل خبرتي في نيسوس:

نشر ماسحات Nessus على الشبكات الافتراضية (Kali Linux، Ubuntu) لمسح الأجهزة الضعيفة عمدا (Metasploitable، DVWA).

إعداد كل من المسح المصادق وغير المصادق لتحديد إعدادات أنظمة التشغيل الخاطئة، والتصحيحات المفقودة، وعيوب تطبيقات الويب بدقة.

تفسير نتائج المسح، تصفية الإيجابيات الكاذبة، وربط CVEs المكتشفة بدرجات CVSS v3 لإعطاء الأولوية للمخاطر الحرجة على المعلوماتية.

أين يأتي دور أتمتة الذكاء الاصطناعي:
وبما أنني أدركت أن تحليل التقارير اليدوي يبطئ عملية المعالجة، ركزت بشكل كبير على الذكاء الاصطناعي وأتمتة التعلم الآلي لسد الفجوة. أكتب سكريبتات بايثون ت:

يقوم بتحليل ملفات تصدير Nessus .nessus .nessus XML وJSON تلقائيا لاستخراج الثغرات عالية الشدة.

استخدم معالجة اللغة الطبيعية الأساسية (NLP) ومطابقة الكلمات المفتاحية لتجميع الثغرات المماثلة عبر مئات المضيفين.

قم بإنشاء ملخصات تنفيذية آلية وتقارير تخفيض — مما يقلل وقت التحليل بعد المسح من ساعات إلى دقائق فقط.

اتصل مع واجهة برمجة تطبيقات Nessus REST لجدولة عمليات مسح دورية وتفعيل تنبيهات البريد الإلكتروني التلقائية عند اكتشاف ثغرة "حرجة" جديدة.

أنا حاليا أستكشف كيف يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي الخفيفة أن تقترح خطوات معالجة بناء على بيانات التحديث التاريخية، مما يجعل تقييم الثغرات أكثر ذكاء بدلا من مجرد زيادة الصخب. هدفي النهائي هو مساعدة فرق الأمن على التوقف عن الغرق في البيانات والبدء في التركيز على إصلاح التهديدات الفعلية.

أنا أبحث بنشاط عن وظيفة مبتدئة أو تدريب عملي حيث يمكنني تطبيق مهاراتي في الأتمتة على عمليات نشر نيسوس الواقعية، والتعلم من مهندسين كبار، والاستمرار في النمو كأخصائي أتمتة أمنية.