Využití umělé inteligence pro optimalizaci sítí a zabezpečení dat – Thought Leaders

od Davida Ryana, viceprezidenta prodeje, Cynamics

Velké množství dat je generováno denně; podle některých odhadů je vytvořeno 2,5 × 10¹⁸ bajtů dat každý den. V dnešním světě jsou vlastní data jedním z nejcennějších aktiv organizací: tvoří základ provozu, pomáhají hledat způsoby zlepšení procesů a zvýšení efektivity a poskytují informace o zákaznících, chování při nákupu a obsahují informace o dodavatelském řetězci. Data organizace jsou jedním z nejvíce kritických prvků jejího podnikání a musí být chráněna.

Bohužel, lidé sami nemohou zvládnout objemy dat sami. Kromě toho je ještě více znepokojivé, kolik dat organizací zůstává nezabezpečených, s většinou sítí, které nejsou chráněny. To nejenom může vést k porušení, které by mohlo devastovat vaši organizaci, ale také vás může dostat do právního ohrožení, protože jste porušili důvěru a vztah mezi obchodními partnery, zákazníky a dodavateli. Ochrana vaší sítě a nakonec vašich vlastních dat by měla být nejvyšší prioritou pro všechny organizace.

Tradiční přístupy k datům selhávají

Když společnosti pokračují v používání tradičních přístupů k kybernetické bezpečnosti, riskují vrozené slepé skvrny a zadní dveře, které je vystavují zranitelnostem a zvýšenému riziku útoku. Sítě samy se dramaticky změnily – moderní sítě rostou stále složitější a propojenější každý den. Aby zůstaly konkurenceschopné, podniky vylepšily své systémy a vybavení, vybavily je senzory a konektivitou, aby urychlily operace a zkrátily dobu do dosažení přínosů. Tento jev, který je také běžně označován jako Internet věcí, způsobil prudký nárůst propojenosti organizací. S přílivem nových pokroků a vybavení,všech obsahujících senzory pro připojení k síti, přichází s nimi i potenciální zvýšení zranitelností. Škodliví aktéři jsou vždy na hledání způsobů, jak proniknout do citlivých sítí, a příliš složitá, propojené systémy jim umožňují proniknout bez detekce.

Většina tradičních přístupů selhává v dostatečném monitorování moderního síťového provozu. Obvykle nasazují detekční produkty založené na pravidlech nebo signaturách, které jsou naprogramovány pro hledání konkrétních hrozeb. Tyto nástroje jsou vlastně řízeny tím, co mají hledat – což je velký problém, když uvážíme neustále se měnící povahu kybernetických útoků. Pokud systém není naučen hledat něco, nenajde to – a zlí aktéři jsou vždy na hledání nových způsobů, jak proniknout do sítí bez detekce.

Použití umělé inteligence pro řešení přílivu dat

Správné použití technologie umělé inteligence může poskytnout úplnou viditelnost sítí. Existují však některé faktory, které brání širšímu přijetí. Jedním z nich je, že mnoho bezpečnostních týmů je malé a nemá dostatečné zdroje (zejména s ohledem na neustálý a často citovaný nedostatek kybernetických bezpečnostních dovedností) a postrádá schopnost řádně prozkoumat a prošetřit dostupné řešení. Kromě toho existuje mnoho nejistoty a pochybností souvisejících s řešeními založenými na umělé inteligenci, částečně proto, že dodavatelé tvrdí, že používají automatizaci a umělou inteligenci, ale ve skutečnosti tomu tak není.

Pro produkt nebo řešení, aby bylo skutečně založeno na umělé inteligenci, by nemělo vyžadovat významné ruční nastavení nebo kontrolu. Mělo by být možné přidat jej do vašeho síťového prostředí a okamžitě běží autonomně s minimálním ručním zásahem. Skutečné řešení založené na umělé inteligenci automaticky monitoruje vaši síť pro detekci anomálií a hrozeb, které spouští příslušné zásady autonomně a inteligentně. Dozoruje vše, co se děje na vaší síti, takže se můžete soustředit na operace.

Umělá inteligence v řešeních pro detekci a reakci na síťové hrozby (NDR) může objevit skryté vzorce provozu, sekvence a chování, které předcházejí útokům pro rychlou a přesnou předpověď. To pomáhá blokovat nejvíce škodlivé hrozby, které se vyskytují dnes, včetně DDoS útoků a ransomwaru, kompromitovaných koncových bodů a komunikace C&C, dlouho předtím, než se dostanou k citlivým aktivům.

Ačkoli je nemožné ručně procházet obrovskými množství dat a síťovými pakety, dokonce i s automatizovanými řešeními, není to praktické ani efektivní. Naštěstí díky metodám založeným na vzorcích dat, které využívají umělou inteligenci, by organizace měly očekávat úplnou viditelnost sítě od každého řešení NDR. Tyto metody používají pokročilé vzorkovací techniky, aby minimalizovaly požadavky na zdroje sítě, což je umožněno sofistikovanou umělou inteligencí a strojovým učením.

Nejlepší postupy pro použití umělé inteligence

Chcete-li začít integrovat umělou inteligenci do své síťové bezpečnosti, prošetřete produkty, které nezvýší váš útokový povrch – řešení, která jsou nezávislá na dodavateli a proto nevyžadují změny infrastruktury. Řešení, která jsou cloud-native a nevyžadují hardwarové zařízení, agenty, sondy nebo senzory pro vaši síť. Jsou řešení, která vyžadují mnoho ručního úsilí, skutečně poskytují umělou inteligenci? Nebo přetěžují vaše již přetížené, personálně oslabené a nepřipravené bezpečnostní týmy?

Určení, které řešení NDR poháněné umělou inteligencí je pro váš podnik vhodné, vyžaduje zohlednění dvou hlavních faktorů. Za prvé, identifikujte, jaké přístupové nebo změny jsou nutné pro vaši síť, aby řešení fungovalo správně. Za druhé, určete, zda řešení vyžaduje zařízení, agenty, sondy, senzory atd. pro fungování.

Ideálně by řešení nasazená v cloudu a nevyžadující žádnou přítomnost na místě měla být upřednostňována. Tato řešení se obvykle rychleji škálují, zkracují dobu do dosažení přínosů, jsou odolnější, mobilnější a nákladově efektivní. Kromě toho, když zavádíte nová zařízení do své infrastruktury, začínáte zvyšovat útokový povrch, síťovou složitost a potenciál pro zranitelnosti, které se mohou dostat mezi trhliny.

Skutečná umělá inteligence by měla být umělá, měla by být schopná se učit a budovat vaši síť bez požadavku na předchozí ruční úsilí, čas a zdroje. Prostředí kybernetických hrozeb se neustále mění, zůstat před touto neustále se měnící krajinou je zásadní pro detekci hrozeb a předpověď, stejně jako pro úspěch v prevenci kybernetických útoků.

Síťová bezpečnost umožňuje podnikání

Lidé mohou dělat pouze tolik, a s velkým nárůstem propojenosti, generování dat a síťového provozu, je nepravděpodobné a nezodpovědné, aby se organizace domnívaly, že bezpečnostní týmy mohou zvládnout to bez použití umělé inteligence. Správné použití technologie umělé inteligence může poskytnout úplnou viditelnost a odhalit sofistikované, neviditelné hrozby analýzou pouze malého vzorku provozu bez agentů nebo zařízení. To znamená, že síťový výkon netrpí, zatímco bezpečnost se zvyšuje. Vaše data jsou zabezpečena, což vám umožňuje získat nové obchodní poznatky, zlepšit procesy a odhalit nové tržní příležitosti, čímž se síťová bezpečnost stává podporou podnikání a ne neustálým nákladovým centrem.