Zajištění softwarového dodavatelského řetězce pomocí umělé inteligence

To není žádné tajemství, že software je součástí našeho denního života. Používáme ho k plánování našich rozvrhů, komunikaci s přáteli a rodinou, správě financí a provádění běžných úkolů pro práci. Kromě pohodlí a rychlosti, kterou nám nabízí, nabízí ji také kyberzločincům. Zvláště v posledních několika letech bylo невозможно ignorovat dopad kybernetických útoků, které zastavily veřejné služby, zmrazily operace velkých společností, unikly vysoce citlivé osobní a soutěžní informace a byly využity k vymáhání milionů a milionů v souhrnném výkupném.

Výhody a výzvy umělé inteligence

Umělá inteligence (AI) vytvořila nové možnosti pro nás v obchodě a denní efektivitě, a udělala to stejné pro kyberzločince. Rok co rok vidíme, jak se rozsah a složitost útoků zvyšují. S růstem inovativních technologií, jako jsou edge sítě – které umožňují další fázi evoluce pro věci, jako jsou autonomní vozidla a 6G – generujeme také více útočných vektorů pro hrozby, které mohou být zneužity. Je nyní jasné, že kybernetická bezpečnost je nejen nezbytná pro ochranu základů našeho života dnes, ale také pro ochranu úspěchu naší budoucnosti. Bezpečnost založená na umělé inteligenci je nepostradatelná pro tuto výzvu.

Odráží to, co dělá pro útočníky, umělá inteligence slouží jako násobitel síly pro obránce. Škála je jedním z velkých hnacích sil podnikání, samozřejmě, ale také složitost, zejména pokud jde o sítě. Umělá inteligence může exponentiálně zvýšit schopnost dobrého bezpečnostního týmu, aby našel, prioritizoval a odstranil síťové zranitelnosti, které by mohly být dříve ztraceny v kupě sena. Přesnost je zde klíčová: prioritizací nejnebezpečnějších rizik prostřednictvím umělé inteligence mohou bezpečnostní týmy postupně snižovat riziko nangoing.

Mimo technické aspekty kombinuje umělá inteligence s kroky, jako je bezpečnostní konsolidace, generuje obrovské výhody, pokud jde o uživatelský zážitek. Místo ovládnutí mnoha různých (a někdy bastante zvláštních) nástrojů s omezenou interoperabilitou a samostatnými portály jsou uživatelé vybaveni nástroji umělé inteligence, aby pracovali v intuitivním, konverzačním rozhraní. Zásadně to umožňuje týmům pracovat z centralizovaného okna, nabízejícího jediné okno do celé sítě, ze kterého lze strategizovat a orchestrovat bezpečnost.

To vytváří workflow efektivitu, která je nemožná replikovat bez konsolidace a umělé inteligence. Samozřejmě, že interagujeme s umělou inteligencí ve své softwarové formě. To znamená, že není imunní vůči zneužití. Zajištění umělé inteligence – nejen v bezpečnosti, ale také v operačních nástrojích – musí být prioritou.

Skutečností je, že modely umělé inteligence se samy stávají cílem, protože protivníci se snaží ovlivnit, jak umělá inteligence je trénována a funguje, jedy dat a najít a využít slabosti přímo prostřednictvím podnětů. Mohou použít deepfake technologii k podkopání bezpečnostních opatření, jako je hlasová a video konverzace. Nasazují generativní umělou inteligenci, aby vytvořili gramaticky dokonalé phishingové lákadla pro sociální inženýrství. Specializované nástroje umělé inteligence mohou skenovat sítě, aby našly a využily zranitelnosti v bezprecedentním měřítku. Existuje několik klíčových kroků, které organizace musí podniknout, aby zajistily své používání umělé inteligence.

Výhody nulové důvěry pro umělou inteligenci

Prvním a nejvýznamnějším je přísné řízení přístupu k službám a údajům umělé inteligence. Nulová důvěra síťového přístupu (ZTNA) je integrovanou součástí většiny centralizovaných, bezpečnostních platforem založených na umělé inteligenci, a je jednou z nejzásadnějších. Bez přísného segmentování zůstávají společnosti zranitelné vůči útočníkovi, který může vstoupit prostřednictvím kteréhokoli počtu vektorů – nejčastěji kompromitovaných přihlašovacích údajů – a poté se pohybovat laterálně k nejvýnosnějším a nejpoškozujícím operacím a údajům. S nulovou důvěrou je každému člověku udělen pouze přístup, který potřebuje k výkonu své práce, a nic víc, omezující dopad z cualeskoli jedné neoprávněné přístup. Kromě toho může nulová důvěra také identifikovat uživatelské chování, které spadá mimo jejich typický rozsah, takže i ty nejvíce cílené situace kompromitace uživatelů mohou být rychle identifikovány a odstraněny.

ZTNA musí být kombinována s dalšími, specifickými bezpečnostními opatřeními pro umělou inteligenci. Zajištění umělé inteligence, aby organizace měly dobrý přehled o datech, které konzumují, jejich původu a specifickém užití, spíše než nasávání všeho, co je k dispozici, je prioritou. Vzdělávání uživatelů bude také stále důležitější, protože nástroje umělé inteligence, zvláště generativní nástroje, jako je ChatGPT, se šíří do každodenních, netechnických zaměstnanců. Stanovení protokolu pro bezpečné podněty je příkladem, aby zaměstnanci neúmyslně nahráli obchodní tajemství, soutěžní inteligenci nebo jiné citlivé údaje do veřejných strojů umělé inteligence. Už jsme viděli dopad, který to může mít na společnosti, až tak daleko, že zruší patenty.

Umělá inteligence je více než pouhý přechodný jev. Má charakteristiky základové technologie, na které lze postavit inovace budoucnosti. Ale aby se tyto zisky realizovaly, bezpečnost se stává primárním strategickým cílem, hnací silou inovací, spíše než pouhým dodatkem. Implementace centralizovaných, bezpečnostních systémů založených na umělé inteligenci pro zajištění používání umělé inteligence je prvním krokem směrem k budoucnosti. Díky využití bezpečnostních opatření umělé inteligence tímto způsobem mohou organizace efektivně využít celou svou sadu nástrojů, aby byly více efektivní a poháněly lepší operace, kvalitu, růst a rozvoj.