Hvordan kunstig intelligens giver Zero-Trust sikkerhed værdi

Teknologien udvikler sig konstant og ændrer, hvordan brancher fungerer. Zero-trust-sikkerhed skaber store bølger i verden af cybersikkerhed. Mange virksomheder har hurtigt antaget denne praksis for at have ro i sindet, mens deres medarbejdere arbejder sikkert fra hvor som helst.

Zero-trust-sikkerhed kræver robust teknologi for at fungere effektivt, og med opkomsten af kunstig intelligens (AI) og maskinlæring (ML) var det det oplagte valg. Her er, hvad du skal vide om zero-trust og hvordan AI giver det værdi.

Hvad er Zero-Trust-sikkerhed?

Zero-trust-sikkerhed bruger principperne om, at enhver bruger – uanset om enheden er inde eller uden for netværksperimeteren – skal være kontinuerligt verificeret for at opnå eller fastholde adgang til et privat netværk, program eller data. Traditionel sikkerhed følger ikke denne praksis.

Standard IT-netværkssikkerhed gør det svært at opnå adgang uden for dets perimetre, men enhver inde er automatisk betroet. Mens dette fungerede godt i fortiden, stiller det virksomheder over for moderne udfordringer. Organisationer har ikke længere deres data på ét sted, men på skyen.

Mennesker gik over til fjernarbejde under COVID-19-pandemien. Dette betød, at data, der var gemt på skyen, blev adgang til fra forskellige lokaliteter, og netværket var kun beskyttet med en enkelt sikkerhedsforanstaltning. Dette kunne åbne virksomheder op for datakrænkelser, som koster en gennemsnitlig pris på 4,35 millioner dollars per krænkelse globalt og en gennemsnitlig pris på 9,44 millioner dollars per krænkelse i USA for at rette op på i 2022.

Zero-trust-sikkerhed tilføjer en ekstra sikkerhedslag, der giver virksomheder ro i sindet. Zero-trust-sikkerhed betror ingen – uanset om de er inde eller uden for netværket – og kontinuerligt verificerer brugeren, der forsøger at få adgang til data.

Zero-trust-sikkerhed følger fire sikkerhedsprincipper:

1. Adgangskontrol for enheder: Zero-trust-sikkerhed overvåger kontinuerligt, hvor mange enheder der forsøger at få adgang til netværket. Den bestemmer, om noget udgør en risiko, og verificerer det.
2. Flerfaktorautentificering: Zero-trust-sikkerhed kræver mere bevis for at give adgang til brugere. Den kræver stadig en adgangskode, som traditionel sikkerhed, men den kan også bede brugere om at verificere sig selv på en ekstra måde – f.eks. en pinkode, der sendes til en anden enhed.
3. Kontinuerlig verificering: Zero-trust-sikkerhed betror ingen enhed inde eller uden for netværket. Enhver bruger overvåges og verificeres kontinuerligt.
4. Mikrosegmentering: Brugere får adgang til en bestemt del af et netværk, men resten er begrænset. Dette forhindrer, at en cyberangriber kan bevæge sig igennem og kompromittere systemet. Hackere kan findes og fjernes, og yderligere skade kan forhindres.

3 måder, hvorpå AI og ML kan give Zero-Trust-sikkerhed værdi

Zero-trust-sikkerhed fungerer mere effektivt med AI og ML. Dette giver IT-teams og organisationer mulighed for at beskytte deres netværk ordentligt.

1. Giver brugerne en bedre oplevelse

Forbedret sikkerhed kommer med en pris, der kan være en ulempe for mange virksomheder – brugeroplevelsen. Alle disse ekstra lag af beskyttelse giver mange fordele for organisationen. Men det kan også tvinge mennesker til at hoppe gennem mange hinder for at få adgang.

Brugeroplevelsen er afgørende. Mennesker, der ikke følger protokollen, kan skade organisationen. Dette er et stort problem, som ML og AI løser.

AI og ML forbedrer hele oplevelsen for legitime brugere. Tidligere måtte de måske vente længe, før deres anmodning blev godkendt, fordi anmodningerne var manuelle. AI kan accelerere denne proces enormt.

2. Oprettelse og beregning af risikoskore

ML lærer af tidligere oplevelser, hvilket kan hjælpe zero-trust-sikkerhed med at oprette risikoskore i realtid. Disse skore er baseret på netværket, enheden og andre relevante data. Virksomheder kan tage disse skore i betragtning, når brugere anmoder om adgang, og bestemme, hvilken udfald at tildele.

For eksempel, hvis risikoskoren er høj, men ikke høj nok til at indikere en trussel, kan der tages yderligere skridt for at verificere brugeren. Dette tilføjer et ekstra lag af sikkerhed til zero-trust-rammen. Disse skore kan tages i betragtning for at give adgang.

Her er fire faktorer, som disse risikoskore kan tage i betragtning:

1. Hvilken lokalitet enheden anmoder om adgang fra og den præcise tid og dato, dette sker
2. Usædvanlige anmodninger om adgang til data eller uventede ændringer i, hvad nogen kan anmode om adgang til
3. Brugeroplysninger, såsom den afdeling, de arbejder i
4. Oplysninger om enheden, der anmoder om adgang, herunder sikkerhed, browser og operativsystem

3. Automatisk giver brugerne adgang

AI kan give anmodninger om adgang automatisk – taget i betragtning risikoskoren, der er oprettet. Dette sparer tid for IT-afdelingen.

For tiden skal IT-teams manuelt verificere og give adgang til hver anmodning. Dette tager tid, og legitime brugere må vente, før godkendelse, hvis der er en stor tilstrømning af anmodninger. Kunstig intelligens gør denne proces meget hurtigere.

AI gør Zero-Trust-sikkerhed bedre

AI og ML er nødvendige i zero-trust-sikkerhed. De giver mange fordele og strømliner procedurerne for at give en god brugeroplevelse, samtidig med at organisationen beskyttes effektivt. Streng sikkerhed har normalt ulemper, men tilføjelse af AI og ML giver virksomheder og deres kunder mange fordele.