Wie Künstliche Intelligenz Zero-Trust-Netzwerke stärkt

Technologie entwickelt sich ständig und verändert, wie Branchen operieren. Zero-Trust-Sicherheit macht große Wellen in der Welt der Cybersicherheit. Viele Unternehmen haben diese Praxis schnell angenommen, um Frieden zu haben, während ihre Mitarbeiter sicher von überall aus arbeiten.

Zero-Trust-Sicherheit erfordert robuste Technologie, um effektiv zu funktionieren, und mit dem Aufkommen von künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) war es die offensichtliche Wahl. Hier ist, was Sie über Zero-Trust und wie KI es stärkt wissen sollten.

Was ist Zero-Trust-Sicherheit?

Zero-Trust-Sicherheit verwendet das Prinzip, dass jeder Benutzer – egal ob das Gerät innerhalb oder außerhalb des Netzwerkperimeters ist – kontinuierlich verifiziert werden muss, um Zugang zu einem privaten Netzwerk, einer Anwendung oder Daten zu erhalten oder beizubehalten. Traditionelle Sicherheit folgt diesem Prinzip nicht.

Standard-IT-Netzwerksicherheit macht es schwierig, Zugang von außerhalb des Perimeters zu erhalten, aber jeder innerhalb des Netzwerks wird automatisch vertraut. Während dies in der Vergangenheit gut funktioniert hat, stellt es Unternehmen heute vor Herausforderungen. Organisationen haben ihre Daten nicht mehr an einem Ort, sondern in der Cloud.

Während der COVID-19-Pandemie wechselten Menschen zur Remote-Arbeit. Dies bedeutete, dass Daten in der Cloud von verschiedenen Orten aus zugänglich waren und das Netzwerk nur mit einer einzigen Sicherheitsmaßnahme geschützt war. Dies könnte Unternehmen für Datenlecks anfällig machen, die im Durchschnitt 4,35 Millionen US-Dollar pro Datenleck weltweit und im Durchschnitt 9,44 Millionen US-Dollar pro Datenleck in den Vereinigten Staaten kosten, um sie 2022 zu beheben.

Zero-Trust-Sicherheit fügt eine weitere Sicherheitsebene hinzu, die Unternehmen Frieden gibt. Zero-Trust-Sicherheit vertraut niemandem – es spielt keine Rolle, ob sie innerhalb oder außerhalb des Netzwerks sind – und verifiziert kontinuierlich den Benutzer, der versucht, auf Daten zuzugreifen.

Zero-Trust-Sicherheit folgt vier Sicherheitsprinzipien:

1. Zugangskontrolle für Geräte: Zero-Trust-Sicherheit überwacht kontinuierlich, wie viele Geräte versuchen, auf das Netzwerk zuzugreifen. Sie bestimmt, ob etwas ein Risiko darstellt und verifiziert es.
2. Mehrstufige Authentifizierung: Zero-Trust-Sicherheit benötigt mehr Beweise, um Benutzern Zugang zu gewähren. Sie erfordert immer noch ein Passwort wie traditionelle Sicherheit, aber sie kann auch Benutzern auffordern, sich auf eine zusätzliche Weise zu verifizieren – beispielsweise durch einen PIN, der an ein anderes Gerät gesendet wird.
3. Kontinuierliche Verifizierung: Zero-Trust-Sicherheit vertraut keinem Gerät innerhalb oder außerhalb des Netzwerks. Jeder Benutzer wird kontinuierlich überwacht und verifiziert.
4. Mikrosegmentierung: Benutzern wird Zugang zu einem bestimmten Teil des Netzwerks gewährt, aber der Rest ist eingeschränkt. Dies verhindert, dass ein Cyberangreifer durch das System bewegt und es kompromittiert. Hacker können gefunden und entfernt werden, um weiteren Schaden zu verhindern.

3 Wege, wie KI und ML Zero-Trust-Sicherheit stärken können

Zero-Trust-Sicherheit funktioniert effektiver mit KI und ML. Dies ermöglicht es IT-Teams und Organisationen, ihre Netzwerke ordnungsgemäß zu schützen.

1. Bietet Benutzern eine bessere Erfahrung

Erhöhte Sicherheit geht oft mit einem Nachteil einher, der für viele Unternehmen ein Problem darstellt – die Benutzererfahrung. All diese zusätzlichen Schutzschichten bieten viele Vorteile für die Organisation. Sie können jedoch auch dazu führen, dass Benutzer viele Hürden überwinden müssen, um Zugang zu erhalten.

Die Benutzererfahrung ist von entscheidender Bedeutung. Menschen, die dem Protokoll nicht folgen, können der Organisation schaden. Dies ist ein großes Problem, das ML und KI angehen.

KI und ML verbessern die gesamte Erfahrung für legale Benutzer. Bisher mussten sie möglicherweise lange Wartezeiten für die Genehmigung ihrer Anfrage hinnehmen, da Anfragen manuell bearbeitet wurden. KI kann diesen Prozess enorm beschleunigen.

2. Erstellt und berechnet Risikobewertungen

ML lernt aus vergangenen Erfahrungen, was Zero-Trust-Sicherheit dabei helfen kann, Echtzeit-Risikobewertungen zu erstellen. Diese basieren auf Netzwerk-, Geräte- und anderen relevanten Daten. Unternehmen können diese Bewertungen berücksichtigen, wenn Benutzer Zugang anfordern, und bestimmen, welches Ergebnis sie zuweisen.

Beispielsweise kann, wenn die Risikobewertung hoch ist, aber nicht hoch genug, um eine Bedrohung anzudeuten, ein zusätzlicher Schritt unternommen werden, um den Benutzer zu verifizieren. Dies fügt eine weitere Sicherheitsebene zum Zero-Trust-Framework hinzu. Diese Bewertungen können berücksichtigt werden, um Zugang zu gewähren.

Hier sind vier Faktoren, die diese Risikobewertungen berücksichtigen können:

1. Der Ort, von dem aus das Gerät Zugang anfordert, und der genaue Zeitpunkt, an dem dies erfolgt
2. Ungewöhnliche Anfragen für den Zugang zu Daten oder unerwartete Änderungen an dem, auf das jemand Zugang anfordern kann
3. Benutzerdetails, wie die Abteilung, in der sie arbeiten
4. Informationen über das Gerät, das Zugang anfordert, einschließlich Sicherheit, Browser und Betriebssystem

3. Gewährt Benutzern automatisch Zugang

KI kann Anfragen für den Zugang automatisch genehmigen – unter Berücksichtigung der generierten Risikobewertung. Dies spart Zeit für das IT-Team.

Derzeit müssen IT-Teams jede Anfrage manuell verifizieren und genehmigen. Dies dauert, und legale Benutzer müssen warten, bis ihre Anfrage genehmigt ist, wenn es eine große Anzahl von Anfragen gibt. Künstliche Intelligenz macht diesen Prozess viel schneller.

KI macht Zero-Trust-Sicherheit besser

KI und ML sind notwendig für Zero-Trust-Sicherheit. Sie bieten viele Vorteile und straffen Verfahren, um eine großartige Benutzererfahrung zu bieten, während sie die Organisation effektiv schützen. Strikte Sicherheit hat normalerweise Nachteile, aber die Hinzufügung von KI und ML bietet Unternehmen und ihren Kunden viele Vorteile.