Cómo la inteligencia artificial habilita la seguridad de confianza cero

La tecnología está en constante evolución y cambia la forma en que operan las industrias. La seguridad de confianza cero está haciendo olas grandes en el mundo de la ciberseguridad. Muchas empresas adoptaron rápidamente esta práctica para tener tranquilidad mientras sus empleados trabajan de manera segura desde cualquier lugar.

La seguridad de confianza cero requiere tecnología robusta para funcionar de manera efectiva, y con el surgimiento de la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML), fue la elección obvia. Aquí está lo que debes saber sobre la confianza cero y cómo la IA la habilita.

¿Qué es la seguridad de confianza cero?

La seguridad de confianza cero utiliza el principio de que cualquier usuario, ya sea que el dispositivo esté dentro o fuera del perímetro de la red, debe ser verificado continuamente para obtener o retener acceso a una red privada, aplicación o datos. La seguridad tradicional no sigue esta práctica.

La seguridad de red de TI estándar hace que obtener acceso desde fuera de su perímetro sea difícil, pero cualquier persona dentro es confiada automáticamente. Si bien esto funcionó bien en el pasado, presenta desafíos para las empresas en la actualidad. Las organizaciones ya no tienen sus datos en un solo lugar, sino en la nube.

Las personas se trasladaron al trabajo remoto durante la pandemia de COVID-19. Esto significó que los datos almacenados en la nube se accedieron desde diferentes ubicaciones y la red solo estaba protegida con una sola medida de seguridad. Esto podría abrir a las empresas a violaciones de datos, lo que cuesta un promedio de $4.35 millones por violación en todo el mundo y un promedio por violación de $9.44 millones en los Estados Unidos para rectificar en 2022.

La confianza cero agrega otra capa de seguridad que brinda a las empresas tranquilidad. La seguridad de confianza cero no confía en nadie, no importa si están dentro o fuera de la red, y verifica continuamente al usuario que intenta acceder a los datos.

La confianza cero sigue cuatro principios de seguridad:

1. Control de acceso para dispositivos: La confianza cero monitorea continuamente la cantidad de dispositivos que intentan acceder a la red. Determina si algo supone un riesgo y lo verifica.
2. Autenticación multifactor: La seguridad de confianza cero necesita más pruebas para proporcionar acceso a los usuarios. Todavía requiere una contraseña como la seguridad tradicional, pero también puede pedir a los usuarios que se verifiquen de una manera adicional, por ejemplo, un PIN enviado a un dispositivo diferente.
3. Verificación continua: La seguridad de confianza cero no confía en ningún dispositivo dentro o fuera de la red. Cada usuario es monitoreado y verificado continuamente.
4. Microsegmentación: A los usuarios se les otorga acceso a una parte específica de una red, pero el resto está restringido. Esto evita que un ciberatacante se mueva y comprometa el sistema. Los atacantes pueden ser encontrados y eliminados, evitando daños adicionales.

3 formas en que la IA y el ML pueden habilitar la confianza cero

La seguridad de confianza cero funciona más efectivamente con la IA y el ML. Esto permite a los equipos de TI y a las organizaciones proteger sus redes adecuadamente.

1. Proporciona a los usuarios una mejor experiencia

La seguridad mejorada conlleva un costo que puede ser una desventaja para muchas empresas, la experiencia del usuario. Todas estas capas adicionales de protección brindan muchos beneficios a la organización. Sin embargo, puede obligar a las personas a saltar a través de muchos aros para obtener acceso.

La experiencia del usuario es fundamental. Las personas que no siguen el protocolo podrían dañar a la organización. Este es un problema importante que la IA y el ML abordan.

La IA y el ML mejoran toda la experiencia para los usuarios legítimos. Anteriormente, podrían haber esperado períodos prolongados para que su solicitud sea aprobada porque las solicitudes eran manuales. La IA puede acelerar este proceso enormemente.

2. Crea y calcula puntuaciones de riesgo

El ML aprende de experiencias pasadas, lo que puede ayudar a la seguridad de confianza cero a crear puntuaciones de riesgo en tiempo real. Están basadas en la red, el dispositivo y cualquier otro dato relevante. Las empresas pueden considerar estas puntuaciones cuando los usuarios solicitan acceso y determinar qué resultado asignar.

Por ejemplo, si la puntuación de riesgo es alta pero no es lo suficientemente alta como para indicar una amenaza, se pueden tomar medidas adicionales para verificar al usuario. Esto agrega una capa adicional de seguridad al marco de confianza cero. Estas puntuaciones se pueden tener en cuenta para proporcionar acceso.

Aquí hay cuatro factores que estas puntuaciones de riesgo pueden tener en cuenta:

1. La ubicación desde la que el dispositivo solicita acceso y la fecha y hora exactas en que ocurre
2. Solicitudes de acceso inusuales a datos o cambios inesperados en lo que alguien puede solicitar acceso
3. Detalles del usuario, como el departamento en el que trabaja
4. Información sobre el dispositivo que solicita acceso, incluida la seguridad, el navegador y el sistema operativo

3. Proporciona automáticamente acceso a los usuarios

La IA puede permitir que las solicitudes de acceso se concedan automáticamente, teniendo en cuenta la puntuación de riesgo que se ha generado. Esto ahorra tiempo para el departamento de TI.

Actualmente, los equipos de TI deben verificar y proporcionar acceso a cada solicitud manualmente. Esto lleva tiempo y los usuarios legítimos deben esperar antes de la aprobación si hay un gran aflujo de solicitudes. La inteligencia artificial hace que este proceso sea mucho más rápido.

La IA que hace que la confianza cero sea mejor

La IA y el ML son necesarios en la seguridad de confianza cero. Proporcionan muchos beneficios y simplifican los procedimientos para proporcionar una gran experiencia del usuario mientras protegen a la organización de manera efectiva. La seguridad estricta suele tener desventajas, pero agregar la IA y el ML proporciona a las empresas y sus clientes muchas ventajas.