Bagaimana Kecerdasan Buatan Memperkuat Keamanan Zero Trust

Teknologi terus berkembang dan mengubah cara industri beroperasi. Keamanan zero-trust membuat gelombang besar di dunia keamanan siber. Banyak bisnis dengan cepat mengadopsi praktik ini untuk memiliki ketenangan pikiran sementara karyawan mereka bekerja dengan aman dari mana saja.

Keamanan zero-trust memerlukan teknologi yang kuat untuk beroperasi secara efektif, dan dengan munculnya kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin (ML), itu adalah pilihan yang jelas. Berikut adalah apa yang perlu diketahui tentang zero-trust dan bagaimana AI memperkuatnya.

Apa itu Keamanan Zero-Trust?

Keamanan zero-trust menggunakan prinsip bahwa setiap pengguna — baik perangkat di dalam atau di luar jaringan — harus terus diverifikasi untuk mendapatkan atau mempertahankan akses ke jaringan pribadi, aplikasi, atau data. Keamanan tradisional tidak mengikuti praktik ini.

Keamanan jaringan IT standar membuat mendapatkan akses dari luar jaringan sulit, tetapi siapa pun di dalamnya dipercaya secara otomatis. Sementara ini bekerja dengan baik di masa lalu, ini menyajikan tantangan bagi bisnis di hari ini. Organisasi tidak lagi memiliki data di satu tempat, tetapi di awan.

Orang-orang beralih ke kerja jarak jauh selama pandemi COVID-19. Ini berarti data yang disimpan di awan diakses dari lokasi yang berbeda, dan jaringan hanya dilindungi dengan satu langkah keamanan. Ini bisa membuka perusahaan untuk pelanggaran data, yang menghabiskan biaya rata-rata $4,35 miliar per pelanggaran secara global dan rata-rata $9,44 miliar per pelanggaran di Amerika Serikat untuk diperbaiki pada tahun 2022.

Keamanan zero-trust menambahkan lapisan keamanan lain yang memberikan bisnis ketenangan pikiran. Keamanan zero-trust tidak mempercayai siapa pun — tidak peduli apakah mereka berada di dalam atau di luar jaringan — dan terus memverifikasi pengguna yang mencoba mengakses data.

Keamanan zero-trust mengikuti empat prinsip keamanan:

1. Kontrol akses perangkat: Keamanan zero-trust terus memantau berapa banyak perangkat yang mencoba mengakses jaringan. Ini menentukan apakah ada yang membahayakan dan memverifikasinya.
2. Autentikasi multifaktor: Keamanan zero-trust memerlukan bukti lebih lanjut untuk memberikan akses kepada pengguna. Ini masih memerlukan kata sandi seperti keamanan tradisional, tetapi juga dapat meminta pengguna untuk memverifikasi diri mereka dengan cara tambahan — misalnya, pin yang dikirim ke perangkat lain.
3. Verifikasi terus-menerus: Keamanan zero-trust tidak mempercayai perangkat di dalam atau di luar jaringan. Setiap pengguna terus dipantau dan diverifikasi.
4. Microsegmentasi: Pengguna diberikan akses ke bagian tertentu dari jaringan, tetapi sisanya dibatasi. Ini mencegah serangan siber bergerak melalui dan mengompromikan sistem. Peretas dapat ditemukan dan dihapus, mencegah kerusakan lebih lanjut.

3 Cara AI dan ML Dapat Memperkuat Keamanan Zero-Trust

Keamanan zero-trust berjalan lebih efektif dengan AI dan ML. Ini memungkinkan tim IT dan organisasi untuk melindungi jaringan mereka dengan baik.

1. Memberikan Pengguna Pengalaman yang Lebih Baik

Keamanan yang ditingkatkan memiliki biaya yang dapat menjadi kelemahan bagi banyak perusahaan — pengalaman pengguna. Semua lapisan perlindungan tambahan ini memberikan banyak manfaat bagi organisasi. Namun, ini dapat memaksa orang untuk melompat melalui banyak lingkaran untuk mendapatkan akses.

Pengalaman pengguna sangat penting. Orang-orang yang tidak mengikuti protokol dapat merusak organisasi. Ini adalah masalah besar yang diatasi oleh ML dan AI.

AI dan ML memperbaiki seluruh pengalaman bagi pengguna yang sah. Sebelumnya, mereka mungkin menunggu waktu yang lama untuk permintaan mereka disetujui karena permintaan tersebut manual. AI dapat mempercepat proses ini secara besar-besaran.

2. Menciptakan dan Menghitung Skor Risiko

ML belajar dari pengalaman masa lalu, yang dapat membantu keamanan zero-trust untuk menciptakan skor risiko waktu nyata. Mereka didasarkan pada jaringan, perangkat, dan data lainnya yang relevan. Perusahaan dapat mempertimbangkan skor ini ketika pengguna meminta akses dan menentukan hasil yang harus diberikan.

Misalnya, jika skor risiko tinggi tetapi tidak cukup untuk menunjukkan ancaman, langkah tambahan dapat diambil untuk memverifikasi pengguna. Ini menambahkan lapisan keamanan lain ke kerangka zero-trust. Skor ini dapat dipertimbangkan untuk memberikan akses.

Berikut adalah empat faktor yang dapat dipertimbangkan dalam skor risiko ini:

1. Lokasi perangkat yang meminta akses dan waktu serta tanggal kejadian ini
2. Permintaan akses yang tidak biasa untuk data atau perubahan yang tidak terduga pada apa yang dapat diakses
3. Detail pengguna, seperti departemen yang bekerja
4. Informasi tentang perangkat yang meminta akses, termasuk keamanan, browser, dan sistem operasi

3. Memberikan Akses Otomatis kepada Pengguna

AI dapat memungkinkan permintaan akses untuk diberikan secara otomatis — mempertimbangkan skor risiko yang telah dihasilkan. Ini menghemat waktu untuk departemen IT.

Saat ini, tim IT harus memverifikasi dan memberikan akses ke setiap permintaan secara manual. Ini memakan waktu, dan pengguna yang sah harus menunggu sebelum disetujui jika ada banyak permintaan. Kecerdasan buatan membuat proses ini jauh lebih cepat.

AI Membuat Keamanan Zero-Trust Lebih Baik

AI dan ML sangat diperlukan dalam keamanan zero-trust. Mereka memberikan banyak manfaat dan mempermudah prosedur untuk memberikan pengalaman pengguna yang hebat sambil melindungi organisasi dengan efektif. Keamanan yang ketat biasanya memiliki kelemahan, tetapi menambahkan AI dan ML memberikan perusahaan dan klien mereka banyak keuntungan.