Come l’Intelligenza Artificiale Abilita la Sicurezza Zero Trust

La tecnologia è in costante evoluzione e sta cambiando il modo in cui le industrie operano. La sicurezza zero trust sta facendo grandi onde nel mondo della sicurezza informatica. Molte aziende hanno adottato rapidamente questa pratica per avere tranquillità mentre i loro dipendenti lavorano in sicurezza da qualsiasi luogo.

La sicurezza zero trust richiede una tecnologia robusta per funzionare efficacemente, e con la crescita dell’intelligenza artificiale (AI) e dell’apprendimento automatico (ML), è stata la scelta ovvia. Ecco cosa sapere sulla sicurezza zero trust e su come l’AI la abilita.

Cosa è la Sicurezza Zero Trust?

La sicurezza zero trust utilizza il principio che qualsiasi utente – sia il dispositivo all’interno o all’esterno del perimetro di rete – debba essere continuamente verificato per ottenere o mantenere l’accesso a una rete privata, un’applicazione o dei dati. La sicurezza tradizionale non segue questa pratica.

La sicurezza standard delle reti IT rende difficile ottenere l’accesso al di fuori del perimetro, ma chi è all’interno è considerato attendibile automaticamente. Sebbene questo funzionasse bene in passato, presenta sfide per le aziende moderne. Le organizzazioni non hanno più i loro dati in un unico luogo, ma sul cloud.

Le persone sono passate al lavoro remoto durante la pandemia di COVID-19. Ciò ha significato che i dati archiviati sul cloud sono stati accessibili da diverse località e la rete era protetta solo con una singola misura di sicurezza. Ciò potrebbe esporre le aziende a violazioni dei dati, che costano in media 4,35 milioni di dollari per violazione a livello globale e in media 9,44 milioni di dollari per violazione negli Stati Uniti per essere risolti nel 2022.

La sicurezza zero trust aggiunge un altro strato di sicurezza che fornisce alle aziende tranquillità. La sicurezza zero trust non si fida di nessuno – non importa se sono all’interno o all’esterno della rete – e verifica continuamente l’utente che tenta di accedere ai dati.

La sicurezza zero trust segue quattro principi di sicurezza:

1. Controllo degli accessi per i dispositivi: La sicurezza zero trust monitora continuamente quanti dispositivi stanno tentando di accedere alla rete. Determina se qualcosa rappresenta un rischio e lo verifica.
2. Autenticazione multifattore: La sicurezza zero trust richiede ulteriori prove per fornire l’accesso agli utenti. Richiede ancora una password come la sicurezza tradizionale, ma può anche chiedere agli utenti di verificarsi in un modo aggiuntivo – ad esempio, un PIN inviato a un dispositivo diverso.
3. Verifica continua: La sicurezza zero trust non si fida di nessun dispositivo all’interno o all’esterno della rete. Ogni utente è continuamente monitorato e verificato.
4. Microsegmentazione: Gli utenti sono autorizzati ad accedere a una parte specifica della rete, ma il resto è limitato. Ciò impedisce a un cyberattaccante di muoversi all’interno e compromettere il sistema. Gli hacker possono essere trovati e rimossi, impedendo ulteriori danni.

3 Modi in Cui l’AI e l’ML Possono Abilitare la Sicurezza Zero Trust

La sicurezza zero trust funziona più efficacemente con l’AI e l’ML. Ciò consente ai team IT e alle organizzazioni di proteggere correttamente le loro reti.

1. Fornisce agli Utenti un’Esperienza Migliore

La sicurezza avanzata ha un costo che può essere uno svantaggio per molte aziende – l’esperienza dell’utente. Tutti questi strati aggiuntivi di protezione forniscono molti vantaggi all’organizzazione. Tuttavia, può costringere le persone a saltare attraverso molti ostacoli per ottenere l’accesso.

L’esperienza dell’utente è essenziale. Le persone che non seguono il protocollo potrebbero danneggiare l’organizzazione. Questo è un problema importante che l’AI e l’ML affrontano.

L’AI e l’ML migliorano l’intera esperienza per gli utenti legittimi. In precedenza, potrebbero aver atteso periodi prolungati per l’approvazione della loro richiesta perché le richieste erano manuali. L’AI può velocizzare notevolmente questo processo.

2. Crea e Calcola Punteggi di Rischio

L’ML apprende dalle esperienze passate, il che può aiutare la sicurezza zero trust a creare punteggi di rischio in tempo reale. Sono basati sulla rete, sul dispositivo e su qualsiasi altro dato rilevante. Le aziende possono considerare questi punteggi quando gli utenti richiedono l’accesso e determinare quale esito assegnare.

Ad esempio, se il punteggio di rischio è alto ma non sufficiente per indicare una minaccia, possono essere adottate ulteriori misure per verificare l’utente. Ciò aggiunge uno strato aggiuntivo di sicurezza al framework zero trust. Questi punteggi possono essere presi in considerazione per fornire l’accesso.

Ecco quattro fattori che questi punteggi di rischio possono prendere in considerazione:

1. La località da cui il dispositivo richiede l’accesso e l’ora e la data esatta in cui si è verificato
2. Richieste insolite di accesso ai dati o modifiche inaspettate a ciò a cui qualcuno può accedere
3. Dettagli dell’utente, come il reparto in cui lavora
4. Informazioni sul dispositivo che richiede l’accesso, compresa la sicurezza, il browser e il sistema operativo

3. Fornisce Automaticamente l’Accesso agli Utenti

L’AI può consentire alle richieste di accesso di essere concesse automaticamente – tenendo conto del punteggio di rischio generato. Ciò risparmia tempo per il dipartimento IT.

Attualmente, i team IT devono verificare e fornire l’accesso a ogni richiesta manualmente. Ciò richiede tempo e gli utenti legittimi devono aspettare prima dell’approvazione se c’è un grande afflusso di richieste. L’intelligenza artificiale rende questo processo molto più rapido.

L’AI che Migliora la Sicurezza Zero Trust

L’AI e l’ML sono necessari nella sicurezza zero trust. Forniscono molti vantaggi e semplificano le procedure per fornire una grande esperienza utente mentre proteggono efficacemente l’organizzazione. La sicurezza rigorosa ha solitamente svantaggi, ma l’aggiunta di AI e ML fornisce alle aziende e ai loro clienti molti vantaggi.