כיצד בינה מלאכותית מעצימה אפס אמון

הטכנולוגיה מתפתחת כל הזמן ומשנה את אופן פעולת התעשיות. אבטחת אמון אפס מכה גלים גדולים בעולם אבטחת הסייבר. עסקים רבים אימצו במהירות את הנוהג הזה כדי לקבל שקט נפשי בזמן שהעובדים שלהם עובדים בבטחה מכל מקום.

אבטחת אמון אפס דורשת טכנולוגיה חזקה כדי לפעול ביעילות, ועם עליית הבינה המלאכותית (AI) ולמידת מכונה (ML), זו הייתה הבחירה המתבקשת. הנה מה שצריך לדעת על אפס אמון וכיצד AI מעצימה אותו. 

מה זה אבטחת אמון אפס?

אבטחת אמון אפס משתמשת בעקרון שלפיו כל משתמש - בין אם המכשיר נמצא בהיקף הרשת או מחוצה לו - חייב להיות מאומת באופן רציף כדי לקבל או לשמור גישה לרשת, אפליקציה או נתונים פרטיים. אבטחה מסורתית אינה פועלת לפי נוהל זה. 

אבטחת רשת IT סטנדרטית הופכת את השגת גישה מחוץ להיקפיה קשה, אך כל מי שנמצא בפנים זוכה לאמון אוטומטי. למרות שזה עבד מצוין בעבר, זה מציב לעסקים אתגרים של ימינו. לארגונים כבר אין את הנתונים שלהם במקום אחד אלא בענן. 

אנשים עברו לעבודה מרחוק במהלך מגיפת COVID-19. פירוש הדבר היה שניתן לגשת לנתונים המאוחסנים בענן ממיקומים שונים והרשת הייתה מוגנת רק באמצעות אמצעי אבטחה בודד. זה יכול לפתוח את החברות לפרצות נתונים, מה עלות ממוצעת של 4.35 מיליון דולר לכל פריצה ברחבי העולם וממוצע לפרצה של 9.44 מיליון דולר בארצות הברית לתיקון ב-2022. 

אפס אמון מוסיף שכבת אבטחה נוספת המספקת לעסקים שקט נפשי. אבטחת אמון אפס אינה סומכת על אף אחד - לא משנה אם הוא מחוץ לרשת או בתוך הרשת - ומאמתת באופן רציף את המשתמש שמנסה לגשת לנתונים. 

אפס אמון פועל לפי ארבעה עקרונות אבטחה:

1. בקרת גישה למכשירים: Zero trust עוקב באופן רציף אחר כמה מכשירים מנסים לגשת לרשת. הוא קובע אם משהו מהווה סיכון ומאמת אותו.
2. אימות רב-גורמי: אבטחת אמון אפס זקוקה להוכחה נוספת כדי לספק גישה למשתמשים. זה עדיין דורש סיסמה כמו אבטחה מסורתית, אבל זה גם יכול לבקש ממשתמשים לעשות זאת לאמת את עצמם בצורה נוספת - לדוגמה, סיכה שנשלחה למכשיר אחר.
3. אימות מתמשך: אבטחת אמון אפס נותנת אמון בשום מכשיר בתוך הרשת או מחוצה לה. כל משתמש מנוטר ומאומת באופן רציף. 
4. מיקרו-פילוח: למשתמשים ניתנת גישה לחלק מסוים ברשת, אך השאר מוגבל. זה מונע ממתקיף סייבר לעבור ולסכן את המערכת. ניתן למצוא ולהסיר האקרים, ולמנוע נזק נוסף. 

3 דרכים שבהן AI ו-ML יכולים להעצים אפס אמון

אבטחת אמון אפס פועלת בצורה יעילה יותר עם AI ו-ML. זה מאפשר לצוותי IT וארגונים להגן על הרשתות שלהם כראוי.

1. מספק למשתמשים חוויה טובה יותר

אבטחה משופרת כרוכה במחיר שיכול להיות חיסרון לחברות רבות - חווית המשתמש. כל שכבות ההגנה הנוספות הללו מספקות יתרונות רבים לארגון. עם זאת, זה יכול לאלץ אנשים לקפוץ דרך חישוקים רבים כדי לקבל גישה. 

חווית המשתמש חיונית. אנשים שלא פועלים לפי הפרוטוקול עלולים לפגוע בארגון. זו בעיה מרכזית ש-ML ו-AI מטפלים בה.

AI ו- ML לשפר את כל החוויה עבור משתמשים לגיטימיים. בעבר, ייתכן שהם המתינו תקופות ממושכות עד שבקשתם תאושר מכיוון שהבקשות היו ידניות. בינה מלאכותית יכולה להאיץ את התהליך הזה מאוד. 

2. יוצר ומחשב ציוני סיכון

ML לומדת מניסיון העבר, מה שיכול לסייע באבטחת אמון אפס כדי ליצור ציוני סיכון בזמן אמת. הם מבוססים על הרשת, המכשיר וכל מידע רלוונטי אחר. חברות יכולות לשקול ציונים אלה כאשר משתמשים מבקשים גישה ולקבוע איזו תוצאה להקצות.

לדוגמה, אם ציון הסיכון גבוה אך אינו מספיק כדי לציין איום, ניתן לנקוט בצעדים נוספים כדי לאמת את המשתמש. זה מוסיף שכבת אבטחה נוספת למסגרת האפס אמון. ניתן לקחת בחשבון ציונים אלה כדי לספק גישה.

להלן ארבעה גורמים שציוני הסיכון הללו יכולים לקחת בחשבון:

1. מאיזה מיקום המכשיר מבקש גישה והשעה והתאריך המדויקים שזה התרחש
2. בקשות חריגות לגישה לנתונים או שינויים בלתי צפויים במה שמישהו יכול לבקש גישה אליו
3. פרטי משתמש, כגון המחלקה שעבדה בה
4. מידע על המכשיר המבקש גישה, כולל אבטחה, דפדפן ומערכת הפעלה

3. מספק גישה אוטומטית למשתמשים

AI יכול לאפשר מתן בקשות לגישה באופן אוטומטי - תוך התחשבות בציון הסיכון שנוצר. זה חוסך זמן למחלקת ה-IT. 

נכון לעכשיו, צוותי IT חייבים לאמת ולספק גישה לכל בקשה באופן ידני. זה לוקח זמן, ומשתמשים לגיטימיים חייבים להמתין לפני אישור אם יש זרם עצום של בקשות. בינה מלאכותית הופכת את התהליך הזה למהיר הרבה יותר.

AI עושה אפס אמון טוב יותר

AI ו-ML נחוצים באבטחת אמון אפס. הם מספקים יתרונות רבים ומייעלים נהלים כדי לספק חווית משתמש נהדרת תוך הגנה יעילה על הארגון. לאבטחה קפדנית יש בדרך כלל חסרונות, אך הוספת AI ו-ML מספקת לחברות וללקוחותיהן יתרונות רבים.