Hoe Kunstmatige Intelligentie Zero Trust Empowert

Technologie evolueert constant en verandert de manier waarop industrieën opereren. Zero-trustbeveiliging maakt grote golven in de wereld van cybersecurity. Veel bedrijven hebben deze praktijk snel overgenomen om een gerust gevoel te hebben terwijl hun medewerkers veilig vanuit elk punt werken.

Zero-trustbeveiliging vereist robuuste technologie om effectief te functioneren, en met de opkomst van kunstmatige intelligentie (AI) en machine learning (ML), was het de voor de hand liggende keuze. Hieronder volgt wat u moet weten over zero trust en hoe AI het empowert.

Wat is Zero-Trustbeveiliging?

Zero-trustbeveiliging gebruikt het principe dat elke gebruiker – of het apparaat nu binnen of buiten het netwerkperimeter is – continu moet worden geverifieerd om toegang te krijgen of te behouden tot een privénetwerk, applicatie of gegevens. Traditionele beveiliging volgt deze praktijk niet.

Standaard IT-netwerkbeveiliging maakt het moeilijk om toegang te krijgen van buiten het netwerk, maar iedereen binnen het netwerk wordt automatisch vertrouwd. Terwijl dit in het verleden goed werkte, stelt dit bedrijven tegenwoordig voor uitdagingen. Organisaties hebben hun gegevens niet langer op één plek, maar in de cloud.

Mensen zijn overgestapt op thuiswerken tijdens de COVID-19-pandemie. Dit betekende dat gegevens die in de cloud waren opgeslagen, vanuit verschillende locaties werden benaderd en het netwerk alleen werd beschermd met één beveiligingsmaatregel. Dit kan bedrijven kwetsbaar maken voor gegevenslekken, die gemiddeld 4,35 miljoen dollar per lek kosten wereldwijd en gemiddeld 9,44 miljoen dollar per lek in de Verenigde Staten om in 2022 te herstellen.

Zero trust voegt een extra beveiligingslaag toe die bedrijven een gerust gevoel geeft. Zero-trustbeveiliging vertrouwt niemand – het maakt niet uit of ze binnen of buiten het netwerk zijn – en verifieert de gebruiker die toegang probeert te krijgen continu.

Zero trust volgt vier beveiligingsprincipes:

1. Toegangscontrole voor apparaten: Zero trust controleert continu hoeveel apparaten proberen toegang te krijgen tot het netwerk. Het bepaalt of er iets is dat een risico vormt en verifieert het.
2. Meerfactorauthenticatie: Zero-trustbeveiliging heeft meer bewijs nodig om toegang te geven aan gebruikers. Het vereist nog steeds een wachtwoord, net als traditionele beveiliging, maar het kan gebruikers ook vragen om zichzelf op een andere manier te verifiëren – bijvoorbeeld een pin die naar een ander apparaat wordt gestuurd.
3. Continue verificatie: Zero-trustbeveiliging vertrouwt geen enkel apparaat binnen of buiten het netwerk. Elke gebruiker wordt continu gemonitord en geverifieerd.
4. Microsegmentatie: Gebruikers krijgen toegang tot een specifiek deel van het netwerk, maar de rest is beperkt. Dit voorkomt dat een cyberaanvaller door het systeem kan bewegen en het kan compromitteren. Hackers kunnen worden gevonden en verwijderd, waardoor verdere schade wordt voorkomen.

3 Manieren waarop AI en ML Zero Trust kunnen Empowern

Zero-trustbeveiliging werkt effectiever met AI en ML. Dit stelt IT-teams en organisaties in staat om hun netwerken goed te beschermen.

1. Biedt Gebruikers een Betere Ervaring

Verhoogde beveiliging gaat vaak gepaard met een nadeel dat een nadeel kan zijn voor veel bedrijven – de gebruikerservaring. Al deze extra lagen van beveiliging bieden veel voordelen voor de organisatie, maar ze kunnen gebruikers ook dwingen om veel hindernissen te nemen om toegang te krijgen.

De gebruikerservaring is essentieel. Mensen die het protocol niet volgen, kunnen de organisatie schaden. Dit is een groot probleem dat ML en AI aanpakken.

AI en ML verhogen de hele ervaring voor legitieme gebruikers. Vroeger moesten ze mogelijk lange tijd wachten voordat hun verzoek was goedgekeurd, omdat verzoeken handmatig werden verwerkt. AI kan dit proces enorm versnellen.

2. Maakt en Berekent Risicoscores

ML leert van eerdere ervaringen, wat zero-trustbeveiliging kan helpen om risicoscores in real-time te maken. Deze zijn gebaseerd op het netwerk, apparaat en andere relevante gegevens. Bedrijven kunnen deze scores overwegen wanneer gebruikers toegang aanvragen en bepalen welk resultaat ze moeten toewijzen.

Als het risicoscore bijvoorbeeld hoog is, maar niet hoog genoeg om een bedreiging aan te geven, kunnen extra stappen worden genomen om de gebruiker te verifiëren. Dit voegt een extra laag van beveiliging toe aan het zero-trustkader. Deze scores kunnen in aanmerking worden genomen om toegang te verlenen.

Hier zijn vier factoren die deze risicoscores in overweging kunnen nemen:

1. De locatie van waaruit het apparaat toegang aanvraagt en de exacte tijd en datum waarop dit gebeurt
2. Ongebruikelijke verzoeken om toegang tot gegevens of onverwachte wijzigingen in wat iemand kan aanvragen
3. Gebruikersgegevens, zoals de afdeling waarin ze werken
4. Informatie over het apparaat dat toegang aanvraagt, inclusief beveiliging, browser en besturingssysteem

3. Verleent Gebruikers Automatisch Toegang

AI kan verzoeken om toegang automatisch goedkeuren – rekening houdend met de gegenereerde risicoscore. Dit bespaart tijd voor de IT-afdeling.

Op dit moment moeten IT-teams elke aanvraag handmatig verifiëren en toegang verlenen. Dit kost tijd, en legitieme gebruikers moeten wachten voordat ze zijn goedgekeurd als er een grote toevloed van aanvragen is. Kunstmatige intelligentie maakt dit proces veel sneller.

AI Maakt Zero Trust Beter

AI en ML zijn noodzakelijk in zero-trustbeveiliging. Ze bieden veel voordelen en vereenvoudigen procedures om een geweldige gebruikerservaring te bieden terwijl de organisatie effectief wordt beschermd. Strikte beveiliging heeft vaak nadelen, maar het toevoegen van AI en ML biedt bedrijven en hun klanten veel voordelen.