Het gebruik van AI om netwerken te optimaliseren en gegevens te beveiligen – Thought Leaders

door David Ryan, Vice President of Sales, Cynamics

Er worden enorme hoeveelheden gegevens gegenereerd; volgens sommige schattingen worden elke dag 2,5 quintillion bytes aan gegevens gegenereerd. In de huidige wereld is propriëtaire gegevens een van de waardevolste activa die organisaties hebben, het ondersteunt de operaties, identificeert manieren om processen te verbeteren en efficiëntie te verhogen, het biedt inzicht in klantgegevens, aankoopgedrag en bevat informatie over de toeleveringsketen. De gegevens van een organisatie zijn een van de meest cruciale elementen van hun bedrijf en moeten beschermd worden.

Helaas kunnen mensen alleen niet mogelijk de volumes van gegevens in hun eentje beheren. Bovendien, en belangrijker nog, is het eng hoeveel van een organisatie’s gegevens ongecontroleerd blijft, met de meerderheid van netwerken onbeschermd. Dit kan niet alleen leiden tot een inbreuk die uw organisatie kan verwoesten, maar het kan u ook in een juridische noodtoestand brengen, aangezien u het vertrouwen en de relatie met uw zakenpartners, klanten en leveranciers hebt geschonden. Het beschermen van uw netwerk en uiteindelijk uw propriëtaire gegevens moet een topprioriteit zijn voor alle organisaties.

Legacy data benaderingen falen

Wanneer bedrijven legacy cybersecurity benaderingen blijven gebruiken, lopen ze het risico van inherente blinde vlekken en achterdeuren die hen kwetsbaar maken voor bedreigingen en een verhoogd risico voor aanvallen. De netwerken zelf zijn dramatisch veranderd – moderne netwerken worden elke dag complexer en meer verbonden. Om concurrerend te blijven, hebben bedrijven hun systemen en apparatuur geüpgraded, waardoor ze zijn uitgerust met sensoren en connectiviteit om operaties te stroomlijnen en een snellere tijd tot waarde te bieden. Dit fenomeen, ook wel bekend als het Internet of Things, heeft een scherpe toename van de verbondenheid van organisaties teweeggebracht. Met de aanval van deze nieuwe vooruitgang en apparatuur, die allemaal sensoren bevatten om verbinding te maken met het netwerk, komt het inherente potentieel voor een toename van kwetsbaarheden. Kwaadwillige actoren zijn altijd op zoek naar manieren om gevoelige netwerken binnen te dringen, en overmatig complexe, verbonden systemen laten hen toe om ongezien binnen te dringen.

AI gebruiken om de gegevensstort aan te pakken

De juiste toepassing van AI-technologie kan complete zichtbaarheid van netwerken bieden. Echter, er zijn een paar factoren die een bredere adoptie tegenhouden. Ten eerste zijn veel beveiligingsteams klein en hebben ze weinig resources (vooral gezien de voortdurende en vaak genoemde cybersecurity skills gap) en ontbreekt het hen aan de mogelijkheid om beschikbare oplossingen goed te onderzoeken en te onderzoeken. Bovendien is er veel onzekerheid en twijfel over AI-gebaseerde oplossingen, grotendeels omdat leveranciers beweren automatisering en AI te gebruiken, maar dat niet doen.

Om een product of oplossing echt AI-gebaseerd te zijn, mag het geen significante handmatige instelling of controle vereisen. U moet het in staat zijn om het aan uw netwerk omgeving toe te voegen en het moet onmiddellijk autonoom werken met weinig tot geen handmatige tussenkomst. Een echte AI-gebaseerde oplossing bewaakt automatisch uw netwerk om afwijkingen en bedreigingen te detecteren, wat leidt tot automatische en intelligente beleidsuitvoering. Het houdt alles in de gaten wat op uw netwerk gebeurt, zodat u zich kunt concentreren op operaties.

AI in Network Detection and Response (NDR) oplossingen kan verborgen verkeerspatronen, sequenties en gedragingen ontdekken die aanvallen voorafgaan voor snelle, precieze voorspelling. Dit helpt om de meest schadelijke bedreigingen die vandaag plaatsvinden, waaronder DDoS-aanvallen en ransomware, gecompromitteerde eindpunten en C&C-communicatie, lang voordat ze toegang krijgen tot gevoelige activa.

Terwijl het onmogelijk is om handmatig door enorme hoeveelheden gegevens en netwerkpakketten te zoeken, is het zelfs met geautomatiseerde oplossingen niet praktisch of efficiënt. Gelukkig kunnen organisaties nu, dankzij sample-gebaseerde protocollen die AI gebruiken, volledige netwerkzichtbaarheid van elke NDR-oplossing verwachten. Deze methoden gebruiken geavanceerde steekproeftechnieken om de resourcevraag op het netwerk te minimaliseren, mogelijk gemaakt door geavanceerde AI en ML.

Beste praktijken voor het gebruik van AI

Om AI in uw netwerkbeveiliging te integreren, moet u producten onderzoeken die uw aanvalsoppervlak niet vergroten – oplossingen die leveranciersonafhankelijk zijn en dus geen infrastructuurwijzigingen vereisen. Oplossingen die cloud-natief zijn en geen hardware-apparaten, agenten, sondes of sensoren voor uw netwerk vereisen. Zijn oplossingen die veel handmatige inspanning vereisen echt kunstmatige intelligentie aan het leveren? Of belasten ze uw reeds overbelaste, onderbemande en onvoorbereide beveiligingsteams?

Om te bepalen welke AI-gestuurde NDR het beste is voor uw bedrijf, moet u twee belangrijke factoren overwegen. Ten eerste moet u identificeren welke toegang of wijzigingen nodig zijn om uw netwerk voor de oplossing te maken. Ten tweede moet u bepalen of de oplossing apparaten, agenten, sondes, sensoren enz. nodig heeft om effectief te werken.

Ideaal gezien zijn oplossingen die in de cloud worden geïmplementeerd en geen fysieke aanwezigheid op locatie vereisen, de voorkeur. Deze oplossingen schalen over het algemeen sneller, bieden snellere tijd tot waarde, zijn meer veerkrachtig, mobiel en kostenefficiënt. Bovendien, als u nieuwe apparaten in uw infrastructuur introduceert, begint u het aanvalsoppervlak, de netwerkcomplexiteit en het potentieel voor kwetsbaarheden te vergroten.

Echte kunstmatige intelligentie moet kunstmatig zijn, het moet in staat zijn om te leren en uw netwerk op te bouwen zonder voorafgaande handmatige inspanning, tijd en resources. De dreigingslandschap verandert voortdurend, het is cruciaal om vooruit te blijven lopen op de evoluerende omgeving voor dreigingsdetectie en voorspelling, evenals om succesvol te blijven in het voorkomen van cyberaanvallen.

Netwerkbeveiliging maakt bedrijven mogelijk

Mensen kunnen alleen zo veel doen, en met de enorme toename van verbondenheid, gegevensgeneratie en netwerkverkeer, is het onwaarschijnlijk en onverantwoordelijk voor organisaties om aan te nemen dat beveiligingsteams het zonder de hulp van AI aankunnen. De juiste toepassing van AI-technologie kan complete zichtbaarheid bieden en geavanceerde, onzichtbare bedreigingen ontdekken door slechts een klein aantal verkeersmonsters te analyseren zonder agenten of apparaten. Dit betekent dat de netwerkprestaties niet lijden onder de toename van de beveiliging. Alle uw gegevens zijn beveiligd, waardoor u nieuwe bedrijfsinzichten kunt verkrijgen, processen kunt verbeteren en nieuwe marktkansen kunt ontdekken, waardoor netwerkbeveiliging een bedrijfsversterker wordt en geen voortdurend kostencentrum.