Het beveiligen van de software-supplychain met AI

Het is geen geheim dat software deel uitmaakt van ons dagelijks leven. We gebruiken het om onze schema’s bij te houden, contact te onderhouden met vrienden en familie, onze financiën te beheren en dagelijkse taken voor het werk uit te voeren. De gemakkelijkheid en snelheid die het ons biedt, biedt het ook aan cybercriminelen. Vooral in de afgelopen jaren is het onmogelijk geweest om de impact van cyberaanvallen te negeren, die nutsbedrijven hebben stilgelegd, de operaties van grote bedrijven hebben bevroren, zeer gevoelige persoonlijke en concurrerende informatie hebben gelekt en zijn gebruikt om miljoenen en miljoenen in totaal losgeld te eisen.

De voordelen en uitdagingen van AI

Kunstmatige intelligentie (AI) heeft spannende nieuwe mogelijkheden voor ons gegenereerd in het bedrijfsleven en de dagelijkse efficiëntie, en het heeft het zelfde gedaan voor cybercriminelen. Jaar na jaar zien we de omvang en complexiteit van aanvallen toenemen. Met de opkomst van innovatieve technologieën zoals edge-netwerken – die de volgende fase van evolutie mogelijk maken voor dingen zoals autonome auto’s en 6G – genereren we ook meer aanvalsvector voor dreigingsactoren om uit te buiten. Het is nu duidelijk dat cyberbeveiliging niet alleen essentieel is voor het beschermen van de basis van ons leven vandaag, maar ook voor het beschermen van de succes van onze toekomst. AI-gebaseerde beveiliging is onmisbaar voor die uitdaging.

Een spiegelbeeld van wat het doet voor aanvallers, dient AI als een multiplicator voor verdedigers. Schaal is een van de grote drijvende krachten achter het bedrijfsleven, natuurlijk, maar ook complexiteit, vooral als het gaat om netwerken. AI kan de capaciteit van een goed beveiligingsteam exponentieel verhogen, waardoor ze netwerkzwakheden kunnen vinden, prioriteren en verhelpen die voorheen in het hooi zouden zijn verdwenen. Precisie is hier het sleutelwoord: door de meest gevaarlijke risico’s via AI te prioriteren, kunnen beveiligingsteams het risico op een continue basis progressief verlagen.

Verder dan de meer technische aspecten combineert AI, in combinatie met stappen zoals beveiligingsconsolidatie, immense voordelen voor de gebruikerservaring. In plaats van een groot aantal verschillende (en soms vrij esoterische) tools met beperkte interoperabiliteit en afzonderlijke portals te beheersen, worden gebruikers door AI-hulpmiddelen in staat gesteld om in een intuïtieve, conversational interface te werken. Cruciaal is dat het teams in staat stelt om vanuit een centraal venster te werken, met een enkel venster naar het hele netwerk om vanuit te strategieën en beveiliging te orkestreren.

Dit creëert workflow-efficiënties die onmogelijk zijn te repliceren zonder consolidatie en AI. Natuurlijk interacteren we met AI in zijn softwarevorm. Wat betekent dat het niet immuun is voor exploitatie. Het beveiligen van AI – niet alleen in beveiliging, maar ook in operationele tools – moet een prioriteit zijn.

Feitelijk worden AI-modellen zelf een doelwit, omdat vijanden proberen de manier waarop AI wordt getraind en werkt te beïnvloeden door gegevens te vergiftigen en zwakheden rechtstreeks via prompts te vinden en uit te buiten. Ze kunnen deepfake-technologie gebruiken om waarborgen zoals spraak- en videogesprekken te ondermijnen. Ze gebruiken generatieve AI om grammaticaal perfecte phishing-lures voor sociale engineering te creëren. Gespecialiseerde AI-hulpmiddelen kunnen netwerken scannen om zwakheden te vinden en uit te buiten op een ongekende schaal. Er zijn verschillende belangrijke stappen die organisaties moeten nemen om hun AI-gebruik te beveiligen.

De voordelen van Zero Trust voor kunstmatige intelligentie

Allereerst is het belangrijk om toegang tot AI-diensten en -gegevens strikt te reguleren. Zero Trust-netwerktoegang (ZTNA) is een integraal onderdeel van de meeste centrale, AI-gebaseerde beveiligingsplatforms, en het is een van de meest cruciale. Zonder rigoureuze segmentatie blijven bedrijven kwetsbaar voor een aanvaller, die via een van de vele vectoren – meestal via gehackte referenties – toegang kan krijgen en vervolgens lateraal kan bewegen naar de meest winstgevende en schadelijke operaties en gegevens. Met Zero Trust krijgt elke persoon alleen de toegang die nodig is om zijn werk uit te voeren en niet meer, waardoor de gevolgen van elke ongeautoriseerde toegang worden beperkt. Bovendien kan Zero Trust ook gebruikersgedrag identificeren dat buiten hun typische bereik valt, zodat zelfs de meest gerichte gebruikerscompromissituaties snel kunnen worden geïdentificeerd en verholpen.

ZTNA moet worden gecombineerd met andere, AI-specifieke waarborgen. Het beveiligen van de AI-pijplijn, zodat organisaties een goed begrip hebben van de gegevens die ze consumeren, hun herkomst en hun specifieke nut, in plaats van alles wat beschikbaar is op te zuigen, is een prioriteit. Gebruikerseducatie zal ook steeds belangrijker worden, aangezien AI-hulpmiddelen, vooral generatieve hulpmiddelen in de lijn van ChatGPT, zich verspreiden naar alledaagse, niet-technische medewerkers. Het opstellen van een protocol voor beveiligde prompts is een voorbeeld, zodat medewerkers niet onbewust bedrijfsgeheimen, concurrerende intelligentie of andere gevoelige gegevens uploaden naar openbare AI-motoren. We hebben al gezien wat dit kan betekenen voor bedrijven, tot het punt waarop octrooien worden geïnvalidiseerd.

AI is meer dan een tijdelijke mode. Het heeft de kenmerken van een fundamentele technologie waarop de innovatie van de toekomst kan worden gebouwd. Maar om die voordelen te realiseren, wordt beveiliging een primaire strategische doelstelling, een motor van innovatie, in plaats van een bijzaak. Het implementeren van centrale, AI-gebaseerde beveiligingssystemen om AI-gebruik te beveiligen is de eerste stap naar de toekomst. Door AI-beveiliging op deze manier te benutten, kunnen organisaties hun complete set aan tools effectief benutten om efficiënter te zijn en betere operaties, kwaliteit, groei en ontwikkeling te stimuleren.