Utmaning av den adverserende kanten: Hvorfor endpoint-håndtering trenger en AI-oppgradering

Kunstig intelligens (AI) har lenge vært favoritten i tekniske overskrifter. Med all oppmerksomheten, ville en tro at bedrifter har mestret verktøyene. Men under all oppstand, ligger AI’s sanne potensiale fortsatt urørt.

I 2021, registrerte Identity Theft Resource Center 1 862 datalekkasjer. I dag, er det over 1,7 milliarder mennesker som har hatt sine personlige data åpnet av cyberkriminelle som opererer med maskinpistolhastighet. Kort sagt, mens bedrifter lekte med AI som en nyhet, tok de dårlige guttene det dødelig alvorlig.

Uoverensstemmelsen skyldes foreldede forsvar. Mange organisasjoner holder fortsatt fast ved legacy-verktøy som holder fast ved foreldede forestillinger om tillit bygget for enklere tider. I mellomtiden, har angriperne omfavnet Generative AI (GenAI) for å omgå disse forsvar med fil-løs malware og polymorf kode som utvikler seg raskere enn tradisjonelle forsvar kan tilpasse seg.

Ettersom bærbare datamaskiner, stasjonære datamaskiner, smarttelefoner og IoT-enheter fortsetter å multiplisere, utvides vinduet for sårbarheter. Endpoint-håndtering må utvikle seg for å møte denne økende utfordringen, eller bedrifter risikerer å tape alt.

Hvordan GenAI redder IT fra støtte-avgrunnen

Vi har alle vært der – den pinefulle ventingen på en kundesupporttekniker for å løse en teknisk rot. Med tusenvis av billetter som hopper opp, er IT-støtte teamene spredt tynne av sprengte enhetsøkosystemer, fjernarbeidsstyrker og uavbrutte cybertrusler. Heldigvis, med Eliza, et gjennombrudd i menneske-datamaskin-dialog fra 1960-årene, har vi hoppet fra grunnleggende skript til Alexas glatte svar og nå til GenAI-kraftverk som Bard.

Forestall deg dette: en brukers brannmurinnstillinger er ødelagte. I fortiden, ville de logge en billett og vente. Nå, kan en GenAI-drevet virtuell assistent diagnostisere feilen på sekunder og levere en steg-for-steg-løsning. Disse agenter kunne også guide brukerne gjennom onboarding, forklare policy-baserte spørsmål og løse koblingsproblemer, og frigjøre IT-teamene for mer strategiske oppgaver.

Enda bedre, i stedet for å vade gjennom tette dokumenter eller dekode jargon, hjelper GenAI-chatboter ansatte med å ta i bruk selskaps-providerte ressurser for å surface presise løsninger.

GenAI-påvirkningen stopper ikke ved brukerstøtte. For eksempel, når en endpoint snubler i terms of feil oppdateringer eller skadelige krasj, kan GenAI tolke logger fra organisasjonens unified endpoint management (UEM)-løsning og kryss-referanse brukerrapporter, og tillate en IT-administrator å løse problemet. Ved å brokke brukerhjelp og system-nivå-diagnostikk, gjør GenAI IT til en strategisk aktivum.

Lukking av endpoint-sikkerhetshullet med GenAI

Å identifisere og inneholde et brudd tar, i gjennomsnitt, 277 dager og, våpenisert AI har gjort det hardest å lukke dette hullet. Mens 90% av direktører ser AI-drevne angrep som en økende storm, en av tre organisasjoner mangler fortsatt en dokumentert strategi for å forsvare seg mot GenAI-trusler. Verre, angripere bruker nå AI for å kamuflere sine bevegelser innenfor nettverkstrafikk, og gjør det hardest å oppdage dem.

<p-Ta Kimsuky (aka Emerald Sleet), for eksempel. Denne nord-koreanske trusselaktøren er kjent for sin intrikate åtte-trinns angrepskjede. Gruppen utnytter legitime skytjenester for å blande seg inn mens de utnytter AI for kontinuerlig rekognosering, unngåelse og tilpasning.

Å stole på reaktive forsvar mot slike sofistikerte angrep er en tapt kamp. I en verden hvor angripere kan bryte systemer på minutter, er det en tapt kamp å bruke en dag på å innta data og en annen dag på å kjøre en søkning. Den smarte måten, som Gartner foreslår, er å se AI-forbedrede sikkerhetsverktøy som kraftmultiplikatorer. Mens erfarne profesjonelle håndterer nuanserte beslutninger som krever forretningskontekst, lar AI parse logger, lære fra historiske data, spore mønster og forutse problemer før de slår til.

Mer enn dens evne til å analysere store datamengder, har innbygging av AI i en organisasjonens endpoint-håndteringsramme andre fordeler. For eksempel, kan IT-administratoren spørre enkle språkspørsmål som “Hvilke enheter har ikke blitt oppdatert i 90 dager?” eller “Hvor mange enheter kjører utdatert antivirus?” AI-enheten innenfor organisasjonens UEM-plattform prosesserer forespørselen, graver gjennom endpoint-data og leverer detaljerte rapporter, og lar IT-administratoren ta raskere og smartere beslutninger.

Når en enhet faller ut av overensstemmelse, kanskje ved å installere en uautorisert applikasjon, kan GenAI analysere konteksten og anbefale den beste handlingen som kan utføres via UEM. Dette reduserer tiden mellom problemidentifikasjon og løsning, og sørger for at enhetene forblir overensstemmende, sikre og operative. Utenfor individuelle hendelser, løser AI overensstemmelsesutfordringer ved å kontinuerlig overvåke og justere hele enhetsflåten med regulatoriske standarder – enten det er GDPR, HIPAA eller bransjespesifikke mandater.

For å utmanøvrere den adverserende kanten, bør organisasjoner velge defensive AI. I stedet for å overbelaste enheter med agenter eller stable autentiseringslag på brukere, trenger organisasjoner en strategisk layout som vever AI inn i deres sikkerhetsstakke.

GenAI-drevet automatisering: Revolusjonering av skripting og mer

I årevis har IT-teamene leant på skript for å automatisere repetitive oppgaver, sikre konsistente distribusjoner, minimere feil og strømlinje arbeidsflyter. Likevel, selv for profesjonelle kodere, kan skriving og finjustering av skript for å håndtere enheter være en slit.

GenAI har eliminert disse barrierene med et modig sprang inn i kode-fri automatisering. I stedet for å manuelt arbeide med skript, kan IT-administratoren nå enkelt generere, si, en PowerShell-skript for å distribuere den siste patchen, og løsningen spytter ut en klar-til-å-kjøre kode på sekunder. Parret med en UEM-løsning, kunne IT-administratoren kjøre skriptet lett over tusenvis av enheter. Verktøy som Hexnode Genie tar det et skritt videre ved å la administratorene generere, valider, justere eller be om en versjon tilpasset diverse flåter.

Utenfor automatisering, har GenAI også begynt å gjøre sin vei inn i Zero Trust-rammeverk. Mens Zero Trust krever ubønnhørlig verifisering av hver tilgangsforespørsel, stiger GenAI til utfordringen, aktivt skannende, sondering og nøytralisering trusler i sanntid. Avanserte sikkerhetsplattformer nå vever Endpoint Detection and Response (EDR), Extended Detection and Response (XDR) og identitetsskydd inn i en samlet, AI-drevet skjold. Når en mistenkelig innlogging pinger fra en enhet, flagger GenAI det ikke bare; det kryss-referanser nettverksdata, vurderer risiko og utløser en nedlukking hvis nødvendig.

Budskapet er klart: sammenflikede løsninger er ikke tilstrekkelige til å forsvare seg mot trusler designet for å omgå statiske forsvar. I denne økende AI-våpenkappløpet, å holde fast ved gårsdagens forsvar er ikke bare et spill; det er en blåkopi for nederlag. Bedrifter må omfavne AI som en kompanjong til deres tradisjonelle løsninger. Snart, vil endpoint-håndtering bli en autonom enhet i IT-økosystemet, og oppdage og mitigere utviklende trusler før de fører til et fullstendig brudd.