Sikring av programvareleverandørkjeden med AI

Det er ingen hemmelighet at programvare er en del av vår daglige liv. Vi bruker det til å holde våre planer, kommunisere med venner og familie, håndtere våre finansielle transaksjoner og utføre daglige oppgaver på jobben. Den komforten og hastigheten det tilbyr oss, tilbyr det også til cyberkriminelle. Spesielt de siste årene har det vært umulig å ignorere effekten av cyberangrep, som har stengt ned utiliteter, frosset operasjonene til store selskaper, lekket høyst sensitive personlige og konkurranseinformasjon, og blitt brukt til å trekke ut millioner og millioner i samlet løsepenger.

Fordelene og utfordringene med AI

Kunstig intelligens (AI) har generert spennende nye muligheter for oss i handel og daglig effisiens, og det har gjort det samme for cyberkriminelle. År etter år ser vi omfanget og sofistikasjonen av angrep øke. Med oppblomstringen av innovative teknologier som edge-nettverk – som muliggjør den neste fasen av utvikling for ting som autonome biler og 6G – genererer vi også flere angrepsvektorer for trusler til å utnytte. Det er nå klart at cybersikkerhet ikke bare er essensiell for å beskytte grunnlaget for vårt liv i dag, men også for å beskytte fremtidens suksess. AI-drevet sikkerhet er uunnværlig for denne utfordringen.

En speilavbildning av hva det gjør for angripere, fungerer AI som en kraftmultiplikator for forsvarere. Skala er en av de store drivkreftene for bedrift, naturligvis, men også kompleksitet, spesielt når det gjelder nettverk. AI kan forsterke evnen til et godt sikkerhetsteam eksponensielt, og lar dem finne, prioritere og rette opp nettverksvulnerabiliteter som måtte ha blitt tapt i høystakken før. Presisjon er nøkkel her: ved å prioritere de farligste risikoene gjennom AI, kan sikkerhetsteamene gradvis redusere risiko på en kontinuerlig basis.

Utenfor de mer tekniske aspektene genererer AI, i kombinasjon med skritt som sikkerhetskonsolidering, enorme fordeler når det gjelder brukeropplevelsen. I stedet for å mestre en mengde distinkte (og noen ganger ganske arkane) verktøy med begrenset interoperabilitet og separate porter, er brukerne beføyede av AI-verktøy til å arbeide i en intuitiv, konversasjonsbasert grensesnitt. Avgjørende er at det lar teamene arbeide fra et sentralisert vindu til hele nettverket, fra hvilket de kan strategere og orkestrere sikkerhet.

Dette skaper arbeidsflyt-effektiviteter som er umulige å replikere uten konsolidering og AI. Naturligvis interagerer vi med AI i dens programvareform også. Hvilket betyr at det ikke er immun mot utnyttelse. Sikring av AI – ikke bare i sikkerhet, men også i operasjonelle verktøy – må være en prioritet.

I virkeligheten blir AI-modellene selv mål, ettersom motstandere søker å påvirke hvordan AI er trent og opererer ved å forgifte data og finne og utnytte svakheter direkte gjennom forespørsler. De kan bruke deepfake-teknologi til å underminere sikkerhetstiltak som stemme- og videochat. De setter i gang generativ AI for å lage grammatisk perfekte fiskekrokker for sosial manipulering. Spesialiserte AI-verktøy kan skanne nettverk for å finne og utnytte svakheter i en utenkelig skala. Det er flere nøkkelsteg organisasjonene må ta for å sikre sin AI-bruk.

Fordelene med Zero Trust for kunstig intelligens

Først og fremst er det viktig å strengt regulere tilgangen til AI-tjenester og data. Zero Trust Network Access (ZTNA) er en integrert del av de fleste sentraliserte, AI-drevne sikkerhetsplattformene, og det er en av de viktigste. Uten streng segmentering forblir selskapene sårbare for en angriper, som kan komme inn gjennom en rekke vektorer – vanligvis kompromitterte legitimasjoner – og deretter flytte seg lateralt til de mest lønnsomme og skadelige operasjonene og dataene. Med Zero Trust blir hver person bare gitt den tilgangen de trenger for å utføre jobben sin, og ikke mer, og begrenser skaden fra enhver enkelt uautorisert tilgang. Ut over det kan Zero Trust også identifisere brukeratferd som faller utenfor deres vanlige område, så selv de mest målrettede bruker-kompromissituasjonene kan bli raskt identifisert og rettet.

ZTNA må kombineres med andre, AI-spesifikke sikkerhetstiltak også. Sikring av AI-pipeline, slik at organisasjonene har en god forståelse av dataene de konsumerer, deres proveniens og deres spesifikke nytte, i stedet for å sugge inn alt som er tilgjengelig, er en prioritet. Brukeropplæring vil bli stadig viktigere også, ettersom AI-verktøy, spesielt generative verktøy i likhet med ChatGPT, sprer seg til hverdags-, ikke-tekniske ansatte. Etablering av en protokoll for sikre forespørsler er et eksempel, så at ansatte ikke ufrivillig laster opp bedriftshemmeligheter, konkurranseinformasjon eller andre sensitive data til offentlige AI-motorer. Vi har allerede sett effekten dette kan ha på selskaper, selv så langt som å invalidere patenter.

AI er mer enn en midlertidig mote. Det har karakteristikker av en grunnleggende teknologi som fremtidens innovasjon kan bygges på. Men for å realisere disse gevinstene blir sikkerhet en primær strategisk mål, en motor for innovasjon, i stedet for en ettertanke. Implementering av sentraliserte, AI-drevne sikkerhetssystemer for å sikre AI-bruk er det første skrittet mot fremtiden. Ved å utnytte AI-sikkerhet på denne måten, kan organisasjonene effektivt utnytte sine fullstendige verktøysett for å være mer effektive og drive bedre operasjoner, kvalitet, vekst og utvikling.