Jak Sztuczna Inteligencja Wspiera Bezpieczeństwo Zero Trust

Technologia jest w ciągłej ewolucji i zmienia sposób, w jaki funkcjonują branże. Bezpieczeństwo zero-trust robi duże fale w świecie cyberbezpieczeństwa. Wiele firm szybko przyjęło tę praktykę, aby mieć spokój, podczas gdy ich pracownicy pracują bezpiecznie z dowolnego miejsca.

Bezpieczeństwo zero-trust wymaga solidnej technologii, aby działać skutecznie, a wraz z rozwojem sztucznej inteligencji (AI) i uczenia maszynowego (ML), było to oczywiste wybory. Oto, co należy wiedzieć o zero-trust i jak AI ją wspiera.

Czym jest Bezpieczeństwo Zero-Trust?

Bezpieczeństwo zero-trust opiera się na zasadzie, że każdy użytkownik — niezależnie od tego, czy urządzenie znajduje się wewnątrz czy na zewnątrz sieci — musi być ciągle weryfikowany, aby uzyskać lub utrzymać dostęp do sieci prywatnej, aplikacji lub danych. Tradycyjne bezpieczeństwo nie stosuje tej praktyki.

Standardowe bezpieczeństwo sieci IT sprawia, że uzyskanie dostępu z zewnątrz jest trudne, ale każdy wewnątrz jest automatycznie ufały. Chociaż działało to dobrze w przeszłości, stanowi to wyzwanie dla firm w dzisiejszych czasach. Organizacje nie mają już swoich danych w jednym miejscu, ale w chmurze.

Ludzie przeszli na pracę zdalną podczas pandemii COVID-19. Oznaczało to, że dane przechowywane w chmurze były dostępne z różnych lokalizacji, a sieć była chroniona tylko jedną zabezpieczeniem. Mogło to otworzyć firmy na ataki hakerskie, co kosztowało średnio 4,35 mln dolarów za jeden atak na całym świecie i średnio 9,44 mln dolarów w Stanach Zjednoczonych, aby go naprawić w 2022 roku.

Bezpieczeństwo zero-trust dodaje kolejną warstwę zabezpieczeń, która daje firmom spokój. Bezpieczeństwo zero-trust nie ufa nikomu — niezależnie od tego, czy znajdują się oni wewnątrz czy na zewnątrz sieci — i ciągle weryfikuje użytkownika, który próbuje uzyskać dostęp do danych.

Bezpieczeństwo zero-trust opiera się na czterech zasadach bezpieczeństwa:

1. Kontrola dostępu do urządzeń: Bezpieczeństwo zero-trust ciągle monitoruje, ile urządzeń próbuje uzyskać dostęp do sieci. Określa, czy coś stanowi ryzyko i weryfikuje to.
2. Wielopoziomowa autentykacja: Bezpieczeństwo zero-trust wymaga więcej dowodów, aby udzielić dostępu użytkownikom. Wciąż wymaga hasła, tak jak tradycyjne bezpieczeństwo, ale może również poprosić użytkowników o weryfikację się w dodatkowy sposób — na przykład, kod wysłany na inne urządzenie.
3. Ciągła weryfikacja: Bezpieczeństwo zero-trust nie ufa żadnemu urządzeniu wewnątrz czy na zewnątrz sieci. Każdy użytkownik jest ciągle monitorowany i weryfikowany.
4. Mikrosegmentacja: Użytkownikom udzielany jest dostęp do określonej części sieci, ale reszta jest ograniczona. Zapobiega to atakom hakerskim, które mogą przenosić się przez system i go kompromitować. Hakerzy mogą być znalezieni i usunięci, co zapobiega dalszym szkodom.

3 Sposoby, w Jakie AI i ML Mogą Wspierać Zero Trust

Bezpieczeństwo zero-trust działa bardziej skutecznie z AI i ML. Pozwala to zespołom IT i organizacjom na właściwą ochronę sieci.

1. Zapewnia Użytkownikom Lepsze Doświadczenie

Zwiększone bezpieczeństwo ma swoją cenę, która może być wadą dla wielu firm — doświadczenie użytkownika. Wszystkie te dodatkowe warstwy ochrony zapewniają wiele korzyści organizacji. Jednak może to zmusić ludzi do przeskakiwania przez wiele przeszkód, aby uzyskać dostęp.

Doświadczenie użytkownika jest niezwykle ważne. Ludzie, którzy nie przestrzegają protokołu, mogą uszkodzić organizację. Jest to duży problem, który AI i ML rozwiązują.

AI i ML poprawiają całe doświadczenie dla użytkowników, którzy są uczciwi. Wcześniej mogli oni czekać długo na zatwierdzenie ich wniosku, ponieważ wnioski były rozpatrywane ręcznie. AI może znacznie przyspieszyć ten proces.

2. Tworzy i Oblicza Wskaźniki Ryzyka

ML uczy się z doświadczeń, co może pomóc bezpieczeństwu zero-trust w tworzeniu wskaźników ryzyka w czasie rzeczywistym. Są one oparte na sieci, urządzeniu i innych istotnych danych. Firmy mogą uwzględnić te wskaźniki, gdy użytkownicy proszą o dostęp i określić, jaki wynik przypisać.

Na przykład, jeśli wskaźnik ryzyka jest wysoki, ale nie wystarczająco wysoki, aby wskazać na zagrożenie, mogą być podjęte dodatkowe kroki, aby zweryfikować użytkownika. Dodaje to dodatkową warstwę zabezpieczeń do ramy zero-trust. Te wskaźniki mogą być brane pod uwagę przy udzielaniu dostępu.

Oto cztery czynniki, które te wskaźniki ryzyka mogą uwzględnić:

1. Lokalizacja, z której urządzenie prosi o dostęp, oraz dokładna data i godzina, kiedy to nastąpiło
2. Niezwykłe wnioski o dostęp do danych lub nieoczekiwane zmiany w tym, do czego ktoś może uzyskać dostęp
3. Szczegóły użytkownika, takie jak departament, w którym pracuje
4. Informacje o urządzeniu, które prosi o dostęp, w tym bezpieczeństwo, przeglądarka i system operacyjny

3. Automatycznie Udziela Dostępu Użytkownikom

AI może pozwolić na automatyczne udzielanie dostępu — biorąc pod uwagę wskaźnik ryzyka, który został wygenerowany. Oszczędza to czas zespołom IT.

Obecnie zespoły IT muszą ręcznie weryfikować i udzielać dostępu do każdego wniosku. To zajmuje czas, a użytkownicy, którzy są uczciwi, muszą czekać na zatwierdzenie, jeśli jest duży napływ wniosków. Sztuczna inteligencja sprawia, że ten proces jest znacznie szybszy.

AI Poprawia Zero Trust

AI i ML są niezbędne w bezpieczeństwie zero-trust. Zapewniają wiele korzyści i usprawniają procedury, aby zapewnić doskonałe doświadczenie użytkownika, jednocześnie skutecznie chroniąc organizację. Ścisłe bezpieczeństwo zwykle ma wady, ale dodanie AI i ML zapewnia firmom i ich klientom wiele zalet.