Jak sztuczna inteligencja wzmacnia zerowe zaufanie

Technologia stale się rozwija i zmienia sposób działania gałęzi przemysłu. Bezpieczeństwo oparte na zerowym zaufaniu robi furorę w świecie cyberbezpieczeństwa. Wiele firm szybko przyjęło tę praktykę, aby mieć spokój ducha, podczas gdy ich pracownicy mogą bezpiecznie pracować z dowolnego miejsca.

Do skutecznego działania bezpieczeństwo oparte na zerowym zaufaniu wymaga solidnej technologii, a wraz z rozwojem sztucznej inteligencji (AI) i uczenia maszynowego (ML) był to oczywisty wybór. Oto, co warto wiedzieć o zerowym zaufaniu i o tym, jak sztuczna inteligencja je wzmacnia. 

Co to jest bezpieczeństwo o zerowym zaufaniu?

Bezpieczeństwo zerowego zaufania opiera się na zasadzie, że każdy użytkownik — niezależnie od tego, czy urządzenie znajduje się w obwodzie sieci, czy poza nim — musi być stale weryfikowany, aby uzyskać lub utrzymać dostęp do prywatnej sieci, aplikacji lub danych. Tradycyjne zabezpieczenia nie stosują się do tej praktyki. 

Standardowe zabezpieczenia sieci IT utrudniają uzyskanie dostępu poza jej obrębem, ale każda osoba wewnątrz sieci jest automatycznie ufana. Chociaż w przeszłości sprawdzało się to znakomicie, stawia przed firmami współczesne wyzwania. Organizacje nie mają już swoich danych w jednym miejscu, tylko w chmurze. 

W czasie pandemii Covid-19 ludzie przeszli na pracę zdalną. Oznaczało to, że dostęp do danych przechowywanych w chmurze można było uzyskać z różnych lokalizacji, a sieć była chroniona tylko jednym środkiem bezpieczeństwa. Może to narazić firmy na naruszenia danych, które każdego naruszenia na całym świecie kosztują średnio 4.35 mln dolarów oraz średnio 9.44 mln dolarów na każde naruszenie w Stanach Zjednoczonych, które należy naprawić w 2022 r. 

Zero zaufania dodaje kolejną warstwę bezpieczeństwa, która zapewnia firmom spokój ducha. Bezpieczeństwo zero-trust nie ufa nikomu — nie ma znaczenia, czy znajduje się on poza siecią, czy wewnątrz — i stale weryfikuje użytkownika próbującego uzyskać dostęp do danych. 

Zero zaufania opiera się na czterech zasadach bezpieczeństwa:

1. Kontrola dostępu dla urządzeń: Zero zaufania stale monitoruje, ile urządzeń próbuje uzyskać dostęp do sieci. Określa, czy coś stwarza zagrożenie i weryfikuje to.
2. Uwierzytelnianie wieloskładnikowe: Bezpieczeństwo oparte na zerowym zaufaniu wymaga więcej dowodów, aby zapewnić dostęp użytkownikom. Nadal wymaga hasła, tak jak tradycyjne zabezpieczenia, ale może również poprosić o to użytkowników zweryfikować się w dodatkowy sposób — na przykład pin wysłany do innego urządzenia.
3. Ciągła weryfikacja: Zabezpieczenia typu zero-trust nie ufają żadnemu urządzeniu w sieci ani poza nią. Każdy użytkownik jest na bieżąco monitorowany i weryfikowany. 
4. Mikrosegmentacja: Użytkownicy mają dostęp do określonej części sieci, ale reszta jest ograniczona. Zapobiega to przedostawaniu się cyberataku i naruszeniu bezpieczeństwa systemu. Hakerów można znaleźć i usunąć, co zapobiega dalszym szkodom. 

3 sposoby, w jakie sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe mogą wzmocnić zerowe zaufanie

Bezpieczeństwo oparte na zerowym zaufaniu działa skuteczniej dzięki sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowemu. Dzięki temu zespoły i organizacje IT mogą odpowiednio chronić swoje sieci.

1. Zapewnia użytkownikom lepsze doświadczenia

Zwiększone bezpieczeństwo ma swoją cenę, która dla wielu firm może być wadą – czyli komfortem użytkownika. Wszystkie te dodatkowe warstwy ochrony zapewniają wiele korzyści dla organizacji. Może jednak zmusić ludzi do przeskoczenia wielu przeszkód, aby uzyskać dostęp. 

Doświadczenie użytkownika jest niezbędne. Osoby nieprzestrzegające protokołu mogą zaszkodzić organizacji. Jest to główny problem, którym zajmują się uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja.

AI i ML ulepszyć całe doświadczenie dla legalnych użytkowników. Wcześniej mogli czekać dłuższy czas na zatwierdzenie swojej prośby, ponieważ były składane ręcznie. Sztuczna inteligencja może ogromnie przyspieszyć ten proces. 

2. Tworzy i oblicza ocenę ryzyka

ML uczy się na podstawie przeszłych doświadczeń, co może pomóc w zapewnieniu bezpieczeństwa o zerowym zaufaniu w celu tworzenia ocen ryzyka w czasie rzeczywistym. Opierają się one na sieci, urządzeniu i wszelkich innych istotnych danych. Firmy mogą uwzględnić te wyniki, gdy użytkownicy poproszą o dostęp, i określić, który wynik przypisać.

Na przykład, jeśli ocena ryzyka jest wysoka, ale niewystarczająca, aby wskazać zagrożenie, można podjąć dodatkowe kroki w celu weryfikacji użytkownika. Dodaje to dodatkową warstwę zabezpieczeń do struktury zerowego zaufania. Wyniki te można uwzględnić w celu zapewnienia dostępu.

Oto cztery czynniki, które te oceny ryzyka mogą brać pod uwagę:

1. Z jakiej lokalizacji urządzenie żąda dostępu oraz dokładna godzina i data, kiedy to nastąpiło
2. Nietypowe prośby o dostęp do danych lub nieoczekiwane zmiany w tym, do czego ktoś może poprosić o dostęp
3. Dane użytkownika, takie jak dział, w którym pracował
4. Informacje o urządzeniu żądającym dostępu, w tym o zabezpieczeniach, przeglądarce i systemie operacyjnym

3. Automatycznie zapewnia dostęp użytkownikom

Sztuczna inteligencja może umożliwiać automatyczne przyznawanie wniosków o dostęp – biorąc pod uwagę wygenerowaną ocenę ryzyka. Oszczędza to czas działu IT. 

Obecnie zespoły IT muszą ręcznie weryfikować i udostępniać każde żądanie. Zajmuje to czas, a w przypadku dużego napływu żądań legalni użytkownicy muszą poczekać na zatwierdzenie. Sztuczna inteligencja znacznie przyspiesza ten proces.

Sztuczna inteligencja poprawia skuteczność zerowego zaufania

Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe są niezbędne w bezpieczeństwie zerowego zaufania. Zapewniają wiele korzyści i usprawniają procedury, zapewniając doskonałe doświadczenie użytkownika, a jednocześnie skutecznie chroniąc organizację. Ścisłe bezpieczeństwo zwykle ma wady, ale dodanie AI i ML zapewnia firmom i ich klientom wiele korzyści.