Zabezpieczanie łańcucha dostaw oprogramowania za pomocą sztucznej inteligencji

Nie jest żadnym sekretem, że oprogramowanie jest częścią naszego codziennego życia. Używamy go, aby utrzymać nasze harmonogramy, połączyć się z przyjaciółmi i rodziną, zarządzać naszymi finansami i wykonywać codzienne zadania w pracy. Wygoda i szybkość, które nam oferuje, oferuje również cyberprzestępcom. Szczególnie w ciągu ostatnich kilku lat, nie można było zignorować wpływu ataków cybernetycznych, które wyłączyły utilities, zablokowały operacje dużych firm, ujawniły bardzo wrażliwe informacje osobiste i konkurencyjne oraz były wykorzystywane do wyłudzania milionów w aggregate ransom.

Korzyści i wyzwania sztucznej inteligencji

Sztuczna inteligencja (AI) wygenerowała nowe możliwości dla nas w handlu i codziennej wydajności, i zrobiła to same dla cyberprzestępców. Rok po roku, widzimy, jak skala i złożoność ataków rośnie. Wraz z rozwojem innowacyjnych technologii, takich jak sieci krawędziowe – które umożliwiają następny etap ewolucji rzeczy, takich jak samochody autonomiczne i 6G – generujemy również więcej wektorów ataku dla aktorów zagrożeń. Jest teraz jasne, że bezpieczeństwo cybernetyczne jest nie tylko niezbędne do ochrony podstawy naszego życia dzisiaj, ale także do ochrony sukcesu naszej przyszłości. Bezpieczeństwo oparte na AI jest niezastąpione w tym wyzwaniu.

Odbicie tego, co robi dla atakujących, AI służy jako mnożnik siły dla obrońców. Skala jest jednym z wielkich napędów biznesu, oczywiście, ale także złożoność, szczególnie w przypadku sieci. AI może powiększyć możliwości dobrej drużyny bezpieczeństwa w sposób wykładniczy, pozwalając im znaleźć, ustalić priorytet i usunąć luki w zabezpieczeniach sieci, które mogłyby zostać utracone w stogu słomy wcześniej. Dokładność jest kluczem tutaj: poprzez ustalenie priorytetu najbardziej niebezpiecznych ryzyk za pomocą AI, zespoły bezpieczeństwa są w stanie stopniowo zmniejszać ryzyko na bieżąco.

Poza bardziej technicznymi aspektami, AI w połączeniu z krokami, takimi jak konsolidacja bezpieczeństwa, generuje ogromne korzyści, gdy chodzi o doświadczenie użytkownika. Zamiast opanowywania wielu odrębnych (i czasem dość ezoterycznych) narzędzi o ograniczonej interoperacyjności i oddzielnych portalach, użytkownicy są uprawnieni przez narzędzia AI do pracy w intuicyjnym, konwersacyjnym interfejsie. Co jest kluczowe, pozwala zespołom pracować z centralnego okna w całej sieci, z którego można opracowywać i koordynować bezpieczeństwo.

To tworzy wydajność przepływu pracy, której nie można odtworzyć bez konsolidacji i AI. Oczywiście, również wchodzimy w interakcję z AI w jej postaci oprogramowania. Co oznacza, że nie jest ona odporna na wykorzystanie. Zabezpieczenie AI – nie tylko w bezpieczeństwie, ale także w narzędziach operacyjnych – musi być priorytetem.

W rzeczywistości same modele AI stają się celem, gdyż przeciwnicy starają się wpłynąć na to, jak AI jest szkolone i działa, poprzez trucie danych i znajdowanie oraz wykorzystywanie słabości bezpośrednio za pomocą podpowiedzi. Mogą one używać technologii deepfake, aby podważyć zabezpieczenia, takie jak rozmowy głosowe i wideo. Wdrożenie generatywnej AI do tworzenia perfekcyjnych podchwytów phishingowych do inżynierii społecznej. Specjalistyczne narzędzia AI mogą skanować sieci w celu znalezienia i wykorzystania luk w zabezpieczeniach w niezwykłej skali. Istnieją pewne kluczowe kroki, które organizacje muszą podjąć, aby zabezpieczyć swoje korzystanie z AI.

Korzyści z zaufania zero dla sztucznej inteligencji

Po pierwsze i przede wszystkim, ważne jest, aby ściśle kontrolować dostęp do usług i danych AI. Zaufanie zero do sieci (ZTNA) jest integralną częścią większości scentralizowanych, opartych na AI platform bezpieczeństwa, i jest to jeden z najważniejszych. Bez rygorystycznego podziału, firmy pozostają podatne na atakującego, który może wejść przez dowolną liczbę wektorów – najczęściej skompromitowane poświadczenia – a następnie przenieść się bokiem do najbardziej opłacalnych i szkodliwych operacji i danych. Z zaufaniem zero, każda osoba otrzymuje tylko dostęp, który jest niezbędny do wykonania swojej pracy i nic więcej, ograniczając skutki każdego nieautoryzowanego dostępu. Poza tym, zaufanie zero może również identyfikować zachowania użytkowników, które wykraczają poza ich typowy zakres, więc nawet najbardziej ukierunkowane sytuacje naruszenia zabezpieczeń mogą być szybko zidentyfikowane i usunięte.

ZTNA musi być połączone z innymi, specyficznymi dla AI zabezpieczeniami. Zabezpieczenie potoku AI, tak aby organizacje miały dobrą wiedzę na temat danych, które są pobierane, ich pochodzenia i ich konkretnego użycia, a nie po prostu pobierania wszystkiego, co jest dostępne, jest priorytetem. Edukacja użytkowników będzie coraz bardziej ważna, gdy narzędzia AI, szczególnie generatywne narzędzia w rodzaju ChatGPT, rozprzestrzeniają się wśród codziennych, nie technicznych pracowników. Ustanowienie protokołu dla bezpiecznych podpowiedzi jest przykładem, tak aby pracownicy nie nieświadomie przesłali tajemnice handlowe, informacje konkurencyjne lub inne wrażliwe dane do publicznych silników AI. Już widzieliśmy wpływ, jaki to może mieć na firmy, nawet do tego stopnia, że unieważnia patenty.

AI jest czymś więcej niż przejściową modą. Ma cechy technologii podstawowej, na której można zbudować innowacje przyszłości. Ale aby zrealizować te korzyści, bezpieczeństwo staje się głównym celem strategicznym, silnikiem innowacji, a nie pomyślunkiem. Wdrożenie scentralizowanych, opartych na AI systemów bezpieczeństwa w celu zabezpieczenia korzystania z AI jest pierwszym krokiem w kierunku przyszłości. Poprzez wykorzystanie bezpieczeństwa AI w ten sposób, organizacje mogą skutecznie wykorzystać swoje pełne zestawy narzędzi, aby być bardziej wydajnymi i napędzać lepsze operacje, jakość, wzrost i rozwój.