Como a Inteligência Artificial Empodera a Segurança de Confiança Zero

A tecnologia está constantemente evoluindo e mudando a forma como as indústrias operam. A segurança de confiança zero está fazendo ondas grandes no mundo da cibersegurança. Muitas empresas adotaram rapidamente essa prática para ter tranquilidade enquanto seus funcionários trabalham com segurança de qualquer lugar.

A segurança de confiança zero requer tecnologia robusta para operar de forma eficaz, e com o surgimento da inteligência artificial (IA) e do aprendizado de máquina (ML), foi a escolha óbvia. Aqui está o que você precisa saber sobre a confiança zero e como a IA a empodera.

O que é Segurança de Confiança Zero?

A segurança de confiança zero usa o princípio de que qualquer usuário — seja o dispositivo dentro ou fora do perímetro da rede — deve ser continuamente verificado para obter ou manter acesso a uma rede privada, aplicativo ou dados. A segurança tradicional não segue essa prática.

A segurança padrão de TI torna difícil obter acesso fora de seu perímetro, mas qualquer pessoa dentro é confiável automaticamente. Embora isso tenha funcionado bem no passado, apresenta desafios para as empresas nos dias atuais. As organizações não têm mais seus dados em um único local, mas na nuvem.

As pessoas migraram para o trabalho remoto durante a pandemia de COVID-19. Isso significou que os dados armazenados na nuvem eram acessados de diferentes locais e a rede era protegida com apenas uma medida de segurança. Isso pode expor as empresas a violações de dados, que custam em média $4,35 milhões por violação global e um custo médio por violação de $9,44 milhões nos Estados Unidos para ser retificado em 2022.

A confiança zero adiciona outra camada de segurança que fornece às empresas tranquilidade. A segurança de confiança zero não confia em ninguém — não importa se estão dentro ou fora da rede — e verifica continuamente o usuário que tenta acessar os dados.

A confiança zero segue quatro princípios de segurança:

1. Controle de acesso para dispositivos: A confiança zero monitora continuamente quantos dispositivos estão tentando acessar a rede. Ele determina se algo representa um risco e o verifica.
2. Autenticação multifator: A segurança de confiança zero precisa de mais provas para fornecer acesso aos usuários. Ele ainda requer uma senha, como a segurança tradicional, mas também pode pedir aos usuários que se verifiquem de uma maneira adicional — por exemplo, um PIN enviado para um dispositivo diferente.
3. Verificação contínua: A segurança de confiança zero não confia em nenhum dispositivo dentro ou fora da rede. Cada usuário é continuamente monitorado e verificado.
4. Microsegmentação: Os usuários são concedidos acesso a uma parte específica da rede, mas o restante é restrito. Isso impede que um cibercriminoso se mova e comprometa o sistema. Os hackers podem ser encontrados e removidos, evitando danos adicionais.

3 Maneiras pelas quais a IA e o ML Podem Empoderar a Confiança Zero

A segurança de confiança zero funciona mais eficazmente com a IA e o ML. Isso permite que as equipes de TI e as organizações protejam suas redes adequadamente.

1. Fornece aos Usuários uma Melhor Experiência

A segurança aprimorada vem com um custo que pode ser um lado negativo para muitas empresas — a experiência do usuário. Todas essas camadas adicionais de proteção fornecem muitos benefícios para a organização. No entanto, pode forçar as pessoas a passar por muitos obstáculos para obter acesso.

A experiência do usuário é essencial. As pessoas que não seguem o protocolo podem danificar a organização. Isso é um grande problema que a IA e o ML abordam.

A IA e o ML melhoram toda a experiência para usuários legítimos. Anteriormente, eles podem ter esperado períodos prolongados para que sua solicitação fosse aprovada porque as solicitações eram manuais. A IA pode acelerar muito esse processo.

2. Cria e Calcula Pontuações de Risco

O ML aprende com experiências passadas, o que pode ajudar a segurança de confiança zero a criar pontuações de risco em tempo real. Elas são baseadas na rede, dispositivo e quaisquer outros dados relevantes. As empresas podem considerar essas pontuações quando os usuários solicitam acesso e determinar qual resultado atribuir.

Por exemplo, se a pontuação de risco for alta, mas não for suficiente para indicar uma ameaça, etapas adicionais podem ser tomadas para verificar o usuário. Isso adiciona uma camada extra de segurança ao quadro de confiança zero. Essas pontuações podem ser consideradas para fornecer acesso.

Aqui estão quatro fatores que essas pontuações de risco podem considerar:

1. O local de onde o dispositivo está solicitando acesso e a data e hora exata em que isso ocorreu
2. Solicitações incomuns de acesso a dados ou alterações inesperadas no que alguém pode solicitar acesso
3. Detalhes do usuário, como o departamento em que trabalha
4. Informações sobre o dispositivo que está solicitando acesso, incluindo segurança, navegador e sistema operacional

3. Fornece Acesso Automático aos Usuários

A IA pode permitir que as solicitações de acesso sejam concedidas automaticamente — considerando a pontuação de risco que foi gerada. Isso economiza tempo para o departamento de TI.

Atualmente, as equipes de TI devem verificar e fornecer acesso a cada solicitação manualmente. Isso leva tempo, e os usuários legítimos devem esperar antes da aprovação se houver um grande influxo de solicitações. A inteligência artificial torna esse processo muito mais rápido.

A IA Melhorando a Confiança Zero

A IA e o ML são necessários na segurança de confiança zero. Eles fornecem muitos benefícios e simplificam procedimentos para fornecer uma ótima experiência do usuário, protegendo a organização de forma eficaz. A segurança rigorosa geralmente tem desvantagens, mas a adição da IA e do ML fornece às empresas e aos seus clientes muitas vantagens.