Как искусственный интеллект способствует нулевому доверию

Технологии постоянно развиваются и меняют то, как работают отрасли. Безопасность с нулевым доверием набирает обороты в мире кибербезопасности. Многие предприятия быстро переняли эту практику, чтобы иметь душевное спокойствие, пока их сотрудники безопасно работают из любого места.

Для обеспечения безопасности с нулевым доверием требуются надежные технологии для эффективной работы, и с развитием искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) это стало очевидным выбором. Вот что нужно знать о нулевом доверии и о том, как ИИ расширяет его возможности. 

Что такое безопасность с нулевым доверием?

Безопасность с нулевым доверием использует принцип, согласно которому любой пользователь — независимо от того, находится ли устройство в периметре сети или за его пределами — должен постоянно проверяться, чтобы получить или сохранить доступ к частной сети, приложению или данным. Традиционная безопасность не следует этой практике. 

Стандартная безопасность ИТ-сети затрудняет получение доступа за пределы ее периметра, но любому, кто находится внутри, доверяют автоматически. Хотя это отлично работало в прошлом, сегодня компания сталкивается с проблемами. Организации больше не хранят свои данные в одном месте, а в облаке. 

Люди перешли на удаленную работу во время пандемии COVID-19. Это означало, что доступ к данным, хранящимся в облаке, осуществлялся из разных мест, а сеть была защищена только одной мерой безопасности. Это может привести к утечке данных в компаниях, что стоит в среднем 4.35 миллиона долларов США за одно нарушение по всему миру. и в среднем за одно нарушение в США нужно исправить 9.44 миллиона долларов в 2022 году. 

Нулевое доверие добавляет еще один уровень безопасности, который обеспечивает спокойствие бизнеса. Безопасность с нулевым доверием никому не доверяет — неважно, находится ли он вне или внутри сети — и постоянно проверяет пользователя, пытающегося получить доступ к данным. 

Нулевое доверие следует четырем принципам безопасности:

1. Контроль доступа для устройств: Нулевое доверие постоянно отслеживает, сколько устройств пытаются получить доступ к сети. Он определяет, представляет ли что-либо риск, и проверяет его.
2. Многофакторная аутентификация: Для обеспечения безопасности с нулевым доверием требуется больше доказательств для предоставления доступа пользователям. Он по-прежнему требует пароль, как и традиционная система безопасности, но также может запрашивать у пользователей проверить себя дополнительным способом — например, пин-код, отправленный на другое устройство.
3. Непрерывная проверка: Безопасность с нулевым доверием не доверяет ни одному устройству в сети или за ее пределами. Каждый пользователь постоянно контролируется и проверяется. 
4. Микросегментация: Пользователям предоставляется доступ к определенной части сети, но остальная часть ограничена. Это предотвращает проникновение кибер-злоумышленника и компрометацию системы. Хакеры могут быть найдены и удалены, что предотвратит дальнейший ущерб. 

3 способа, с помощью которых AI и ML могут усилить нулевое доверие

Безопасность с нулевым доверием работает более эффективно с искусственным интеллектом и машинным обучением. Это позволяет ИТ-командам и организациям должным образом защищать свои сети.

1. Предоставляет пользователям лучший опыт

Повышенная безопасность имеет свою цену, которая может быть недостатком для многих компаний — пользовательский опыт. Все эти дополнительные уровни защиты обеспечивают много преимуществ для организации. Тем не менее, это может заставить людей прыгать через множество обручей, чтобы получить доступ. 

Пользовательский опыт имеет важное значение. Люди, которые не следуют протоколу, могут нанести ущерб организации. Это серьезная проблема, которую решают машинное обучение и искусственный интеллект.

AI и ML улучшить весь опыт для законных пользователей. Раньше они, возможно, долго ждали утверждения своего запроса, потому что запросы обрабатывались вручную. ИИ может значительно ускорить этот процесс. 

2. Создает и рассчитывает оценки риска

ML учится на прошлом опыте, что может помочь в обеспечении безопасности с нулевым доверием для создания оценок рисков в реальном времени. Они основаны на сети, устройстве и любых других соответствующих данных. Компании могут учитывать эти оценки, когда пользователи запрашивают доступ, и определять, какой результат следует назначить.

Например, если оценка риска высока, но недостаточна для указания на угрозу, можно предпринять дополнительные шаги для проверки пользователя. Это добавляет дополнительный уровень безопасности к структуре с нулевым доверием. Эти баллы могут быть приняты во внимание для предоставления доступа.

Вот четыре фактора, которые могут учитываться в этих оценках риска:

1. Из какого местоположения устройство запрашивает доступ, а также точное время и дату, когда это произошло.
2. Необычные запросы на доступ к данным или неожиданные изменения того, к чему кто-либо может запросить доступ
3. Сведения о пользователе, например отдел, в котором он работал.
4. Информация об устройстве, запрашивающем доступ, включая безопасность, браузер и операционную систему.

3. Автоматически предоставляет доступ пользователям

ИИ может разрешить автоматическое предоставление запросов на доступ с учетом созданной оценки риска. Это экономит время ИТ-отдела. 

В настоящее время ИТ-команды должны проверять и предоставлять доступ к каждому запросу вручную. Это требует времени, и законные пользователи должны ждать до утверждения, если есть огромный поток запросов. Искусственный интеллект значительно ускоряет этот процесс.

ИИ делает нулевое доверие лучше

AI и ML необходимы для обеспечения безопасности с нулевым доверием. Они предоставляют множество преимуществ и оптимизируют процедуры, обеспечивая удобство работы пользователей и эффективную защиту организации. Строгая безопасность обычно имеет недостатки, но добавление ИИ и машинного обучения дает компаниям и их клиентам множество преимуществ.