Как Искусственный Интеллект Наделяет Zero-Trust Безопасностью

Технологии постоянно эволюционируют и меняют способ функционирования отраслей. Безопасность с нулевым доверием делает большие волны в мире кибербезопасности. Многие компании быстро приняли эту практику, чтобы иметь спокойствие, пока их сотрудники работают безопасно из любого места.

Безопасность с нулевым доверием требует прочной технологии для эффективной работы, и с ростом искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) это был очевидный выбор. Вот что нужно знать о нулевом доверии и том, как ИИ наделяет его.

Что Такое Безопасность С Нулевым Доверием?

Безопасность с нулевым доверием использует принцип, что любой пользователь — будь то устройство внутри или вне сети — должен быть постоянно верифицирован для получения или сохранения доступа к частной сети, приложению или данным. Традиционная безопасность не следует этому принципу.

Стандартная безопасность ИТ-сети делает получение доступа извне ее периметра трудным, но любой пользователь внутри сети автоматически доверяется. Хотя это работало хорошо в прошлом, это представляет компании современными 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 данные, хранящиеся в облаке, доступны из разных мест, и сеть была защищена только одним мерой безопасности. Это могло открыть компании для утечек данных, которые стоили в среднем 4,35 миллиона долларов за утечку глобально и в среднем 9,44 миллиона долларов за утечку в Соединенных Штатах для исправления в 2022 году.

Безопасность с нулевым доверием добавляет еще один слой безопасности, который дает компаниям спокойствие. Безопасность с нулевым доверием не доверяет никому — будь то внутри или вне сети — и постоянно верифицирует пользователя, пытающегося получить доступ к данным.

Безопасность с нулевым доверием следует четырем принципам безопасности:

1. Контроль доступа для устройств: Безопасность с нулевым доверием постоянно отслеживает, сколько устройств пытаются получить доступ к сети. Она определяет, представляет ли что-то риск и верифицирует его.
2. Многофакторная аутентификация: Безопасность с нулевым доверием требует больше доказательств для предоставления доступа пользователям. Она все еще требует пароля, как и традиционная безопасность, но также может попросить пользователей верифицировать себя дополнительным способом — например, пин-кодом, отправленным на другое устройство.
3. Постоянная верификация: Безопасность с нулевым доверием не доверяет никакому устройству внутри или вне сети. Каждый пользователь постоянно отслеживается и верифицируется.
4. Микросегментация: Пользователям предоставляется доступ только к определенной части сети, а остальная часть ограничена. Это предотвращает возможность кибератакующего перемещаться по системе и компрометировать ее. Хакеров можно обнаружить и удалить, предотвращая дальнейший ущерб.

3 Способа, Какими ИИ и МО Может Наделить Безопасность С Нулевым Доверием

Безопасность с нулевым доверием работает более эффективно с ИИ и МО. Это позволяет командам ИТ и организациям правильно защитить свои сети.

1. Предоставляет Пользователям Лучший Опыт

Улучшенная безопасность имеет цену, которая может быть недостатком для многих компаний — пользовательский опыт. Все эти добавленные слои защиты предоставляют много преимуществ организации. Однако они могут заставить людей прыгать через nhiều препятствия, чтобы получить доступ.

Пользовательский опыт имеет решающее значение. Люди, которые не следуют протоколу, могут нанести ущерб организации. Это является серьезной проблемой, которую ИИ и МО решают.

ИИ и МО улучшают весь опыт для легитимных пользователей. Ранее они могли ждать длительное время, пока их запрос будет одобрен, поскольку запросы были ручными. ИИ может ускорить этот процесс значительно.

2. Создает и Расчет Рисковых Баллов

МО учится на прошлом опыте, что может помочь безопасности с нулевым доверием создать рисковые баллы в реальном времени. Они основаны на сети, устройстве и любой другой актуальной информации. Компании могут учитывать эти баллы, когда пользователи запрашивают доступ и определять, какой результат присвоить.

Например, если рисковый балл высок, но не достаточно, чтобы указать на угрозу, можно предпринять дополнительные шаги для верификации пользователя. Это добавляет дополнительный слой безопасности к рамке нулевого доверия. Эти баллы можно учитывать для предоставления доступа.

Вот четыре фактора, которые эти рисковые баллы могут учитывать:

1. Место, откуда устройство запрашивает доступ, и точная дата и время этого события
2. Необычные запросы на доступ к данным или неожиданные изменения того, к чему кто-то может получить доступ
3. Информация о пользователе, такая как отдел, в котором он работает
4. Информация об устройстве, запрашивающем доступ, включая безопасность, браузер и операционную систему

3. Автоматически Предоставляет Доступ Пользователям

ИИ может позволить запросам на доступ быть предоставленными автоматически — учитывая рисковый балл, который был сгенерирован. Это экономит время для команды ИТ.

В настоящее время команды ИТ должны вручную верифицировать и предоставлять доступ к каждому запросу. Это занимает время, и легитимным пользователям необходимо ждать одобрения, если есть большой приток запросов. Искусственный интеллект делает этот процесс намного быстрее.

ИИ Делает Безопасность С Нулевым Доверием Лучше

ИИ и МО необходимы в безопасности с нулевым доверием. Они предоставляют много преимуществ и оптимизируют процедуры для обеспечения отличного пользовательского опыта, одновременно защищая организацию эффективно. Строгая безопасность обычно имеет недостатки, но добавление ИИ и МО предоставляет компаниям и их клиентам много преимуществ.