Hur Artificiell Intelligens Ger Kraft åt Zero Trust

Teknologi utvecklas ständigt och förändrar hur branscher fungerar. Zero-trust-säkerhet gör stora vågor i cybersäkerhetsvärlden. Många företag antog snabbt denna praxis för att ha lugn och ro medan deras anställda arbetar säkert från valfri plats.

Zero-trust-säkerhet kräver robust teknologi för att fungera effektivt, och med uppkomsten av artificiell intelligens (AI) och maskinlärande (ML), var det det uppenbara valet. Här är vad du bör veta om zero trust och hur AI ger kraft åt det.

Vad Är Zero-Trust-Säkerhet?

Zero-trust-säkerhet använder principen att varje användare — oavsett om enheten är inom eller utanför nätverksperimetern — måste kontinuerligt verifieras för att få eller behålla åtkomst till ett privat nätverk, applikation eller data. Traditionell säkerhet följer inte denna praxis.

Standard IT-nätverkssäkerhet gör det svårt att få åtkomst utanför dess periferi, men alla som är innanför är automatiskt betrodda. Medan detta fungerade bra i det förflutna, presenterar det företag med moderna utmaningar. Organisationer har inte längre sin data på en plats, utan i molnet.

Människor gick över till distansarbete under COVID-19-pandemin. Detta innebar att data som lagrades i molnet nåddes från olika platser och nätverket skyddades endast med en enda säkerhetsåtgärd. Detta kunde öppna företag för dataintrång, som kostar i genomsnitt 4,35 miljoner dollar per intrång globalt och i genomsnitt 9,44 miljoner dollar per intrång i USA för att åtgärda 2022.

Zero trust lägger till en annan säkerhetslager som ger företag lugn och ro. Zero-trust-säkerhet litar på ingen — det spelar ingen roll om de är utanför eller innanför nätverksperimetern — och kontinuerligt verifierar användaren som försöker komma åt data.

Zero trust följer fyra säkerhetsprinciper:

1. Åtkomstkontroll för enheter: Zero trust övervakar kontinuerligt hur många enheter som försöker komma åt nätverket. Det bestämmer om något utgör en risk och verifierar det.
2. Multifaktorautentisering: Zero-trust-säkerhet behöver mer bevis för att ge åtkomst till användare. Det kräver fortfarande ett lösenord som traditionell säkerhet, men det kan också be användare att verifiera sig på ett annat sätt — till exempel en pin skickad till en annan enhet.
3. Kontinuerlig verifiering: Zero-trust-säkerhet litar på ingen enhet inom eller utanför nätverksperimetern. Varje användare övervakas och verifieras kontinuerligt.
4. Mikrosegmentering: Användare ges åtkomst till en specifik del av ett nätverk, men resten är begränsad. Detta förhindrar att en cyberattacker kan röra sig och kompromettera systemet. Hackare kan hittas och tas bort, vilket förhindrar ytterligare skada.

3 Sätt AI och ML Kan Ge Kraft åt Zero Trust

Zero-trust-säkerhet fungerar mer effektivt med AI och ML. Detta tillåter IT-team och organisationer att skydda sina nätverk ordentligt.

1. Ger Användare En Bättre Upplevelse

Förbättrad säkerhet kommer med en kostnad som kan vara en nackdel för många företag — användarupplevelsen. Alla dessa tillagda lager av skydd ger många fördelar för organisationen. Men det kan tvinga människor att hoppa genom många hinder för att få åtkomst.

Användarupplevelsen är avgörande. Människor som inte följer protokollet kan skada organisationen. Detta är ett stort problem som ML och AI löser.

AI och ML förbättrar hela upplevelsen för legitima användare. Tidigare kunde de ha väntat en lång tid på att deras begäran skulle godkännas eftersom begäranden var manuella. AI kan påskynda denna process avsevärt.

2. Skapar och Beräknar Riskscore

ML lär sig av tidigare erfarenheter, vilket kan hjälpa zero-trust-säkerhet att skapa riskscore i realtid. De baseras på nätverket, enheten och alla andra relevanta data. Företag kan ta hänsyn till dessa score när användare begär åtkomst och bestämma vilket utfall som ska tilldelas.

Till exempel, om riskscoren är hög men inte tillräckligt för att indikera en hot, kan ytterligare steg tas för att verifiera användaren. Detta lägger till ett extra lager av säkerhet till zero-trust-ramverket. Dessa score kan beaktas för att ge åtkomst.

Här är fyra faktorer som dessa riskscore kan ta hänsyn till:

1. Vilken plats enheten begär åtkomst från och den exakta tiden och datumet för detta
2. Ovanliga begäranden om åtkomst till data eller oväntade ändringar av vad någon kan begära åtkomst till
3. Användardetaljer, såsom avdelningen som arbetas i
4. Information om enheten som begär åtkomst, inklusive säkerhet, webbläsare och operativsystem

3. Ger Användare Åtkomst Automatiskt

AI kan tillåta begäranden om åtkomst att beviljas automatiskt — med hänsyn till riskscore som har genererats. Detta sparar tid för IT-avdelningen.

För närvarande måste IT-team manuellt verifiera och ge åtkomst till varje begäran. Detta tar tid, och legitima användare måste vänta på godkännande om det finns en stor mängd begäranden. Artificiell intelligens gör denna process mycket snabbare.

AI Gör Zero Trust Bättre

AI och ML är nödvändiga i zero-trust-säkerhet. De ger många fördelar och strömlinjeformar procedurer för att ge en bra användarupplevelse samtidigt som organisationen skyddas effektivt. Strikt säkerhet har vanligtvis nackdelar, men tillägg av AI och ML ger företag och deras kunder många fördelar.