Att utnyttja AI för att optimera nätverk och skydda data – tankeledare

av David Ryan, försäljningschef, Cynamics

Stora mängder data genereras dagligen; enligt vissa uppgifter skapas 2,5 kvadriljoner byte data varje dag. I dagens värld är proprietär data en av de mest värdefulla tillgångarna organisationer har, den utgör grunden för verksamheten, identifierar sätt att förbättra processer och öka effektiviteten, den ger insikt i kundinformation, inköpsbeteende och innehåller information om leverantörskedjan. En organisations data är ett av de viktigaste inslagen i verksamheten, och den måste skyddas.

Tyvärr kan människor inte hantera de enorma mängderna data på egen hand. Utöver detta, och viktigare och mer skrämmande, är hur mycket av en organisations data som lämnas oövervakad, med majoriteten av nätverken oskyddade. Detta kan inte bara leda till en attack som kan förstöra organisationen, utan också lämna er i rättsliga svårigheter eftersom ni har brutit mot förtroendet och relationen mellan affärspartner, kunder och leverantörer. Att skydda nätverket och slutligen den proprietära datan bör vara en topprioritet för alla organisationer.

Äldre dataansatser fungerar inte

När företag fortsätter att använda äldre cybersäkerhetsansatser riskerar de de inbyggda blind fläckarna och bakdörrarna som lämnar dem sårbara för attacker och ökar risken för att bli attackerade. Nätverken i sig har förändrats dramatiskt – moderna nätverk blir alltmer komplexa och sammanlänkade varje dag. För att hålla jämna steg har företag uppgraderat sina system och utrustning, utrustat dem med sensorer och anslutit dem till nätverket för att strömlinjeforma verksamheten och ge snabbare tid till värde. Detta fenomen, som också kallas Internet of Things, har lett till en kraftig ökning av sammanlänkningen mellan organisationer. Med den ökade mängden nya tekniska framsteg och utrustning som alla innehåller sensorer som ansluter till nätverket, ökar också potentialen för sårbarheter. Skadliga aktörer letar alltid efter sätt att infiltrera känsliga nätverk, och alltför komplexa och sammanlänkade system tillåter dem att smyga in utan upptäckt.

De flesta äldre ansatser brister i att tillräckligt övervaka modern nätverkstrafik. De använder vanligtvis regelbaserade eller signaturbaserade upptäktssystem som är programmerade för att leta efter specifika hot. Dessa verktyg sägs i princip vad de ska leta efter – vilket är ett stort problem när man betänker den ständigt föränderliga naturen hos cyberattacker. Om systemet inte lär sig att leta efter något, kommer det inte att hitta det – och skadliga aktörer är möjlighetsrika och letar ständigt efter nya sätt att infiltrera nätverk utan upptäckt.

Att använda AI för att hantera dataöversvämningen

Rätt tillämpning av AI-teknik kan ge fullständig insyn i nätverken. Det finns dock några faktorer som hindrar en mer omfattande användning. För det första är många säkerhetsteam små och har begränsade resurser (särskilt med tanke på den pågående och ofta citerade klyftan i cybersäkerhetskompetens) och de saknar förmågan att ordentligt undersöka och utreda tillgängliga lösningar. Dessutom finns det mycket osäkerhet och tvivel kring AI-baserade lösningar, till stor del för att leverantörer påstår sig använda automatisering och AI, men de gör det inte.

För att en produkt eller lösning ska vara riktigt AI-baserad bör den inte kräva betydande manuell inställning eller kontroll. Du bör kunna lägga till den i din nätverksmiljö och den ska omedelbart köras autonomt med minimal manuell inblandning. En riktig AI-baserad lösning övervakar automatiskt ditt nätverk för att upptäcka avvikelser och hot, vilket utlöser lämpliga principer autonomt och intelligently. Den övervakar allt som sker i ditt nätverk, så att du kan fokusera på verksamheten.

AI i nätverksupptäckt och svar (NDR) kan upptäcka dolda trafikmönster, sekvenser och beteenden som föregår attacker för snabb och exakt förutsägelse. Detta hjälper till att blockera de mest skadliga hoten som sker idag, inklusive DDoS-attacker och ransomware, komprometterade slutpunkter och C&C-kommunikation, långt innan de når känsliga tillgångar.

Medan det är omöjligt att sortera igenom stora mängder data och nätverkspaket manuellt, även med automatiserade lösningar, är det inte praktiskt eller effektivt. Lyckligtvis kan organisationer, genom provbaserade protokoll som utnyttjar AI, förvänta sig full nätverksinsyn från varje NDR-lösning. Dessa metoder använder avancerade provtagningsmetoder för att minimera resurskraven på nätverket, möjliggjort av sofistikerad AI och ML.

Bästa metoder för att använda AI

För att börja integrera AI i din nätverkssäkerhet, undersök produkter som inte ökar din angreppsyta – lösningar som är oberoende av leverantör och som inte kräver infrastrukturförändringar. Lösningar som är molnbaserade och inte kräver hårdvaruapparater, agenter, sonder eller sensorer i ditt nätverk. Är lösningar som kräver mycket manuell ansträngning verkligen artificiell intelligens? Eller belastar de dina redan överbelastade, underbemannade och underutbildade säkerhetsteam?

Att bestämma vilken AI-driven NDR som är rätt för ditt företag kräver att du överväger två huvudsakliga faktorer. Först, identifiera vilken åtkomst eller ändringar som måste göras i ditt nätverk för att lösningen ska fungera korrekt. För det andra, bestäm om lösningen kräver apparater, agenter, sonder, sensorer etc. för att fungera effektivt.

Idealiskt sett är lösningar som distribueras i molnet och inte kräver någon lokal närvaro att föredra. Dessa lösningar skalar vanligtvis snabbare, ger snabbare tid till värde, är mer resilienta, portabla och kostnadseffektiva. Dessutom, när du introducerar nya enheter i din infrastruktur, börjar du öka angreppsytan, nätverkskomplexiteten och potentialen för sårbarheter att smyga in i sprickorna.

Riktig artificiell intelligens bör vara artificiell, den bör kunna lära sig och bygga ut ditt nätverk utan att kräva förhandsmanuell ansträngning, tid och resurser. Hotlandskapet förändras ständigt, att ligga före den föränderliga miljön är avgörande för hotupptäckt och förutsägelse, samt för att förbli framgångsrik i att förhindra cyberattacker.

Nätverkssäkerhet möjliggör verksamhet

Människor kan bara göra så mycket, och med den kraftiga ökningen av sammanlänkning, datagenerering och nätverkstrafik, är det osannolikt och oansvarigt att organisationer antar att säkerhetsteam kan hantera det utan AI. Rätt tillämpning av AI-teknik kan ge fullständig insyn och upptäcka sofistikerade, osynliga hot genom att analysera bara radikalt små trafikprover utan några agenter eller apparater. Detta innebär att nätverksprestandan inte lider när säkerheten ökar. All din data är säker, vilket möjliggör att du kan få nya affärsinsikter, förbättra processer och upptäcka nya marknadsmöjligheter, vilket förvandlar nätverkssäkerhet till en affärsdrivare och inte en pågående kostnadsenhet. c-prover utan några agenter eller apparater. Detta innebär att nätverksprestandan inte lider när säkerheten ökar. All din data är säker, vilket möjliggör att du kan få nya affärsinsikter, förbättra processer och upptäcka nya marknadsmöjligheter, vilket förvandlar nätverkssäkerhet till en affärsdrivare och inte en pågående kostnadsenhet.