Säkra mjukvaruleverantörskedjan med AI

Det är ingen hemlighet att mjukvara är en del av våra dagliga liv. Vi använder den för att hålla reda på våra scheman, koppla oss till vänner och familj, hantera våra finanser och utföra dagliga uppgifter på jobbet. Den bekvämlighet och hastighet den erbjuder oss, erbjuder den också cyberkriminella. Särskilt under de senaste åren har det varit omöjligt att ignorera effekterna av cyberattacker, som har stängt av utiliteter, frusit stora företags verksamhet, läckt högt känslig personlig och konkurrenskraftig information och använts för att utvinna miljontals och åter miljontals i sammanlagd lösensumma.

Fördelarna och utmaningarna med AI

Artificiell intelligens (AI) har genererat spännande nya möjligheter för oss inom handel och vardagseffektivitet, och det har gjort detsamma för cyberkriminella. År efter år ser vi att skalan och sofistikeringen av attacker ökar. Med uppkomsten av innovativa tekniker som edge-nätverk – som möjliggör nästa utvecklingsfas för saker som autonoma bilar och 6G – genererar vi också fler attackvektorer för hotaktörer att utnyttja. Det är nu tydligt att cybersäkerhet inte bara är avgörande för att skydda grunden för våra liv idag, utan också för att skydda framgången för vår framtid. AI-baserad säkerhet är oumbärlig för den utmaningen.

En spegelbild av vad den gör för angripare, fungerar AI som en kraftmultiplikator för försvarare. Skala är en av de stora drivkrafterna för affärer, naturligtvis, men också komplexitet, särskilt när det gäller nätverk. AI kan förstärka förmågan hos ett bra säkerhetsteam exponentiellt, vilket gör att de kan hitta, prioritera och åtgärda nätverksvulnerabiliteter som tidigare kunde ha gått förlorade i högen. Precision är nyckeln här: genom att prioritera de farligaste riskerna med AI, kan säkerhetsteam successivt minska risken pågående.

Bortom de mer tekniska aspekterna generar AI i kombination med steg som säkerhetskonsolidering enorma fördelar när det gäller användarupplevelsen. Istället för att behärska en mängd olika (och ibland ganska svåra) verktyg med begränsad interoperabilitet och separata portaler, kan användare med AI-verktyg arbeta i ett intuitivt, konversationsbaserat gränssnitt. Avgörande är att det tillåter team att arbeta från en centraliserad ruta, som erbjuder ett enda fönster till hela nätverket där de kan strategisera och orkestrera säkerhet.

Detta skapar arbetsflödeseffektiviteter som är omöjliga att replikera utan konsolidering och AI. Naturligtvis interagerar vi med AI i dess programvaruform också. Vilket innebär att det inte är immunt mot utnyttjande. Att säkra AI – inte bara inom säkerhet, utan också inom operativa verktyg – måste vara en prioritet.

I själva verket blir AI-modellerna själva måltavlor, eftersom motståndare försöker påverka hur AI tränas och fungerar genom att förgifta data och hitta och utnyttja svagheter direkt genom prompter. De kan använda deepfake-teknik för att undergräva säkerhetsåtgärder som röst- och videokonversationer. De distribuerar generativ AI för att skapa grammatiskt perfekta phishingsfällor för social ingenjörskonst. Specialiserade AI-verktyg kan skanna nätverk för att hitta och utnyttja sårbarheter i en aldrig tidigare skådad skala. Det finns flera viktiga steg som organisationer måste ta för att säkra sin AI-användning.

Fördelarna med Zero Trust för artificiell intelligens

Först och främst är det viktigt att strikt reglera tillgång till AI-tjänster och data. Zero Trust-nätverksåtkomst (ZTNA) är en integrerad del av de flesta centraliserade, AI-baserade säkerhetsplattformar, och det är en av de viktigaste. Utan rigorös segmentering förblir företag sårbara för en angripare, som kan komma in genom vilken vektor som helst – vanligtvis komprometterade autentiseringsuppgifter – och sedan flytta lateralt till de mest lönsamma och skadliga operationerna och datat. Med Zero Trust tilldelas varje person endast den åtkomst de behöver för att utföra sitt jobb och inte mer, vilket begränsar följderna av varje enskild obehörig åtkomst. Utöver det kan Zero Trust också identifiera användarbeteende som ligger utanför deras vanliga omfång, så att även de mest riktade användarkompromisser kan identifieras och åtgärdas snabbt.

ZTNA måste kombineras med andra, AI-specifika säkerhetsåtgärder också. Att säkra AI-pipelinen, så att organisationer har en bra förståelse för de data de konsumerar, dess ursprung och dess specifika användbarhet, snarare än att suga upp allt som är tillgängligt, är en prioritet. Användarutbildning kommer att bli allt viktigare också, eftersom AI-verktyg, särskilt generativa verktyg i stil med ChatGPT, sprids till vardagliga, icke-tekniska anställda. Att etablera en protokoll för säkra prompter är ett exempel, så att anställda inte oavsiktligt laddar upp affärshemligheter, konkurrenskraftig intelligens eller annan känslig information till offentliga AI-motorer. Vi har redan sett vilken effekt detta kan ha på företag, ända till att ogiltigförklara patent.

AI är mer än en övergående fluga. Den har egenskaperna hos en grundläggande teknik som framtiden kan byggas på. Men för att förverkliga dessa vinster, blir säkerhet en primär strategisk målsättning, en motor för innovation, snarare än en eftertanke. Att implementera centraliserade, AI-baserade säkerhetssystem för att säkra AI-användning är det första steget mot framtiden. Genom att utnyttja AI-säkerhet på detta sätt, kan organisationer effektivt utnyttja hela sin verktygssats för att bli mer effektiva och driva bättre verksamhet, kvalitet, tillväxt och utveckling.