วิธีการที่ปัญญาประดิษฐ์เสริมสร้างความปลอดภัยแบบ Zero Trust

เทคโนโลยีกำลังพัฒนาและเปลี่ยนแปลงอย่างต่อเนื่อง ทำให้อุตสาหกรรมต่างๆ ต้องปรับตัว เทคโนโลยีความปลอดภัยแบบ Zero Trust กำลังสร้างความตื่นตระหนกในโลกของความปลอดภัยทางไซเบอร์ หลายๆ ธุรกิจได้รับการยอมรับอย่างรวดเร็วเพื่อให้มีความสบายใจขณะที่พนักงานทำงานอย่างปลอดภัยจากทุกที่

ความปลอดภัยแบบ Zero Trust ต้องการเทคโนโลยีที่แข็งแกร่งในการทำงานอย่างมีประสิทธิภาพ และด้วยการเพิ่มขึ้นของปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) จึงเป็นตัวเลือกที่ชัดเจน มาเรียนรู้เกี่ยวกับความปลอดภัยแบบ Zero Trust และวิธีการที่ AI เสริมสร้างความปลอดภัยแบบนี้

ความปลอดภัยแบบ Zero Trust คืออะไร?

ความปลอดภัยแบบ Zero Trust ใช้หลักการที่ผู้ใช้ใดๆ ไม่ว่า 设备จะอยู่ในหรือนอกเครือข่าย ต้องได้รับการยืนยันต่อเนื่องเพื่อให้สามารถเข้าถึงเครือข่ายส่วนตัว แอปพลิเคชัน หรือข้อมูลได้ ความปลอดภัยแบบดั้งเดิมไม่ได้ปฏิบัติตามหลักการนี้

ความปลอดภัยของเครือข่าย IT มาตรฐานทำให้การเข้าถึงจากภายนอกเครือข่ายยาก แต่ผู้ใช้ที่อยู่ภายในเครือข่ายจะถูกเชื่อถือโดยอัตโนมัติ ในขณะที่สิ่งนี้ทำงานได้ดีในอดีต แต่ก็ทำให้ธุรกิจต้องเผชิญกับความท้าทายในยุคปัจจุบัน องค์กรไม่ได้มีข้อมูลอยู่ในสถานที่เดียว แต่อยู่ในคลาวด์

ผู้คนเปลี่ยนไปทำงานจากที่บ้านระหว่างการระบาดของโควิด-19 ซึ่งหมายความว่าข้อมูลที่เก็บไว้ในคลาวด์ถูกเข้าถึงจากที่ต่างๆ และเครือข่ายถูกป้องกันด้วยมาตรการรักษาความปลอดภัยเพียงอย่างเดียว ซึ่งอาจทำให้ธุรกิจต้องเผชิญกับการละเมิดข้อมูล ซึ่งมีค่าใช้จ่ายเฉลี่ย 4.35 ล้านดอลลาร์ต่อการละเมิดทั่วโลก และค่าใช้จ่ายเฉลี่ย 9.44 ล้านดอลลาร์ต่อการละเมิดในสหรัฐอเมริกาในการแก้ไขในปี 2022

ความปลอดภัยแบบ Zero Trust เพิ่มอีกชั้นหนึ่งของความปลอดภัยที่ให้ธุรกิจมีความสบายใจ ความปลอดภัยแบบ Zero Trust ไม่เชื่อถือใคร ไม่ว่าจะอยู่ในหรือนอกเครือข่าย และยืนยันต่อเนื่องผู้ใช้ที่พยายามเข้าถึงข้อมูล

ความปลอดภัยแบบ Zero Trust ปฏิบัติตามหลักการรักษาความปลอดภัย 4 ประการ:

1. การควบคุมการเข้าถึงสำหรับอุปกรณ์: ความปลอดภัยแบบ Zero Trust ติดตามอุปกรณ์ที่พยายามเข้าถึงเครือข่ายอย่างต่อเนื่อง และกำหนดว่ามีความเสี่ยงหรือไม่ และยืนยันต่อเนื่อง
2. การยืนยันตัวตนแบบหลายปัจจัย: ความปลอดภัยแบบ Zero Trust ต้องการหลักฐานเพิ่มเติมเพื่อให้สามารถเข้าถึงผู้ใช้ได้ ยังคงต้องการรหัสผ่านเหมือนกับความปลอดภัยแบบดั้งเดิม แต่สามารถขอให้ผู้ใช้ยืนยันตัวตนในแบบอื่น เช่น รหัส PIN ที่ส่งไปยังอุปกรณ์อื่น
3. การยืนยันต่อเนื่อง: ความปลอดภัยแบบ Zero Trust ไม่เชื่อถืออุปกรณ์ใดๆ ทั้งในหรือนอกเครือข่าย ผู้ใช้ทุกคนถูกติดตามและยืนยันต่อเนื่อง
4. การแบ่งส่วนเครือข่าย: ผู้ใช้ได้รับอนุญาตให้เข้าถึงส่วนหนึ่งของเครือข่าย แต่ส่วนอื่นๆ ถูกจำกัด ซึ่งป้องกันไม่ให้แฮกเกอร์สามารถเคลื่อนย้ายและทำลายระบบได้ แฮกเกอร์สามารถถูกตรวจพบและถอดออกเพื่อป้องกันความเสียหายเพิ่มเติม

3 วิธีที่ AI และ ML สามารถเสริมสร้างความปลอดภัยแบบ Zero Trust

ความปลอดภัยแบบ Zero Trust ทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นด้วย AI และ ML ซึ่งช่วยให้ทีม IT และองค์กรปกป้องเครือข่ายของตนได้อย่างเหมาะสม

1. ให้ผู้ใช้มีประสบการณ์ที่ดีขึ้น

ความปลอดภัยที่เพิ่มขึ้นมักมีค่าใช้จ่ายที่อาจเป็นข้อเสียสำหรับหลายๆ บริษัท – ประสบการณ์ของผู้ใช้ การเพิ่มชั้นการป้องกันหลายชั้นนี้ให้ประโยชน์มากมายแก่องค์กร แต่ก็อาจทำให้ผู้ใช้ต้องผ่านขั้นตอนหลายขั้นตอนเพื่อให้สามารถเข้าถึงได้

ประสบการณ์ของผู้ใช้เป็นสิ่งสำคัญ บุคคลที่ไม่ปฏิบัติตามระเบียบวิธีสามารถทำลายองค์กรได้ ซึ่งเป็นปัญหาที่ AI และ ML ช่วยแก้ไข

AI และ ML เพิ่มประสบการณ์ทั้งหมด สำหรับผู้ใช้ที่ถูกต้อง ในอดีตพวกเขาอาจต้องรอเป็นเวลานานเพื่อให้คำขอของตนได้รับการอนุมัติเนื่องจากคำขอเหล่านั้นเป็นแบบแมนนวล AI สามารถเร่งกระบวนการนี้ได้อย่างมาก

2. สร้างและคำนวณคะแนนความเสี่ยง

ML เรียนรู้จากประสบการณ์ในอดีต ซึ่งสามารถช่วยให้ความปลอดภัยแบบ Zero Trust สร้างคะแนนความเสี่ยงแบบเรียลไทม์ได้ คะแนนเหล่านี้ขึ้นอยู่กับเครือข่าย อุปกรณ์ และข้อมูลอื่นๆ ที่เกี่ยวข้อง องค์กรสามารถพิจารณาคะแนนเหล่านี้เมื่อมีการขอเข้าถึงและตัดสินใจว่าจะมอบสิทธิ์ใด

ตัวอย่างเช่น หากคะแนนความเสี่ยงสูงแต่ไม่มากพอที่จะบ่งบอกถึงภัยคุกคาม อาจมีการดำเนินการเพิ่มเติมเพื่อยืนยันตัวตนผู้ใช้ ซึ่งเพิ่มชั้นความปลอดภัยอีกชั้นหนึ่งให้กับโครงสร้างความปลอดภัยแบบ Zero Trust คะแนนเหล่านี้สามารถนำมาพิจารณาเพื่อให้สิทธิ์การเข้าถึง

คะแนนความเสี่ยงเหล่านี้สามารถพิจารณาปัจจัยต่อไปนี้:

1. ที่ตั้งและเวลาที่อุปกรณ์ขอเข้าถึงและวันที่เกิดขึ้น
2. การขอเข้าถึงข้อมูลที่ไม่ปกติหรือการเปลี่ยนแปลงที่ไม่คาดคิดในสิ่งที่สามารถขอเข้าถึงได้
3. รายละเอียดผู้ใช้ เช่นแผนกที่ทำงาน
4. ข้อมูลเกี่ยวกับอุปกรณ์ที่ขอเข้าถึง รวมถึงความปลอดภัย เว็บเบราว์เซอร์ และระบบปฏิบัติการ

3. ให้สิทธิ์การเข้าถึงผู้ใช้โดยอัตโนมัติ

AI สามารถอนุญาตให้เข้าถึงโดยอัตโนมัติ โดยพิจารณาจากคะแนนความเสี่ยงที่สร้างขึ้น ซึ่งช่วยประหยัดเวลาให้กับทีม IT

ปัจจุบันทีม IT ต้องยืนยันและให้สิทธิ์การเข้าถึงทุกๆ คำขอโดยอัตโนมัติ ซึ่งใช้เวลา และผู้ใช้ที่ถูกต้องต้องรอการอนุมัติหากมีการขอเข้าถึงจำนวนมาก AI ทำให้กระบวนการนี้เร็วขึ้นมาก

AI ทำให้ความปลอดภัยแบบ Zero Trust ดีขึ้น

AI และ ML เป็นสิ่งจำเป็นในความปลอดภัยแบบ Zero Trust พวกมันให้ประโยชน์มากมายและทำให้กระบวนการทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ เพื่อให้ผู้ใช้มีประสบการณ์ที่ดีในขณะเดียวกันก็ปกป้ององค์กรอย่างมีประสิทธิภาพ ความปลอดภัยที่เข้มงวดมักมีข้อเสีย แต่การเพิ่ม AI และ ML ให้ธุรกิจและลูกค้ามีประโยชน์มากมาย