Агнідіпта Саркар, головний євангеліст, ColorTokens — серія інтерв’ю

Agnidipta Sarkar, Chief Evangelist, ColorTokens є лідером у галузі кібербезпеки та цифрової стійкості з більш ніж трьома десятиліттями досвіду, що охоплює кіберзахист, управління ризиками, безперервність бізнесу, конфіденційність та Zero Trust. У ColorTokens він співпрацює з радами директорів, керівниками C‑suite та лідерами безпеки, щоб посилити готовність до порушень і пов’язати програми кібербезпеки з бізнес‑пріоритетами, одночасно беручи участь у міжнародних стандартах і галузевих ініціативах через організації, включаючи ISO, Cloud Security Alliance, NIST та ISA. Перед приєднанням до ColorTokens Саркар був Group CISO у Biocon і займав старші керівні посади в галузі інформаційної безпеки та управління ризиками в компаніях, таких як DXC Technology, Hewlett Packard Enterprise та HP.

ColorTokens – це компанія з кібербезпеки, орієнтована на мікросегментацію, Zero Trust і допомогу підприємствам стати більш стійкими, коли зловмисники проникають через традиційні периметральні захисти. Її флагманська платформа Xshield Enterprise Microsegmentation Platform створена для запобігання латеральному переміщенню атакувальників і шкідливого ПЗ у межах організації шляхом створення детальних меж безпеки навколо робочих навантажень і активів у дата‑центрах, хмарній інфраструктурі, кінцевих точках, середовищах Kubernetes, операційних технологіях (OT) та пристроях Інтернету речей (IoT). Платформа також включає AI‑допоміжні робочі процеси для виявлення середовищ, створення політик сегментації та прискорення їх розгортання, з ширшою метою зменшити поверхню атаки організації та обмежити потенційний вплив, або «радіус вибуху», успішного порушення.

Ви провели понад три десятиліття, переходячи від практичних ролей у мережах та безпеці в HCL, Wipro, HP, HPE та DXC до посади Group Chief Information Security Officer у Biocon та внеску у міжнародні стандарти безпеки. Як ваш досвід на передовій сформував переконання, що організації мають готуватися до локалізації порушень, а не вважати, що можуть запобігти кожному вторгненню?

У моїх перших роках у HCL і Wipro кібербезпека була схожа на Дикий Захід: захоплююча, хаотична і сповнена можливостей. Я занурювався, експериментував, помилявся, вчився і досягав успіху у всьому, що технологія могла кинути мені: міжмережеві екрани, IDS, MFA, шифрування, аудити, управління. Але справжнє навчання настало, коли я спостерігав перший інцидент безпеки. Раптом усі ці кращі практики розвалилися під тиском. Це був мій сигнал до пробудження.

У HP я спостерігав хаос з переднього ряду, спочатку як спостерігач, потім як керівник операцій, спостерігаючи за хаосом зблизька. Кожен інцидент підкреслював одну й ту ж істину: ІТ ніколи не стоїть на місці, і жодне інвестування не гарантує безпеки. Коли я нарешті став Group CISO, я зрозумів, що моя робота – створити «плейбук» для реагування на порушення, не лише для операцій безпеки, а й для всієї організації. Такий «плейбук» має бути повторюваним, передбачуваним і здатним підтримувати роботу бізнесу під час шторму, постійно вдосконалюючи операції безпеки.

На папері інструменти виглядали ідеально. У реальності управління ІТ‑службами виявляло недоліки, які ви ніколи не передбачали. Управління активами, патчинг, конфігурація, зміни, ризики – усе це сплутано з людськими помилками. Ось де ховається цифрова вразливість, і коли спрацьовують сигнали тривоги, розплутати це – справжній кошмар. Не існує сценарію для «військової кімнати», коли відбувається порушення. Хаос – правило, а не виняток. Ось чому я присвятив свою кар’єру створенню структури в центрі бурі і допомозі лідерам розрізняти шум і керувати ризиком, а не бути захопленим ним.

Озираючись назад, я вдячний за кожен урок – спостереження з боку, занурення у саму гущу атак і, нарешті, керування з передової. Тому я пропагую готовність до порушень як мистецтво, а не лише науку. Ви можете планувати атаки весь день, але важливо те, що відбувається у «військовій кімнаті», коли лідери мають тримати лінію. Така ясність приходить лише через досвід.

Саме тому я створив рамкову модель готовності до порушень, щоб передбачати, протистояти і розвивати здатність протистояти наступній кібератаці. Модель допомагає організаціям рухатися разом зі штормом, а не проти нього. Кінцева мета – втілити Koun Ryusui, плаваючи, як хмари, течучи, як вода, щоб коли наступна безпрецедентна атака вдарить, замість хаосу підприємства застосовували структуровану гнучкість і стійкість, використовуючи свої технологічні інвестиції, щоб вийти сильнішими і впевненішими.

AI допомагає зловмисникам автоматизувати розвідку, експлуатацію вразливостей і латеральне переміщення, потенційно стискаючи дії, які колись займали тижні, до годин або хвилин. Які частини традиційної моделі реагування на інциденти стають неефективними, коли атаки починають працювати зі швидкістю машини?

Коли атаки рухаються зі швидкістю машини, захисники, які виживають, – це ті, хто може аналізувати і діяти швидше за противника. Так, AI дає зловмисникам нові інструменти, але воно також посилює захисників. За моїм досвідом існує два підходи до цих безпрецедентних, AI‑підсилених атак.

По‑перше, треба переосмислити свою цифрову архітектуру. Створюйте зони готовності до порушень і мікросегменти, які відокремлюють ваші «коронні коштовності» від решти. Уявіть це як лабіринт: деякі шляхи відкриті, інші заблоковані, ускладнюючи неавторизованим ідентичностям вільне переміщення. Так ви гальмуєте AI‑підсилені атаки, уповільнюючи їх, бо лабіринт постійно змінюється разом із змінами цифрових систем.

По‑друге, потрібні шаблони, «плейбуки» і чітко визначені ролі, готові ще до того, як задзвонить сигнал. Щоб коли це станеться, кожна людина і кожна машина знали, що треба робити і в якій пріоритетності. Трюк – купити час і сповільнити AI, змусити його працювати важче і позбавити легкого переміщення. Ось як ваші захисти залишаються у бою, коли кожен мілісекунд важливий.

Запитайте будь‑якого моряка, який пережив прорив підводної човна. Коли вода вривається, немає часу гадати, куди вона підете. Потрібно заздалегідь підкріпити правильні двері, знаючи, що треба підтримувати в роботі і де буде тиск. Коли прорив відбувається, ви лише ізолюєте затоплений відсік і підтримуєте роботу решти судна. Це захист вашого мінімального життєздатного бізнесу. У цифровому світі це ваш мінімальний життєздатний цифровий підрозділ.

Ось про що йдеться у готовності до порушень. Якщо атака все ж прорветься, ви ізолюєте уражену ділянку, активуєте BCP і підтримуєте роботу незайнятого ядра бізнесу. Ні вимкнення, ні криза. Просто інцидент‑надзвичайна ситуація.

Ви пропагуєте обговорення готовності до порушень у бізнес‑ і фінансових термінах, а не лише як технічне питання. Які метрики повинні використовувати ради, щоб визначити, чи організація зможе продовжувати роботу під час серйозної кібератаки?

Порушення вражають не лише ваші системи; вони вражають усе і всіх, хто від них залежить. Запитайте пацієнта, якого відмовили в госпіталі, мандрівника, застряглого в аеропорту, чи автодилера, що залишився в боргах місяцями. Це реальна вартість кібератаки. Питання не «як», а «коли». Тому ради повинні розглядати готовність до порушень як бізнес‑ і фінансову імперативу.

Існує два показники, які кожна рада повинна відстежувати.

По‑першому, визначте обсяг матеріального впливу, який рада готова прийняти в ім’я цифрових та AI‑амбіцій. Це встановлює планку, скільки вашого цифрового підрозділу має залишатися працездатним під час порушення. Я називаю це Максимально Прийнятний Матеріальний Вплив (MAMI) і Мінімальний Життєздатний Цифровий Підрозділ (MVDE).

Багато плутають MVDE з безперервністю бізнесу, але це не те саме. Якщо ви вважаєте, що прийнятний вплив – менше 10 %, тоді 90 % вашого бізнесу має працювати навіть під час порушення. Більшість планів безперервності бізнесу повертають лише до 30 % у кращому випадку, залишаючи 60 % вашого цифрового бізнесу під загрозою. Цей парадокс не дає спати лідерам.

Якщо ви встановите MVDE на рівні 70 %, ви можете запевнити зацікавлених, що інвестуєте в захист, який підтримує роботу бізнесу навіть у найгірший момент, будуючи лабіринт, складний для людей і AI‑зловмисників, і здатний ізолювати атаки зі швидкістю машини. Саме тут мікросегментація стає фундаментальним «цеглинкою». Тепер ви можете підключити більшість ваших інвестицій у кібербезпеку – EDR, міжмережеві екрани, SASE, ідентифікацію (людську і нелюдську), доступ, авторизацію та OT‑безпеку – в одну безшовно зв’язану сигнальну площину, яку ваш SOC може використовувати під час активних порушень, щоб локалізувати кібератаки і ізолювати MVDE.

Відстежуйте MAMI і MVDE щоквартально для кожної нової цифрової та AI‑ініціативи, і ваші інвестори та зацікавлені сторони будуть шукати лише докази того, наскільки ефективно керується стійкість.

«Радіус вибуху» все частіше використовується як міра кіберстійкості. Як організація може розрахувати свій потенційний радіус вибуху до атаки і який рівень експозиції вважається прийнятним?

Радіус вибуху має значення. Значно.

Але це не єдина метрика, яка важлива. Я завжди радив оцінювати ваш поточний радіус вибуху як перший крок до створення Zero‑Trust, готового до порушень підрозділу. Все, що вам потрібно, – це Оцінка Впливу Готовності до Порушень (BRIA), неінвазивний, API‑орієнтований аналіз, що використовує ваш існуючий EDR. Для OT та мейнфреймів можуть знадобитися агенти або апарати.

Не весь радіус вибуху поганий. Іноді він критичний для продуктивності застосунків. Диявол у деталях. Візьмемо службу кешу, яка прискорює пошук інформації про товари та сеанси користувачів. Вона потребує системного зв’язку, щоб працювати платформою електронної комерції з багатьма мікросервісами. Але той самий радіус вибуху стає вразливістю, якщо неавторизовані користувачі або системи можуть до нього доступитися.

Не можна розглядати радіус вибуху окремо. Поєднуйте його з іншими патернами безпеки, такими як аномалії поведінки, зловживання доступом, підвищення привілеїв, перевищення авторизації та помилки автентифікації, щоб по‑справжньому зрозуміти вашу експозицію. І пам’ятайте, що те, що прийнятно в одній галузі, може стати «фактором розриву» в іншій.

Як готовність до порушень відрізняється від традиційного реагування на інциденти, відновлення після катастроф, безперервності бізнесу та програм Zero‑Trust, і де має бути відповідальність за координацію цих дисциплін?

Це не окремі теми; це переплетені дисципліни, які мають координуватись навколо єдиного бізнес‑результату.

Я визначаю готовність до порушень як дисципліну корпоративної стійкості: безперервну підготовку, архітектуру, вправи та управління організацією, щоб передбачати атаки, обмежувати радіус вибуху, підтримувати MVDE у межах заздалегідь визначеного MAMI та відновлювати можливості під час локалізації атаки. Готовність до порушень – це озброєння архітектури Zero Trust, яке визначає, що має статися до, під час і після кібератаки. Вона змінює питання з «Як ми тримаємо зловмисників поза межами?» на «Як ми гарантуємо, що інцидент не завдасть більше шкоди, ніж ми готові терпіти, і скільки бізнесу може продовжувати працювати під час нашої реакції?». Готовність до порушень стосується виживання, поки інцидент триває.

Концептуальний стрибок значний. Різні корпоративні практики резервного копіювання та відновлення, реагування на інциденти, відновлення після катастроф і безперервність бізнесу грають важливу роль у готовності, бо вони керують перебоями. Вони починаються, коли системи атаковані. Усі три програми – реагування на інциденти, відновлення після катастроф і безперервність бізнесу – орієнтовані на питання «Як швидко ми можемо відновити те, що було порушено?». Готовність до порушень орієнтована на питання «Скільки з цього може залишитися доступним спочатку?».

Готовність до порушень руйнує силоси, щоб забезпечити управління бізнес‑наслідками компромісу, і зацікавлені сторони отримують впевненість, зосереджуючись на тому, як зберегти більшість підрозділу «незайнятим» і активувати BC/DR лише для ураженої частини. Відповідальність за готовність лежить на вищому керівництві. CEO/Рада визначають ризикову толерантність і прийнятний бізнес‑результат. COO або еквівалентний керівник з корпоративної стійкості має координувати готовність у всій організації, а CISO – відповідати за вимір кібербезпеки.

Для підприємств, які прагнуть досягти стану Kuon Ryushi, важливим є повне залучення організації, використання технологій і AI для управління наслідками кібератаки.

ColorTokens використовує AI, щоб допомогти командам безпеки аналізувати середовища та швидше генерувати політики мікросегментації. Де організації мають довіряти AI автоматизувати захисні рішення, а які дії ізоляції мають залишатися під людським контролем?

Звичайно. Ми саме це робимо.

Але давайте уточнимо: «використовувати AI, щоб допомогти командам безпеки» – це лише вершина айсберга. У ColorTokens ми віримо у відповідальне використання AI, щоб зробити підприємства дійсно готовими до порушень. Є набагато більша історія, ніж просто «AI полегшує мікросегментацію».

Недавні інциденти з Anthropic, OpenAI, AISI та навіть випадок з бронюванням спортзалу в Австралії – це провали архітектури, а не управління. Коли автономний AI виходить за межі пісочниці, це не завжди злісно чи ненадійно. Справа в тому, як була побудована архітектура. Люди мають чітко визначити робоче поле, а AI має залишатися в його межах. Ось де вступає управління.

Наприклад, ви можете дозволити AI ізолювати будь‑яку кінцеву точку, позначену як скомпрометована, якщо впевненість перевищує певний поріг, за винятком OT‑систем безпеки, контролера домену, платіжної системи чи активу управління виробництвом. Це обмежена автономність. Але це легше сказати, ніж зробити, бо потрібна контекстно‑специфічна архітектура, чітко викладена експертами.

На мій погляд і за досвід, компанії мають використовувати AI для виявлення, кореляції, картографії залежностей, аналізу шляхів атаки, аналізу радіуса вибуху, рекомендацій політик, синтезу політик, симуляції політик, оптимізації політик низького ризику, попередньо авторизованої ізоляції та безперервної верифікації, залишаючи визначення бізнес‑критичності, прийнятного порушення, меж безпеки, визначення «коронних коштовностей», обмежень безпеки (в OT), максимально прийнятного впливу, порогів автономії, схвалень виключень, великої виробничої ізоляції та незворотних дій людям.

Підсумок – AI має мати достатню свободу для виконання завдання, але під чіткими умовами, що забезпечуються інфраструктурою поза його сферою контролю. AI має пропонувати дії, чекати схвалення людей і лише потім впроваджувати зміни зі швидкістю машини. Мета не зробити AI автономним. Мета – створити обмежену захисну автономність.

У ColorTokens ми використовуємо AI, щоб цикл контролю захисника був достатньо швидким, щоб наздогнати атакувальників. Централізоване прийняття рішень щодо політик, множинні механізми впровадження, багата телеметрія, захист без агентів для систем, які не можуть запускати агенти, підтримка хмари та контейнерів, а також AI‑допоміжне виявлення та синтез політик – усе це частина AI‑підтримуваної готовності до порушень.

Мікросегментація існувала як концепція роками, проте організації часто асоціювали її зі складними розгортаннями та жорсткими політиками. Що технологічно змінилося, що зробило її практичнішою в хмарній інфраструктурі, середовищах Kubernetes, кінцевих точках, застарілих системах та операційних технологіях?

Декілька речей.

Те, що колись було «елегантним» способом підключення та контролю мереж, забезпечуючи виділену пропускну здатність, перетворилося у фундаментальну можливість кібербезпеки. Сьогодні мікросегментація може перетворити великі підприємства у готові до порушень організації швидко і впевнено. Технологічні зрушення допомогли нам залишити старі болі: картографування залежностей, переосмислення мережевих меж, налаштування VLAN та міжмережевих екранів, ручне написання правил і страх перед порушенням бізнес‑трафіку. Раніше сегментація була повільною, дорогою і обмежувалася дата‑центром. Тепер – ні.

По‑перше, ідентифікація тепер головний канал кібератак. Тому розширене управління ідентифікацією – перший принцип Zero Trust. У сучасних хмарах IP‑адреси не мають сенсу для безпеки. Сучасна мікросегментація використовує ідентифікацію, доступ, робоче навантаження, застосунок, сервіс і контекст, а не лише мережеве розташування. Межа безпеки слідує за ідентифікацією, доступом і застосунком, а не лише за інфраструктурою.

По‑друге, мікросегментація без агентів тепер виходить за межі апаратних пристроїв. Вона розширює захист на застарілі системи, IoT‑пристрої та OT, які не можуть запускати агенти. Сучасна мікросегментація інтегрується з EDR, розширюючи охоплення і скорочуючи час розгортання з місяців до годин, бо EDR вже має потрібну телеметрію.

Нарешті, AI усуває останнє велике вузьке місце: інженерію політик готовності до порушень, специфічних для контексту. AI може аналізувати безліч даних, картографувати залежності та шляхи атак, рекомендувати зони та політики мікросегментації, і симулювати їхній вплив перед впровадженням. Сучасна мікросегментація впроваджує політики безпосередньо на кінцевих точках і робочих навантаженнях за допомогою вбудованих засобів ОС. Вам більше не треба переосмислювати мережу; мікросегментація стала безшовною, а політика слідує за робочим навантаженням, куди б воно не йшло.

Мета – не лише блокувати кожну спробу латерального переміщення. А й аналізувати достатньо сигналів зі швидкістю машини, щоб коли зловмисник проникне, скомпрометоване навантаження не стало «автошляхом» до всього іншого. Сучасна мікросегментація вже не просто розділяє мережі, а контролює та моніторить радіус вибуху.

Які докази мають вимагати керівники, оцінюючи фінансову доцільність мікросегментації, зокрема щодо часу простою від ransomware, премій кіберстрахування, регуляторної експозиції та вартості підтримки критичних сервісів під час атаки?

Фінансове визначення впливу порушення та кореляція інвестицій у мікросегментацію, які можуть забезпечити незайняту роботу під час порушення, вимагає, щоб керівники спочатку усвідомили, що кібератаки будуть успішними, незалежно від інвестицій у кібербезпеку. У 2025‑2026 роках організації, які зазнали кібератак і несподіваного часу простою, включали багато фінансово сильних компаній, таких як JLR, Nike та Stryker. Тому питання не «якщо», а «коли».

Прийнявши цю реальність, інвестування у фундаментальну готовність до порушень стає терміновим і питанням виживання бізнесу. Щоб інвестувати розумно, розглянемо докладніше два індикатори на рівні ради.

Перший – показник життєздатності. Максимально Прийнятний Матеріальний Вплив (MAMI), який топ‑менеджмент і керівний орган готові прийняти для амбіцій цифрової трансформації чи впровадження AI. Спочатку це може бути цифра доходу, але з часом має розширюватись до фінансової життєздатності, довіри клієнтів, репутації чи бренду.

Другий – індикатор конкурентної переваги. Мінімальний Життєздатний Цифровий Підрозділ (MVDE), який має залишатися в роботі навіть під час найнепрецедентніших кібератак. Усі бізнес‑кейси нових ініціатив мають враховувати обидва фактори. MVDE може стартувати з 70 % і зростати залежно від успіху програми ідентифікації та мікросегментації.

Ось що керівники мають шукати, оцінюючи мікросегментацію:

1. Чи дозволяє платформа мікросегментації працювати в уніфікованій формі для дата‑центрів, користувачів, OT‑систем і хмари?
2. Який відсоток нашого підприємства структурується у зони та мікросегменти, орієнтовані на матеріальний вплив на бізнес, порівняно з попереднім оглядом?
3. Як швидко рішення мікросегментації може стати оперативним з зонами, мікросегментами та контрольованими каналами, розрахованими на підтримку MVDE?
4. Чи може рішення мікросегментації інтегруватись з EDR і використовувати його як агент для зменшення навантаження агентів?
5. Чи використовує платформа мікросегментації будь‑який діалоговий штучний інтелект для визначення контекстно‑специфічних правил і політик?
6. Чи маємо можливість моніторити зміни в поведінці дійсних користувачів у застосунках і обмежувати помилкових користувачів за ідентифікацією?
7. Чи може середній час виявлення та реагування шляхом ізоляції зловмисної поведінки масштабуватись з новими цифровими та AI‑ініціативами в бізнесі?
8. Чи може платформа мікросегментації симулювати та моделювати сценарії кіберзахисту для поступового зменшення експозиції порушень операцій?

Хоча це охоплює більшість випадків використання, відповідність вимагатиме індивідуальних заяв про застосовність для кожного регулювання, які можуть пояснити, яка частина регламенту може бути задоволена безпосередньо платформою ColorTokens, що потребує процесу навколо технології, а що потребує додаткових технологій і процесів.

Багато організацій проводять тестування на проникнення та вправи з реагування на інциденти, проте це не завжди показує, наскільки далеко зловмисник може переміститися після отримання доступу. Як компанії повинні тестувати ізоляцію та життєздатність за реалістичних умов AI‑прискорених атак?

Якщо організації мають впровадити сутність Koun Ryusui у створення готовності до порушень, вони повинні інтегрувати мікросегментацію в існуючі операції кібербезпеки та розвивати її з часом. Для цього мікросегментація потребує інтеграції сигналів з іншими інструментами у Центрі Операцій Безпеки, такими як SIEM, EDR, Next‑Gen Firewalls тощо. Це забезпечить, що AI‑підсилена мікросегментація може оркеструвати ізоляцію за потреби, спираючись на індикатори атаки та аномалії поведінки.

Тоді вам потрібні не окремі тести, а вправи, що допомагають розвивати вашу готовність до порушень.

Існує три аспекти, які слід випробовувати, якщо ваша мікросегментація та життєздатність реалістичні. Перший – поточний стан готовності до порушень. Це можна виконати перед розгортанням ColorTokens, після впровадження політик і після кожної зміни, щоб визначити, чи змінилася архітектура вашого ЛАБІРИНТУ, який містить зони готовності до порушень, мікросегменти та контрольовані канали, орієнтовані на матеріальний вплив.

Другий – швидкість, з якою ви можете ізолювати кібератаки, коли відбувається реальне порушення. Ключові параметри для тесту – точність виявлення та швидкість ізоляції MVDE за допомогою AI. Це можна робити через тестування на проникнення, вправи «red‑team» та оцінки симуляції атак. Тести мають проводитися без повідомлення Центру Операцій Безпеки, щоб перевірити їх реакцію на змінні параметри порушення.

Третій – як ваша організація реагуватиме у реальному сценарії порушення. Перед вправами переконайтеся, що ваші «playbooks» готовності до порушень повідомлені всім відповідним внутрішнім зацікавленим сторонам, технічним підрядникам і постачальникам обслуговування, особливо власникам активів та інтеграторам OT‑систем. Потім проведіть симульовані вправи перед проведенням «red‑team» оцінки, щоб надати реалістичний досвід.

Коли підприємства впроваджують автономних AI‑агентів з доступом до застосунків, даних, облікових даних і інфраструктури, як готовність до порушень повинна еволюціонувати, щоб ізолювати не лише скомпрометовані людські облікові записи та пристрої, а й скомпрометованих або некоректно працюючих AI‑агентів?

Готовність до порушень має еволюціонувати від ізоляції скомпрометованих людських облікових записів і пристроїв до розгляду автономних AI‑агентів як окремого, високошвидкісного класу не‑людської ідентичності (NHI), які можуть діяти з легітимними обліковими даними на швидкості машини. Проблема виглядає значною на папері, бо NHI, за оцінками, можуть переважати людські ідентичності в 250 разів.

Агенти руйнують традиційні контролі, орієнтовані на користувачів, кінцеві точки та статичні сервісні облікові записи. Вони мають живий доступ до застосунків, даних, облікових даних та інфраструктури; розмірковують і ланцюжать дії безперервно; і можуть бути скомпрометовані через ін’єкцію підказок, отруєння інструментів, маніпуляції пам’яттю, проблеми ланцюжка постачання або просту невідповідність/дрейф. Коли вони діють некоректно або захоплені, радіус вибуху розширюється швидше, ніж людська реакція встигає відповісти. Реакція на порушення не може чекати повної впевненості чи ескалації між командами, тому жорстке попередньо схвалене базове реагування стане обов’язковим.

Зі збільшенням кількості автономних AI‑агентів готовність до порушень повинна використовувати ідентифікацію як основну площину контролю для агентів, посилювати Zero Trust до «Agent Trust», регулювати захисні огорожі, захист пам’яті та гігієну управління, впроваджувати попередньо схвалену тертя та автоматичну ізоляцію, а також інтегрувати мікросегментацію та архітектурну ізоляцію для локалізації, разом із видимістю під час виконання, базовим поведінковим профілюванням та виявленням послідовностей.

Готовність до порушень має перейти від «можемо відновити після шифрування?» до «можемо ізолювати автономного актора, що діє з легітимними обліковими даними, до того, як він пошириться?». Показниками готовності мають бути час розуміння (який агент, які дії, які дані/системи були зачеплені і чи триває активність) і час створення тертя саме для агентів. Платформа ColorTokens швидко виявляє залежності, генерує та уточнює політики і забезпечує ізоляцію, особливо коли доповнюється AI для автоматизації політик, і стає центральною у підтримці темпу. У цій моделі ми пріоритетизуємо ізоляцію, локалізацію та найменші привілеї над ідеальним запобіганням.

Платформа мікросегментації ColorTokens розширює ідентифікацію, безперервну верифікацію, мікросегментацію, моніторинг поведінки та попередньо схвалену ізоляцію до агентного шару, що дозволяє тримати радіус вибуху під контролем і зберігати операційну безперервність. Захисний підпис, який потрібен, – це той самий, що вимагає ransomware зі швидкістю машини: надзвичайна швидкість розуміння та тертя, заснована на архітектурі «припускаємо порушення», а не на надії, що агенти завжди залишатимуться синхронізованими.

Дякуємо за чудове інтерв’ю, читачі, які хочуть дізнатися більше, повинні відвідати ColorTokens.