Як штучний інтелект надає повноваження безпеці з нульовим довірою

Технології постійно еволюціонують і змінюють спосіб роботи галузей. Безпека з нульовим довірою робить великі хвилі у світі кібербезпеки. Багато підприємств швидко прийняли цю практику, щоб мати спокій, поки їхні співробітники працюють безпечно з будь-якого місця.

Безпека з нульовим довірою вимагає потужної технології для ефективної роботи, і з появою штучного інтелекту (AI) і машинного навчання (ML) це був очевидний вибір. Ось що потрібно знати про безпеку з нульовим довірою і як AI її надає.

Що таке безпека з нульовим довірою?

Безпека з нульовим довірою використовує принцип, згідно з яким будь-який користувач — незалежно від того, чи знаходиться пристрій всередині або зовні мережі — повинен бути постійно верифікований, щоб отримати або зберегти доступ до приватної мережі, програми або даних. Традиційна безпека не слідує цій практиці.

Стандартна безпека IT-мережі робить отримання доступу зовні її периметру важким, але будь-хто всередині автоматично довіряється. Хоча це працювало добре в минулому, це представляє сучасні виклики для підприємств. Організації вже не мають своїх даних в одному місці, а в хмарі.

Люди перейшли на віддалену роботу під час пандемії COVID-19. Це означало, що дані, збережені в хмарі, були доступні з різних місць, а мережа була захищена лише однією безпекової мірою. Це могло відкрити компанії для даних про порушення, які в середньому коштували 4,35 мільйона доларів на порушення і в середньому 9,44 мільйона доларів на порушення в США для виправлення в 2022 році.

Безпека з нульовим довірою додає ще один шар безпеки, який забезпечує підприємствам спокій. Безпека з нульовим довірою не довіряє нікому — незалежно від того, чи знаходиться він зовні чи всередині мережі — і постійно верифікує користувача, який намагається отримати доступ до даних.

Безпека з нульовим довірою слідує чотирьом принципам безпеки:

1. Контроль доступу пристроїв: Безпека з нульовим довірою постійно відстежує кількість пристроїв, які намагаються отримати доступ до мережі. Вона визначає, чи щось становить ризик і верифікує це.
2. Мультифакторна аутентифікація: Безпека з нульовим довірою потребує більше доказів для надання доступу користувачам. Вона все ще вимагає пароль, як і традиційна безпека, але вона також може запитати користувачів, щоб верифікувати себе додатковим способом — наприклад, PIN-код, надісланий на інший пристрій.
3. Постійна верифікація: Безпека з нульовим довірою не довіряє жодному пристрою всередині чи зовні мережі. Кожен користувач постійно відстежується і верифікується.
4. Мікросегментація: Користувачам надається доступ лише до певної частини мережі, а решта обмежена. Це запобігає тому, що кібератакувальник зможе рухатися і компрометувати систему. Хакерів можна знайти і видалити, запобігши подальшій шкоді.

3 способи, як AI і ML можуть надати повноваження безпеці з нульовим довірою

Безпека з нульовим довірою працює більш ефективно з AI і ML. Це дозволяє командам IT і організаціям правильно захистити свої мережі.

1. Надає користувачам кращий досвід

Покращена безпека має свою ціну, яка може бути недоліком для багатьох підприємств — досвід користувача. Все ці додаткові шари захисту забезпечують багато переваг для організації. Однак це може змусити людей стрибати через багато обставин, щоб отримати доступ.

Досвід користувача дуже важливий. Люди, які не слідують протоколу, можуть завдати шкоди організації. Це велика проблема, яку ML і AI вирішують.

AI і ML підвищують весь досвід для легітимних користувачів. Раніше їм, можливо, доводилося чекати тривалий час, поки їхній запит буде затверджений, оскільки запити були ручними. AI може значно прискорити цей процес.

2. Створює і розраховує ризикові оцінки

ML вчиться на минулих досвідах, що може допомогти безпеці з нульовим довірою створити оцінки ризику в реальному часі. Вони засновані на мережі, пристрої та будь-яких інших відповідних даних. Компанії можуть враховувати ці оцінки, коли користувачі запитують доступ, і вирішувати, який результат призначити.

Наприклад, якщо оцінка ризику висока, але не достатня, щоб вказувати на загрозу, можна вжити додаткові кроки для верифікації користувача. Це додає ще один шар безпеки до безпеці з нульовим довірою. Ці оцінки можна враховувати для надання доступу.

Ось чотири фактори, які ці оцінки ризику можуть враховувати:

1. Місце, з якого пристрій запитує доступ, і точна дата та час цього запиту
2. Незвичайні запити на доступ до даних або несподівані зміни того, до чого хтось може отримати доступ
3. Деталі користувача, такі як відділ, в якому він працює
4. Інформація про пристрій, який запитує доступ, включаючи безпеку, браузер і операційну систему

3. Автоматично надає доступ користувачам

AI може дозволити запитам на доступ бути автоматично затвердженими — враховуючи оцінку ризику, яка була сгенерована. Це економить час для відділу IT.

Наразі команди IT повинні вручну верифікувати і надавати доступ до кожного запиту. Це займає час, і легітимним користувачам доводиться чекати затвердження, якщо є великий наплив запитів. Штучний інтелект робить цей процес значно швидшим.

AI робить безпеку з нульовим довірою кращою

AI і ML необхідні для безпеці з нульовим довірою. Вони забезпечують багато переваг і оптимізують процедури для забезпечення великого досвіду користувача при ефективному захисті організації. Строга безпека зазвичай має недоліки, але додавання AI і ML забезпечує компанії та їх клієнтів багатьма перевагами.