网络安全
人工智能如何赋予零信任的力量
技术不断演变和改变各个行业的运作方式。零信任安全在网络安全领域掀起了巨大的波浪。许多企业迅速采用了这一实践，以便在员工安全地从任何地方工作时拥有安心的感觉。
零信任安全需要强大的技术来有效地运作，而随着人工智能（AI）和机器学习（ML）的兴起，它成为了一种明显的选择。以下是关于零信任和人工智能如何赋予其力量的内容。
什么是零信任安全？
零信任安全使用的原则是任何用户——无论设备是否在网络边界内——都必须不断被验证以获得或保留对私人网络、应用程序或数据的访问权限。传统的安全性并不遵循这一实践。
标准的IT网络安全使得在其边界外获得访问权限变得困难，但任何在内部的人都会被自动信任。虽然这种方法在过去曾经有效，但它给企业带来了现代的挑战。组织不再将数据存储在一个地方，而是存储在云端。
在COVID-19大流行期间，人们转向了远程工作。这意味着存储在云端的数据从不同位置被访问，而网络仅被保护了一层安全措施。这可能会使公司面临数据泄露的风险，根据数据泄露报告，全球平均每次泄露的成本为430万美元，而在美国，2022年每次泄露的平均成本为944万美元。
零信任添加了另一层安全层，为企业提供了安心的感觉。零信任安全不信任任何人——无论他们是否在网络边界内——并不断验证尝试访问数据的用户。
零信任遵循四个安全原则：
- 设备访问控制：零信任不断监控有多少设备正在尝试访问网络。它确定是否存在任何风险并验证它。
- 多因素身份验证：零信任安全需要更多的证明来提供对用户的访问。它仍然需要像传统安全一样的密码，但它也可以要求用户以其他方式验证自己——例如，发送到不同设备的PIN码。
- 持续验证：零信任安全不信任网络边界内或外的任何设备。每个用户都被不断监控和验证。
- 微分段：用户被授予访问网络特定部分的权限，但其余部分被限制。这可以防止网络攻击者移动并损害系统。黑客可以被发现和删除，从而防止进一步的损害。
人工智能和机器学习如何赋予零信任的3种方式
零信任安全通过人工智能和机器学习运行得更有效。这使得IT团队和组织能够正确地保护其网络。
1. 为用户提供更好的体验
增强的安全性带来了成本，这可能是许多公司的缺点——用户体验。所有这些增加的保护层为组织带来了许多好处，但它可能会迫使人们跳过很多障碍才能获得访问权限。
用户体验至关重要。那些不遵循协议的人可能会损害组织。这是一个主要问题，机器学习和人工智能可以解决。
人工智能和机器学习增强了整个体验，使得合法用户可以更快地获得访问权限。以前，他们可能需要等待很长时间才能获得批准，因为请求是手动的。人工智能可以极大地加快这个过程。
2. 创建和计算风险评分
机器学习从过去的经验中学习，这可以帮助零信任安全创建实时风险评分。这些评分基于网络、设备和其他相关数据。公司可以在用户请求访问时考虑这些评分，并确定哪种结果来分配。
例如，如果风险评分很高，但不足以表明威胁，可以采取额外的步骤来验证用户。这为零信任框架添加了额外的安全层。这些评分可以被考虑在内，以提供访问权限。
以下是四个因素，这些风险评分可以考虑：
- 设备请求访问的位置和确切的时间和日期
- 对数据的异常请求或对可以请求访问的内容的意外更改
- 用户详细信息，例如所在部门
- 请求访问的设备的信息，包括安全性、浏览器和操作系统
3. 自动为用户提供访问权限
人工智能可以自动授予访问请求——考虑到已经生成的风险评分。这为IT部门节省了时间。
目前，IT团队必须手动验证和提供每个请求的访问权限。这需要时间，如果有大量的请求，合法用户必须等待批准。人工智能使这个过程变得更快。
人工智能使零信任更好
人工智能和机器学习是零信任安全所必需的。它们提供了许多好处，并简化了程序，以提供良好的用户体验，同时有效地保护组织。严格的安全性通常有缺点，但添加人工智能和机器学习为公司和客户提供了许多优势。
