Kas yra adaptyvus saugumas ir kaip jis padeda užkirsti kelią grėsmėms?

Mūsų skaitmenizuotame pasaulyje kibernetiniai incidentai auga nerimą keliančiu tempu. Nuolatinis kibernetinių išpuolių augimas ir kintanti mūsų saugumo padėtis verčia asmenis ir organizacijas iš naujo įvertinti savo saugumo strategijas. Dėl to yra tiriamas ir priimamas modernus ir kontekstą suvokiantis saugumo modelis, vadinamas „adaptyviuoju saugumu“.

Kas yra prisitaikantis saugumas ir ar jis iš tikrųjų sušvelnina šias besikeičiančias grėsmes? Kokia geriausia praktika jai įgyvendinti ir kaip mašininis mokymasis ir analizė padeda užtikrinti adaptyvųjį saugumą? Leiskite mums tai sužinoti!

Kas yra prisitaikantis saugumas?

Adaptyvusis saugumas taip pat žinomas kaip „Zero Trust“ saugumas, kai pagal nutylėjimą niekuo nepasitikima. Tai užtikrina nuoseklų grėsmių stebėjimą ir lankstų požiūrį, kai pasenusios ir pasenusios saugumo infrastruktūros nuolat keičiamos adaptyviomis.

Susijęs: Kas yra nulinės dienos išnaudojimas ir kaip veikia atakos?

Garsus „Gartner“ analitikas Neilas MacDonaldas adaptyvųjį saugumą apibūdino taip:

„Papildomos informacijos naudojimas sprendimams dėl saugumo pagerinti jų priėmimo metu, todėl tikslesni saugumo sprendimai, galintys palaikyti dinamišką verslą ir IT aplinkoje “.

Pagrindinė prisitaikomojo saugumo prielaida yra automatinis kovos su saugumo priemonėmis įgyvendinimas pastebėjus grėsmes.

Geriausia adaptyvaus saugumo praktika ir keturių sluoksnių modelis

Tikrąja prasme adaptyvus saugumas yra šių keturių sluoksnių sudėtis.

Prevencinis

Prevencija geriau nei gydymas, o viršutinis adaptyvaus saugumo sluoksnis yra sukurtas būtent tam. Šis sluoksnis išskiria visus incidentus, kol jie dar neatsiranda, ir apibūdina atsargumo politiką, procedūras ir įrankius, leidžiančius išankstiškai įveikti galimas grėsmes.

Detektyvas

Šis sluoksnis identifikuoja visas grėsmes, kurių nepavyksta aptikti prevenciniame sluoksnyje. Pagrindinis tikslas yra sutrumpinti reagavimo į galimas grėsmes laiką, sustabdant juos tiesiai į savo kelią.

Retrospektyva

Šis sluoksnis toliau kasinėjamas dėl bet kokių ankstesnio sluoksnio praleistų grėsmių. Čia taip pat atliekama išsami incidentų analizė pasitelkiant pažangią kriminalistiką ir grėsmių analizę.

Nuspėjamas

Paskutinis, bet ne mažiau svarbus dalykas - nuspėjamasis sluoksnis stebi išorinius įvykius. Ji pateikia išsamų rizikos vertinimą ir perspėja IT darbuotojus apie bet kokią įtartiną veiklą.

Šio sluoksnio pateikta informacija padeda nustatyti sėkmingas atakas ir numatyti panašias atakas bei užkirsti joms kelią ateityje.

Mašininio mokymosi vaidmuo adaptyviame saugume

Greitai pereinant prie debesijos paslaugų, pažangi analizė ir mašininis mokymasis vaidina didžiulį vaidmenį apsaugant didelius duomenis.

Štai keletas pagrindinių AI ir mašininio mokymosi pranašumų prisitaikymo saugumo požiūriu.

Grėsmės nustatymas

Išplėstinė analizė ir mašininis mokymasis puikiai tinka šablonams atpažinti, klasifikuoti, identifikuoti kenkėjiškus el. Laiškus, nuorodas ir priedus. Tai labai padeda nustatyti naujas ir besikeičiančias grėsmes.

Grėsmių sekimas

Pagrindinis analitikos ir mašininio mokymosi įtraukimas į jūsų saugumo aplinką yra sugebėjimas susekti įvykius, ypač tuos, kurie gali užmušti programas per kelias sekundes ir nepalikti jokių pėdsakų tyrimas.

Momentinė masyvių duomenų analizė

Dirbtinis intelektas suteikia puikią galimybę akimirksniu išanalizuoti didžiulį duomenų kiekį, o tai neįmanoma taikant tradicines saugumo priemones.

Tai ne tik užtikrina grėsmių nustatymą realiuoju laiku, bet ir padeda jas sušvelninti, siūlydamas rizika pagrįstą modeliavimą.

Gebėjimas naudoti grėsmės srautą

Daugelis organizacijų susiduria su grėsmėmis iš kelių šaltinių ir jiems sunku viską sekti. Dėka dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi, tokių kaip centralizuotos ir intelektualios platformos „Anamoly's ThreatStream“ pasiūlyti duomenų tyrimus iš kelių šaltinių.

Grėsmės srauto pavyzdys galėtų būti IP adresas, kuris akimirksniu pradeda nuskaityti visus jūsų tinklo galinius taškus. Tačiau naudojant intelektualųjį įrankį, bet kuriuo metu, kai IP elgiasi keistai, jis bus užregistruotas grėsmių sraute tolesniam tyrimui.

Pagrindiniai pritaikomojo saugumo diegimo pranašumai

Dėl prevencinio pobūdžio galima anksti nustatyti saugumo incidentus. Realaus laiko įvykių, vartotojų, sistemų ir tinklo srauto įvertinimas padeda anksti aptikti grėsmės saugumui, o automatiniai atsakymai pagreitina kenkėjiškų atakų sprendimo laiką.

Štai keletas pagrindinių privalumų, kuriuos galima pasiekti taikant prisitaikantį saugumą.

Ankstyvas rizikos nustatymas

Ankstyvas rizikos nustatymas yra pagrindinis prisitaikymo saugumo privalumas. Prevencinis šio saugumo modelio pobūdis leidžia lengvai nustatyti riziką, kol ji netampa realia grėsme.

Įvykių filtravimas ir prioritetų nustatymas

Pažangios analizės ir mašininio mokymosi naudojimas prisitaikant saugai užtikrina aptikimą, filtravimą, saugumo prioritetinių prioritetų nustatymas, kurių kitaip tradicinis stebėjimas nepastebėtų sistemas.

Greitesnė rezoliucija

Visų vartotojų, sistemų ir įrankių vertinimas realiuoju laiku ir rankinis bei automatinis derinys procesai - padeda anksti nustatyti riziką, o automatiniai atsakai labai sumažina ištaisymą terminas.

Sumažintas atakos poveikis

Dėl greito grėsmės aptikimo ir greitesnio raiškos langų, prisitaikantis saugumas gali sumažinti atakos paviršiaus dydį ir apriboti tolesnio plitimo žalą.

Visžalio daugiapakopio stebėjimo metodas

Prisitaikantis saugumas teikia daugiapakopio stebėjimo palaikymą, kuris nėra izoliuotas tik nuo vieno įrankio ar dažnio. Iki nagrinėdamas kompromiso rodiklius, jis nuolat tobulėja, kad susidurtų su būsimomis grėsmėmis.

Kuo labiau keičiasi grėsmės vektoriai, tuo judresnis tampa adaptyvus saugumas.

Pagal konstrukciją adaptyvus saugumas yra lanksti koncepcija, galinti veikti įvairiuose įrankiuose ir platformose. Užuot pertvarkęs visą infrastruktūrą, prisitaikantis saugumas gali būti integruotas su bet kuria esama sistema.

Išeiti su senais ir su naujais

Prisitaikantis saugumas gali sušvelninti bet kokio pobūdžio grėsmes, prisitaikydamas ir reaguodamas į nuolat besikeičiančią grėsmės aplinką, ko nepasenusi saugumo politika negali pasiekti.

Keičiantis saugumo kraštovaizdžiui, kuriame yra paskirstytų darbo krūvių, debesų pagrindu veikiančios aplinkos ir kylančios grėsmės, būtina tiek asmenims, tiek įmonėms sužinoti apie bendrus grėsmės perteikėjus, atsikratyti tradicinės saugumo praktikos ir sutelkti dėmesį į atsirandančias problemas grasinimai.

Laimei, prisitaikymo saugumo modelis yra čia.

Kaip pagerinti savo sąmoningumą taikant gerą saugumo praktiką

Jaučiate įtampą dėl galimų kibernetinių atakų? Štai kaip gera saugumo praktika gali padėti atkreipti dėmesį.

Skaitykite toliau

Apie autorių