Kas ir adaptīvā drošība?

Digitālajā pasaulē kiberincidentu skaits pieaug satraucošā ātrumā. Pieaugošie kiberuzbrukumi un mainīgā drošības ainava liek indivīdiem un organizācijām pārvērtēt savas drošības stratēģijas. Tāpēc tiek pētīts un pielietots mūsdienīgs, kontekstu apzinīgs drošības modelis ar nosaukumu "Adaptive Security" .

Tātad, kas ir adaptīvā drošība un vai tā patiešām mazina šos mainīgos draudus? Kāda ir adaptīvās drošības ieviešanas labākā prakse? Kā mašīnmācīšanās un analītika palīdz adaptīvajai drošībai? Noskaidrosim, izmantojot nākamo rakstu!

Kas ir adaptīvā drošība?

Adaptīvā drošība ir pazīstama arī kā " Zero Trust " drošība , kur pēc noklusējuma nekas netiek uzticams. Tas nodrošina konsekventu draudu uzraudzību un veiklu pieeju, kad vecās un novecojušās drošības infrastruktūras nepārtraukti tiek aizstātas ar atsaucīgām.

Slavenais Gartner analītiķis Nīls Makdonalds adaptīvo drošību raksturoja šādi:

"Izmantojot papildu informāciju, lai uzlabotu drošības lēmumus to pieņemšanas laikā, tiek pieņemti precīzāki drošības lēmumi, kas spēj atbalstīt dinamisku IT un biznesa vidi."

Adaptīvās drošības galvenais priekšnoteikums ir automātiska drošības pasākumu ieviešana pret jebkādiem atklātiem draudiem.

Adaptīvās drošības paraugprakse un 4 slāņu modelis

Tās patiesajā nozīmē adaptīvā drošība ir šādu 4 slāņu sastāvdaļa:

Novērst

Profilakse ir labāka nekā ārstēšana, un adaptīvās drošības modeļa augšējais slānis ir veidots, ņemot vērā to. Šis slānis izolē problēmas, pirms tās rodas, un izklāsta politiku, procedūras un profilakses rīkus, lai novērstu iespējamos draudus.

Atklāt

Šis slānis identificē visus draudus, kurus novēršanas slānis nespēj noteikt. Galvenais mērķis šeit ir samazināt reakcijas laiku uz potenciālajiem draudiem, apturot tos.

Pārskatiet un analizējiet

Šis slānis iedziļinās, lai atrastu visus iepriekšējā slāņa nepamanītos draudus. Šeit tiek veikta arī detalizēta incidentu analīze, izmantojot uzlabotas atklāšanas metodes un draudu analīzi.

Prognoze

Visbeidzot, prognozēšanas slānis uzrauga ārējos notikumus. Tas nodrošina rūpīgu riska novērtējumu un brīdina IT darbiniekus par jebkādām aizdomīgām darbībām.

Šī slāņa sniegtā informācija palīdz identificēt veiksmīgus uzbrukumus un paredzēt un novērst līdzīgus uzbrukumus nākotnē.

• Kas ir COBIT? Kādu lomu tas spēlē uzņēmumos?

Mašīnmācīšanās loma adaptīvajā drošībā

Mašīnmācībai ir svarīga loma adaptīvajā drošībā

Strauji pārejot uz mākoņpakalpojumiem, uzlabotai analīzei un mašīnmācībai ir milzīga nozīme lielo datu aizsardzībā .

Tālāk ir norādītas dažas no galvenajām priekšrocībām, ko AI un mašīnmācīšanās sniedz adaptīvajai drošībai.

Identificējiet draudus

Uzlabotā analīze un mašīnmācīšanās lieliski palīdz modeļu atpazīšanā, klasificēšanā un ļaunprātīgu e-pasta ziņojumu, saišu un pielikumu identificēšanā. Tas ļoti palīdz identificēt jaunus un mainīgus draudus.

Draudu izsekošana

Galvenā priekšrocība, ko sniedz analītikas un mašīnmācīšanās iekļaušana jūsu drošības vidē, ir iespēja izsekot incidentiem, īpaši tiem, kas var apturēt lietojumprogrammu uz dažām sekundēm un neatstāt nekādas pēdas.

Tūlītēja vairāku datu analīze

AI piedāvā lielisku iespēju acs mirklī analizēt lielu datu apjomu, ko nevar izdarīt tradicionālie drošības pasākumi.

Tas ne tikai nodrošina draudu noteikšanu reāllaikā, bet arī palīdz tos mazināt, nodrošinot uz risku balstītu modelēšanu.

Spēja izmantot draudu straumes

Adaptīvajai drošībai ir iespēja izmantot draudu straumes

Lielākā daļa organizāciju saskaras ar datu apdraudējumiem no vairākiem avotiem, un ir grūti izsekot visam. Pateicoties AI un mašīnmācībai, centralizētas un inteliģentas platformas, piemēram, Anamoly's ThreatStream, nodrošina datu izpēti no vairākiem avotiem.

Draudi straumes piemērs varētu būt IP adrese , kas nekavējoties sāk skenēt visus jūsu tīkla galapunktus. Tomēr, izmantojot viedo rīku, ikreiz, kad IP uzvedas dīvaini, tas tiks reģistrēts draudu straumē turpmākai izmeklēšanai.

Galvenās adaptīvās drošības ieviešanas priekšrocības

Tā kā adaptīvā drošība ir preventīva, tā var agri noteikt drošības incidentus. Notikumu, lietotāju, sistēmu un tīkla trafika novērtēšana reāllaikā palīdz agrīni atklāt drošības apdraudējumus, savukārt automatizētās atbildes paātrina ļaunprātīgu uzbrukumu novēršanas laiku.

Tālāk ir norādītas dažas no galvenajām priekšrocībām, ko var sasniegt, izmantojot adaptīvo drošību.

Atklājiet riskus savlaicīgi

Agrīna riska noteikšana ir galvenais adaptīvās drošības ieguvums. Šī drošības modeļa preventīvais raksturs ļauj viegli atklāt riskus, pirms tie pārvēršas reālos draudos.

Notikumu filtrēšana un prioritāšu noteikšana

Uzlabotas analītikas un mašīnmācīšanās izmantošana adaptīvajā drošībā nodrošina tādu drošības incidentu noteikšanu, filtrēšanu un prioritāšu noteikšanu, kurus tradicionālās uzraudzības sistēmas nepamana.

Atrisiniet ātrāk

Visu lietotāju, sistēmu un rīku reāllaika novērtējums, kā arī manuālo un automatizēto procesu kombinācija, atbalsta agrīnu riska noteikšanu, savukārt automatizētās atbildes palīdz ievērojami samazināt atlīdzināšanas laiku.

Samazina uzbrukuma ietekmi

Adaptīvā drošība palīdz samazināt uzbrukuma ietekmi

Tā kā Adaptive Security spēj nekavējoties atklāt draudus un tos ātrāk novērst, tā var samazināt uzbrukumu apjomu un ierobežot bojājumu izplatību.

Daudzlīmeņu uzraudzības pieejas pastāvīgi attīstās

Adaptīvā drošība nodrošina atbalstu daudzslāņu uzraudzībai, kas nav izolēta tikai vienam rīkam vai mērogam. Pārbaudot sistēmas uzbrukuma pēdas (kompromisa indikatorus), tā nepārtraukti attīstās, lai stātos pretī nākotnes draudiem.

Jo vairāk mainās draudu vektori, jo elastīgāka kļūst adaptīvā drošība.

Elastība un integrācija ar citiem rīkiem

Pēc konstrukcijas adaptīvā drošība ir elastīga koncepcija, kas var darboties dažādos rīkos un platformās. Tā vietā, lai pārstrukturētu visu infrastruktūru, Adaptive Security var integrēties ar jebkuru esošo sistēmu.