I den digitale verden vokser cyberhendelser i en alarmerende hastighet. Økende cyberangrep og et skiftende sikkerhetslandskap tvinger enkeltpersoner og organisasjoner til å revurdere sikkerhetsstrategiene sine. Derfor utforskes og brukes en moderne, kontekstbevisst sikkerhetsmodell kalt "Adaptive Security" .
Så hva er Adaptive Security, og reduserer det virkelig disse truslene i utvikling? Hva er de beste fremgangsmåtene for implementering av Adaptive Security? Hvordan hjelper maskinlæring og analyse Adaptive Security? La oss finne ut av den følgende artikkelen!
Hva er adaptiv sikkerhet?
Adaptiv sikkerhet er også kjent som " Zero Trust " -sikkerhet der ingenting er klarert som standard. Dette sikrer konsekvent overvåking av trusler sammen med en smidig tilnærming, der gamle og utdaterte sikkerhetsinfrastrukturer kontinuerlig erstattes med responsive.
Den anerkjente Gartner-analytikeren Neil MacDonald beskrev Adaptive Security som:
"Å bruke tilleggsinformasjon for å forbedre sikkerhetsbeslutninger på det tidspunktet de tas, fører til mer nøyaktige sikkerhetsbeslutninger, som er i stand til å støtte dynamiske IT- og forretningsmiljøer."
Hovedforutsetningen bak Adaptive Security er automatisk implementering av sikkerhetstiltak mot enhver oppdaget trussel.
Adaptive Security beste praksis og 4-lagsmodellen
I sin egentlige forstand er Adaptive Security en komponent av følgende 4 lag:
Forhindre
Forebygging er bedre enn kur, og det øverste laget av Adaptive Security-modellen er designet med dette i tankene. Dette laget isolerer problemer før de oppstår og skisserer retningslinjer, prosedyrer og forebyggingsverktøy for å bekjempe potensielle trusler.
Oppdag
Dette laget identifiserer eventuelle trusler som forebyggingslaget ikke klarer å oppdage. Hovedmålet her er å redusere reaksjonstiden på potensielle trusler ved å stoppe dem i deres spor.
Gjennomgå og analysere
Dette laget graver dypere for å finne eventuelle trusler som ble savnet av det forrige laget. Det er også her det gjennomføres detaljert hendelsesanalyse ved hjelp av avanserte deteksjonsmetoder og trusselanalyse.
Prognose
Sist, men ikke minst, overvåker prediksjonslaget eksterne hendelser. Den gir en grundig risikovurdering og varsler IT-personell om mistenkelig aktivitet.
Informasjonen fra dette laget hjelper til med å identifisere vellykkede angrep og forutsi og forhindre lignende angrep i fremtiden.
Rollen til maskinlæring i adaptiv sikkerhet

Maskinlæring spiller en viktig rolle i adaptiv sikkerhet
Med det raske skiftet til skybaserte tjenester, spiller avansert analyse og maskinlæring en stor rolle i å beskytte Big Data .
Nedenfor er noen av de viktigste fordelene som AI og maskinlæring gir adaptiv sikkerhet.
Identifiser trusler
Avansert analyse og maskinlæring er gode på mønstergjenkjenning, klassifisering og identifisering av ondsinnede e-poster, koblinger og vedlegg. Dette hjelper i stor grad med å identifisere nye og utviklende trusler.
Trusselsporing
Den største fordelen med å inkludere analyser og maskinlæring i sikkerhetslandskapet ditt er å kunne spore hendelser, spesielt de som kan stoppe en applikasjon i noen sekunder og ikke etterlate spor etter seg.
Øyeblikkelig analyse av flere data
AI gir en flott mulighet til å analysere store mengder data på et øyeblikk, noe tradisjonelle sikkerhetstiltak ikke kan gjøre.
Dette sikrer ikke bare sanntidsdeteksjon av trusler, men bidrar også til å dempe dem ved å tilby risikobasert modellering.
Evne til å bruke trusselstrømmer

Adaptive Security har muligheten til å bruke trusselstrømmer
De fleste organisasjoner møter datatrusler fra flere kilder, og det er vanskelig å holde styr på alt. Takket være AI og Machine Learning tilbyr sentraliserte og intelligente plattformer som Anamolys ThreatStream dataundersøkelser fra flere kilder.
Et eksempel på en trusselstrøm vil være en IP-adresse som umiddelbart begynner å skanne alle nettverksendepunktene dine. Men med bruk av et smart verktøy, hver gang en IP oppfører seg merkelig, vil den logges inn i trusselstrømmen for videre undersøkelse.
Viktige fordeler ved å implementere Adaptive Security
På grunn av sin forebyggende natur kan Adaptive Security oppdage sikkerhetshendelser tidlig. Sanntidsvurdering av hendelser, brukere, systemer og nettverkstrafikk hjelper til med å oppdage sikkerhetstrusler tidlig, mens automatiserte svar akselererer tidsrammen for å løse ondsinnede angrep.
Nedenfor er noen av de viktigste fordelene som kan oppnås gjennom Adaptive Security.
Oppdag risikoer tidlig
Tidlig oppdagelse av risiko er en viktig fordel med Adaptive Security. Den forebyggende karakteren til denne sikkerhetsmodellen gjør det enkelt å oppdage risikoer før de blir til reelle trusler.
Hendelsesfiltrering og prioritering
Bruken av avansert analyse og maskinlæring i adaptiv sikkerhet sikrer oppdagelse, filtrering og prioritering av sikkerhetshendelser som ville gått ubemerket hen av tradisjonelle overvåkingssystemer.
Løs raskere
Sanntidsvurdering av alle brukere, systemer og verktøy – og en kombinasjon av manuelle og automatiserte prosesser – støtter tidlig risikodeteksjon, mens automatiserte svar bidrar til å redusere utbedringstidsrammen betydelig.
Reduserer virkningen av angrepet

Adaptiv sikkerhet bidrar til å redusere virkningen av et angrep
På grunn av sin evne til å oppdage trusler umiddelbart og løse dem raskere, kan Adaptive Security krympe størrelsen på angrep og begrense spredningen av skade.
Tilnærminger til overvåking på flere nivåer er i stadig utvikling
Adaptive Security gir støtte for flerlags overvåking som ikke er isolert til bare ett verktøy eller skala. Ved å sjekke systemangrepsspor (Indicators of Compromise), utvikler den seg kontinuerlig for å møte fremtidige trusler.
Jo flere trusselvektorer endres, jo mer smidig blir Adaptive Security.
Fleksibilitet og integrasjon med andre verktøy
Utformet er Adaptive Security et fleksibelt konsept som kan fungere på tvers av en rekke verktøy og plattformer. I stedet for å restrukturere hele infrastrukturen, kan Adaptive Security integreres med ethvert eksisterende system.