Kaj je prilagodljiva varnost?

V digitalnem svetu kibernetski incidenti naraščajo z alarmantno hitrostjo. Vse pogostejši kibernetski napadi in spreminjajoče se varnostno okolje silijo posameznike in organizacije, da ponovno ocenijo svoje varnostne strategije. Zato se raziskuje in uporablja sodoben varnostni model, ki se zaveda konteksta, imenovan "Adaptive Security" .

Kaj je torej prilagodljiva varnost in ali res blaži te razvijajoče se grožnje? Katere so najboljše prakse za implementacijo prilagodljive varnosti? Kako strojno učenje in analitika pomagata prilagodljivi varnosti? Ugotovimo v naslednjem članku!

Kaj je prilagodljiva varnost?

Prilagodljiva varnost je znana tudi kot varnost " ničelnega zaupanja " , kjer privzeto nič ni zaupanja vredno. To zagotavlja dosledno spremljanje groženj skupaj z agilnim pristopom, kjer se stare in zastarele varnostne infrastrukture nenehno zamenjujejo z odzivnimi.

Znani Gartnerjev analitik Neil MacDonald je Adaptive Security opisal kot:

"Uporaba dodatnih informacij za izboljšanje varnostnih odločitev v času, ko so sprejete, vodi do natančnejših varnostnih odločitev, ki lahko podpirajo dinamična IT in poslovna okolja."

Glavna premisa za Adaptive Security je samodejno izvajanje varnostnih ukrepov proti vsaki odkriti grožnji.

Najboljše prakse prilagodljive varnosti in 4-slojni model

V pravem pomenu je prilagodljiva varnost sestavni del naslednjih 4 plasti:

Preprečiti

Preprečiti je bolje kot zdraviti in zgornja plast modela Adaptive Security je zasnovana s tem v mislih. Ta plast izolira težave, preden se pojavijo, in opisuje politike, postopke in orodja za preprečevanje morebitnih groženj.

Zaznaj

Ta plast identificira vse grožnje, ki jih preventivna plast ne zazna. Glavni cilj tukaj je skrajšati reakcijski čas na morebitne grožnje tako, da jih ustavite na njihovem mestu.

Pregled in analiza

Ta sloj se poglobi, da bi našel morebitne grožnje, ki jih je prejšnji sloj spregledal. Tu se izvaja tudi podrobna analiza incidentov s pomočjo naprednih metod odkrivanja in analize groženj.

Napoved

Nenazadnje plast napovedovanja spremlja zunanje dogodke. Zagotavlja temeljito oceno tveganja in opozori osebje IT na vsako sumljivo dejavnost.

Informacije, ki jih zagotavlja ta sloj, pomagajo prepoznati uspešne napade ter napovedati in preprečiti podobne napade v prihodnosti.

• Kaj je COBIT? Kakšno vlogo ima za podjetja?

Vloga strojnega učenja v prilagodljivi varnosti

Strojno učenje igra pomembno vlogo pri prilagodljivi varnosti

S hitrim prehodom na storitve v oblaku imata napredna analitika in strojno učenje veliko vlogo pri zaščiti velikih podatkov .

Spodaj je nekaj ključnih prednosti, ki jih umetna inteligenca in strojno učenje prinašata prilagodljivi varnosti.

Prepoznajte grožnje

Napredna analitika in strojno učenje sta odlična pri prepoznavanju vzorcev, razvrščanju in prepoznavanju zlonamernih e-poštnih sporočil, povezav in prilog. To močno pomaga pri prepoznavanju novih in razvijajočih se groženj.

Sledenje grožnjam

Glavna prednost vključevanja analitike in strojnega učenja v vašo varnostno krajino je možnost sledenja incidentom, zlasti tistim, ki lahko za nekaj sekund ustavijo aplikacijo in za seboj ne puščajo sledi. preiskujte.

Takojšnja analiza več podatkov

AI ponuja odlično priložnost za analizo velikih količin podatkov v trenutku, česar tradicionalni varnostni ukrepi ne zmorejo.

To ne zagotavlja samo odkrivanja groženj v realnem času, ampak jih tudi pomaga ublažiti z zagotavljanjem modeliranja na podlagi tveganja.

Sposobnost uporabe tokov groženj

Adaptive Security ima možnost uporabe tokov groženj

Večina organizacij se sooča s podatkovnimi grožnjami iz več virov in težko je vsem slediti. Zahvaljujoč umetni inteligenci in strojnemu učenju centralizirane in inteligentne platforme, kot je Anamolyjev ThreatStream, zagotavljajo preiskave podatkov iz več virov.

Primer toka groženj bi bil naslov IP , ki takoj začne pregledovati vse končne točke vašega omrežja. Vendar pa bo z uporabo pametnega orodja vsakič, ko se IP nenavadno obnaša, prijavljen v tok groženj za nadaljnjo preiskavo.

Ključne prednosti uvedbe prilagodljive varnosti

Zaradi svoje preventivne narave lahko Adaptive Security zgodaj zazna varnostne incidente. Ocena dogodkov, uporabnikov, sistemov in omrežnega prometa v realnem času pomaga zgodaj odkriti varnostne grožnje, medtem ko samodejni odzivi pospešijo časovni okvir za reševanje zlonamernih napadov.

Spodaj je navedenih nekaj ključnih prednosti, ki jih je mogoče doseči s prilagodljivo varnostjo.

Zgodnje odkrivanje tveganj

Zgodnje odkrivanje tveganja je ključna prednost prilagodljive varnosti. Preventivna narava tega varnostnega modela olajša odkrivanje tveganj, preden se spremenijo v prave grožnje.

Filtriranje dogodkov in določanje prioritet

Uporaba napredne analitike in strojnega učenja v prilagodljivi varnosti zagotavlja odkrivanje, filtriranje in določanje prednosti varnostnih incidentov, ki bi ostali neopaženi s tradicionalnimi nadzornimi sistemi.

Rešite hitreje

Ocena vseh uporabnikov, sistemov in orodij v realnem času – ter kombinacija ročnih in avtomatiziranih procesov – podpira zgodnje odkrivanje tveganja, medtem ko avtomatizirani odzivi bistveno skrajšajo časovni okvir sanacije.

Zmanjša učinek napada

Prilagodljiva varnost pomaga zmanjšati vpliv napada

Zaradi svoje zmožnosti takojšnjega zaznavanja groženj in njihovega hitrejšega reševanja lahko Adaptive Security zmanjša velikost napadov in omeji širjenje škode.

Pristopi nadzora na več ravneh se nenehno razvijajo

Adaptive Security zagotavlja podporo za večplastno spremljanje, ki ni izolirano le z enim orodjem ali lestvico. S preverjanjem sledi napadov na sistem (indikatorji ogroženosti) se nenehno razvija, da se sooči s prihodnjimi grožnjami.

Bolj kot se spreminjajo vektorji groženj, bolj agilna postaja prilagodljiva varnost.

Prilagodljivost in integracija z drugimi orodji

Po zasnovi je Adaptive Security prilagodljiv koncept, ki lahko deluje na različnih orodjih in platformah. Namesto prestrukturiranja celotne infrastrukture se lahko Adaptive Security integrira s katerim koli obstoječim sistemom.