I den digitala världen växer cyberincidenter i en alarmerande takt. Ökande cyberattacker och ett föränderligt säkerhetslandskap tvingar individer och organisationer att omvärdera sina säkerhetsstrategier. Därför utforskas och tillämpas en modern, sammanhangsmedveten säkerhetsmodell kallad "Adaptive Security" .
Så vad är Adaptive Security och mildrar det verkligen dessa hot som utvecklas? Vilka är de bästa metoderna för att implementera Adaptive Security? Hur hjälper maskininlärning och analys Adaptiv säkerhet? Låt oss ta reda på det genom följande artikel!
Vad är Adaptiv säkerhet?
Adaptiv säkerhet är också känd som " Zero Trust " -säkerhet där ingenting är betrodd som standard. Detta säkerställer konsekvent övervakning av hot tillsammans med ett agilt tillvägagångssätt, där gamla och föråldrade säkerhetsinfrastrukturer kontinuerligt ersätts med responsiva.
Den kända Gartner-analytikern Neil MacDonald beskrev Adaptive Security som:
"Att använda ytterligare information för att förbättra säkerhetsbeslut vid den tidpunkt de fattas, leder till mer exakta säkerhetsbeslut som kan stödja dynamiska IT- och affärsmiljöer."
Huvudförutsättningen bakom Adaptive Security är den automatiska implementeringen av säkerhetsåtgärder mot alla upptäckta hot.
Adaptive Security bästa praxis och 4-lagersmodellen
I sin egentliga mening är Adaptiv säkerhet en komponent i följande fyra lager:
Förhindra
Förebyggande är bättre än att bota, och det översta lagret av Adaptive Security-modellen är designat med detta i åtanke. Detta lager isolerar problem innan de uppstår och beskriver policyer, procedurer och förebyggande verktyg för att besegra eventuella hot.
Upptäcka, detektera
Detta lager identifierar alla hot som det förebyggande lagret inte kan upptäcka. Huvudsyftet här är att minska reaktionstiden på potentiella hot genom att stoppa dem i deras spår.
Granska och analysera
Det här lagret gräver djupare för att hitta eventuella hot som det föregående lagret missade. Det är också där detaljerad incidentanalys genomförs med hjälp av avancerade detektionsmetoder och hotanalys.
Prognos
Sist men inte minst övervakar prediktionsskiktet externa händelser. Den ger en noggrann riskbedömning och varnar IT-personal om misstänkt aktivitet.
Informationen från detta lager hjälper till att identifiera framgångsrika attacker och förutsäga och förhindra liknande attacker i framtiden.
Maskininlärningens roll i adaptiv säkerhet

Maskininlärning spelar en viktig roll i Adaptiv säkerhet
Med det snabba skiftet till molnbaserade tjänster spelar avancerad analys och maskininlärning en stor roll för att skydda Big Data .
Nedan är några av de viktigaste fördelarna som AI och Machine Learning ger Adaptive Security.
Identifiera hot
Avancerad analys och maskininlärning är utmärkta för mönsterigenkänning, klassificering och identifiering av skadliga e-postmeddelanden, länkar och bilagor. Detta hjälper i hög grad att identifiera nya och utvecklande hot.
Hotspårning
Den största fördelen med att integrera analys och maskininlärning i ditt säkerhetslandskap är att kunna spåra incidenter, särskilt de som kan stoppa en applikation i några sekunder och inte lämnar några spår efter sig.
Omedelbar analys av flera data
AI erbjuder en fantastisk möjlighet att analysera stora mängder data på ett ögonblick, något som traditionella säkerhetsåtgärder inte kan göra.
Detta säkerställer inte bara upptäckt av hot i realtid utan hjälper också till att mildra dem genom att tillhandahålla riskbaserad modellering.
Möjlighet att använda hotströmmar

Adaptive Security har förmågan att använda hotströmmar
De flesta organisationer möter datahot från flera källor och det är svårt att hålla reda på allt. Tack vare AI och Machine Learning tillhandahåller centraliserade och intelligenta plattformar som Anamolys ThreatStream dataundersökningar från flera källor.
Ett exempel på en hotström skulle vara en IP-adress som omedelbart börjar skanna alla dina nätverksslutpunkter. Men med användning av ett smart verktyg, varje gång en IP beter sig konstigt, kommer den att loggas in i hotströmmen för vidare undersökning.
Viktiga fördelar med att implementera Adaptive Security
På grund av dess förebyggande karaktär kan Adaptive Security upptäcka säkerhetsincidenter tidigt. Realtidsbedömning av händelser, användare, system och nätverkstrafik hjälper till att upptäcka säkerhetshot tidigt, medan automatiserade svar påskyndar tidsramen för att lösa skadliga attacker.
Nedan är några av de viktigaste fördelarna som kan uppnås genom Adaptive Security.
Upptäck risker tidigt
Tidig upptäckt av risk är en viktig fördel med Adaptive Security. Den förebyggande karaktären hos denna säkerhetsmodell gör det enkelt att upptäcka risker innan de förvandlas till verkliga hot.
Händelsefiltrering och prioritering
Användningen av avancerad analys och maskininlärning i Adaptive Security säkerställer upptäckt, filtrering och prioritering av säkerhetsincidenter som inte märks av traditionella övervakningssystem.
Lös snabbare
Realtidsbedömning av alla användare, system och verktyg - och en kombination av manuella och automatiserade processer - stöder tidig riskdetektering, medan automatiserade svar hjälper avsevärt att minska åtgärdstiden.
Minskar effekten av attacken

Adaptiv säkerhet hjälper till att minska effekten av en attack
På grund av dess förmåga att upptäcka hot omedelbart och lösa dem snabbare, kan Adaptive Security minska storleken på attacker och begränsa spridningen av skador.
Tillvägagångssätt för övervakning på flera nivåer utvecklas ständigt
Adaptive Security ger stöd för flerskiktsövervakning som inte är isolerad till bara ett verktyg eller skala. Genom att kontrollera systemattacksspår (Indicators of Compromise) utvecklas den kontinuerligt för att möta framtida hot.
Ju fler hotvektorer som förändras, desto smidigare blir Adaptive Security.
Flexibilitet och integration med andra verktyg
Till sin design är Adaptive Security ett flexibelt koncept som kan fungera över en mängd olika verktyg och plattformar. Istället för att omstrukturera hela infrastrukturen kan Adaptive Security integreras med vilket befintligt system som helst.