Co je adaptivní zabezpečení a jak pomáhá při prevenci hrozeb?

V našem digitalizovaném světě kybernetické incidenty rostou alarmujícím tempem. Neustálý nárůst kybernetických útoků a naše měnící se bezpečnostní prostředí tlačí jednotlivce i organizace k přehodnocení jejich bezpečnostních strategií. Výsledkem je, že je prozkoumán a přijat moderní bezpečnostní model s vědomím kontextu, který se nazývá „adaptivní zabezpečení“.

Co je to adaptivní zabezpečení a skutečně to zmírňuje tyto vyvíjející se hrozby? Jaké jsou nejlepší postupy pro jeho implementaci a jak strojové učení a analytika pomáhají s adaptivním zabezpečením? Zjistěte to!

Co je adaptivní zabezpečení?

Adaptivní zabezpečení se také označuje jako zabezpečení „Zero Trust“, kde ve výchozím nastavení není důvěryhodné nic. Tím je zajištěno důsledné sledování hrozeb spolu s flexibilním přístupem, kdy jsou zastaralé a starší bezpečnostní infrastruktury neustále nahrazovány adaptivními.

Příbuzný: Co je Zero-Day Exploit a jak fungují útoky?

Slavný analytik společnosti Gartner Neil MacDonald popsal adaptivní zabezpečení jako:

„Využití doplňujících informací ke zlepšení bezpečnostních rozhodnutí v době, kdy jsou přijímána, což má za následek přesnější rozhodnutí o zabezpečení, která mohou podporovat dynamické podnikání a IT prostředí. “

Hlavním předpokladem adaptivního zabezpečení je automatická implementace opatření proti zabezpečení v důsledku zjištěných hrozeb.

Osvědčené postupy pro adaptivní zabezpečení a čtyřvrstvý model

V pravém slova smyslu je adaptivní zabezpečení složením následujících čtyř vrstev.

Preventivní

Prevence je lepší než léčba a vrchní vrstva pro adaptivní zabezpečení je určena právě pro to. Tato vrstva izoluje všechny incidenty dříve, než k nim dojde, a popisuje preventivní zásady, postupy a nástroje k preventivnímu potlačení potenciálních hrozeb.

Detektivní

Tato vrstva identifikuje všechny hrozby, které preventivní vrstva nedokáže detekovat. Hlavním cílem je zde zkrátit dobu odezvy na potenciální hrozby zastavením přímo v jejich stopách.

Retrospektivní

Tato vrstva dále vyvíjí jakékoli zmeškané hrozby předchozí vrstvy. Toto je také místo, kde se provádí podrobná analýza incidentů pomocí pokročilé forenzní analýzy a analýzy hrozeb.

Prediktivní

V neposlední řadě prediktivní vrstva sleduje vnější události. Poskytuje důkladné posouzení rizik a upozorňuje pracovníky IT na jakoukoli podezřelou aktivitu.

Informace poskytované touto vrstvou pomáhají identifikovat úspěšné útoky a předvídat a předcházet podobným útokům v budoucnosti.

Role strojového učení v adaptivním zabezpečení

Díky rychlému přechodu na cloudové služby hraje při ochraně velkých dat obrovskou roli pokročilá analytika a strojové učení.

Zde jsou některé hlavní výhody, které umělá inteligence a strojové učení nabízejí, pokud jde o adaptivní zabezpečení.

Identifikace hrozby

Pokročilá analytika a strojové učení jsou skvělé v rozpoznávání vzorů, klasifikaci, identifikaci škodlivých e-mailů, odkazů a příloh. To významně pomáhá při identifikaci nových a vyvíjejících se hrozeb.

Sledování hrozeb

Hlavní výhodou začlenění analytiky a strojového učení do vašeho prostředí zabezpečení je schopnost vystopovat incidenty, zejména ty, které mohou zabít aplikace během několika sekund a nezanechají po sobě žádné stopy vyšetřování.

Okamžitá analýza masivních dat

AI poskytuje skvělou příležitost analyzovat obrovské množství dat v mrknutí oka, což u tradičních bezpečnostních opatření není možné.

To nejen zajišťuje detekci hrozeb v reálném čase, ale také pomáhá při jejich zmírňování nabídkou modelování na základě rizik.

Schopnost používat proud hrozeb

Většina organizací čelí datovým hrozbám z různých zdrojů a je pro ně obtížné vše sledovat. Díky AI a strojovému učení jsou centralizované a inteligentní platformy podobné Anamoly's ThreatStream nabídnout vyšetřování dat z více zdrojů.

Příkladem streamu ohrožení může být adresa IP, která okamžitě začne skenovat všechny vaše koncové body v síti. S využitím inteligentního nástroje se však IP kdykoli chová podivně, bude přihlášena do streamu hrozeb pro další vyšetřování.

Hlavní výhody implementace adaptivního zabezpečení

Díky své preventivní povaze je umožněno včasné odhalení bezpečnostních incidentů. Vyhodnocení událostí, uživatelů, systémů a síťového provozu v reálném čase pomáhá při včasném zjištění bezpečnostní hrozby, zatímco automatizované reakce urychlují časový rámec řešení škodlivých útoků.

Zde jsou některé hlavní výhody, kterých lze dosáhnout pomocí adaptivního zabezpečení.

Včasná detekce rizik

Předčasná detekce rizik je hlavní výhodou adaptivního zabezpečení. Preventivní povaha tohoto modelu zabezpečení usnadňuje detekci rizik, než se stanou skutečnými hrozbami.

Filtrování událostí a stanovení priorit

Použití pokročilé analýzy a strojového učení v adaptivním zabezpečení zajišťuje detekci, filtraci, a stanovení priorit bezpečnostních incidentů, které by si jinak tradiční monitorování nevšimlo systémy.

Rychlejší rozlišení

Hodnocení všech uživatelů, systémů a nástrojů v reálném čase - a kombinace manuálního a automatizovaného procesy - napomáhají včasné detekci rizik, zatímco automatizované reakce značně snižují nápravu časové okno.

Snížený dopad útoku

Díky okamžité detekci hrozeb a rychlejšímu rozlišení oken může adaptivní zabezpečení zmenšit velikost útočné plochy a omezit další šíření poškození.

Stále víceúrovňový monitorovací přístup

Adaptivní zabezpečení poskytuje podporu víceúrovňového monitorování, která není izolována pouze od jednoho nástroje nebo dopadu. Podle zkoumání ukazatelů kompromisu, se neustále vyvíjí, aby čelil nadcházejícím hrozbám čelem.

Čím více se vektory hrozeb mění, tím pružnější je adaptivní zabezpečení.

Podle návrhu je adaptivní zabezpečení flexibilní koncept, který může fungovat napříč různými typy nástrojů a platforem. Namísto restrukturalizace celé infrastruktury se může adaptivní zabezpečení integrovat s jakýmkoli stávajícím systémem.

Venku se starým a dovnitř s novým

Adaptivní zabezpečení se může přizpůsobit a zmírnit jakýkoli typ hrozeb přizpůsobením a reakci na neustále se měnící prostředí hrozeb - něco, čeho zastaralé bezpečnostní politiky nemohou dosáhnout.

S rozvíjejícím se bezpečnostním prostředím s distribuovanou pracovní zátěží, cloudovými prostředími a novými hrozbami je pro jednotlivci i podniky, aby se dozvěděli o běžných vektorech hrozeb, zbavili se tradičních bezpečnostních postupů a zaměřili se na vznikající hrozby.

Naštěstí je tu model adaptivního zabezpečení, který vám pomůže.

Jak zlepšit svou všímavost pomocí dobrých bezpečnostních postupů

Cítíte se ve stresu z možných kybernetických útoků? Zde je ukázka toho, jak mohou dobré bezpečnostní postupy přispět k podpoře pozornosti.

Přečtěte si další

O autorovi