Kaj je prilagodljiva varnost in kako pomaga pri preprečevanju groženj?

V našem digitaliziranem svetu kibernetski incidenti naraščajo z zaskrbljujočo hitrostjo. Nenehni porast kibernetskih napadov in spreminjajoča se varnostna krajina spodbujata posameznike in organizacije, da ponovno ocenijo svoje varnostne strategije. Kot rezultat se preučuje in sprejema sodoben in kontekstualno zasnovan varnostni model, imenovan "prilagodljiva varnost".

Kaj je prilagodljiva varnost in ali dejansko blaži te razvijajoče se grožnje? Katere so najboljše prakse za njegovo izvajanje in kako strojno učenje in analitika pomagajo pri prilagodljivi varnosti? Naj ugotovimo!

Kaj je prilagodljiva varnost?

Prilagodljiva zaščita je znana tudi kot zaščita "Zero Trust", pri čemer privzeto nič ne zaupa. To zagotavlja dosledno spremljanje groženj skupaj s prilagodljivim pristopom, kjer se zastarele in stare varnostne infrastrukture nenehno nadomeščajo s prilagodljivimi.

Sorodno: Kaj je Zero-day exploit in kako delujejo napadi?

Slavni analitik Gartnerja Neil MacDonald je adaptivno varnost opisal kot:

„Uporaba dodatnih informacij za izboljšanje varnostnih odločitev v času njihovega sprejetja, kar ima za posledico natančnejše varnostne odločitve, ki lahko podpirajo dinamično poslovanje in IT okolja. "

Glavna predpostavka prilagodljive varnosti je samodejno izvajanje protiukrepov po odkritih grožnjah.

Najboljše prakse za prilagodljivo varnost in štirislojni model

V svojem pravem pomenu je prilagodljiva varnost sestava naslednjih štirih plasti.

Preventivno

Preventiva je boljša od zdravljenja, zgornja plast za prilagodljivo varnost pa je zasnovana prav za to. Ta plast izolira morebitne incidente, preden se pojavijo, in opisuje previdnostne politike, postopke in orodja za preventivno premagovanje morebitnih groženj.

Detektiv

Ta plast prepozna morebitne grožnje, ki jih preventivni sloj ne zazna. Glavni cilj tukaj je zmanjšati odzivni čas za potencialne grožnje, tako da jih ustavimo na pravi poti.

Retrospektiva

Ta plast nadaljuje z morebitnimi zamujenimi grožnjami prejšnje plasti. Tu se opravi tudi podrobna analiza incidentov s pomočjo napredne forenzike in analitike groženj.

Predvidljivo

Nenazadnje napovedna plast pazi na zunanje dogodke. Zagotavlja natančno oceno tveganja in osebje IT-ja opozori na kakršno koli sumljivo dejavnost.

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

Vloga strojnega učenja v prilagodljivi varnosti

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

Tu je nekaj glavnih prednosti, ki jih ponuja umetna inteligenca in strojno učenje v smislu prilagodljive varnosti.

Identifikacija nevarnosti

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

Sledenje nevarnostim

Glavna prednost vključitve analitike in strojnega učenja v vašo varnostno krajino je, da lahko izsledite incidente, zlasti tiste, ki lahko v nekaj sekundah uničijo programe in za njimi ne puščajo sledi preiskavo.

Takojšnja analiza masovnih podatkov

AI ponuja odlično priložnost za analizo ogromnih količin podatkov v trenutku, kar s tradicionalnimi varnostnimi ukrepi ni mogoče.

To ne samo zagotavlja zaznavanje groženj v realnem času, temveč tudi pomaga pri ublažitvi groženj z modeliranjem na podlagi tveganj.

Sposobnost uporabe nevarnega toka

Večina organizacij se sooča z grožnjami podatkov iz več virov in težko spremlja vse. Zahvaljujoč umetni inteligenci in strojnemu učenju omogočajo centralizirane in inteligentne platforme Anamoly's ThreatStream ponujajo preiskave podatkov iz več virov.

Primer toka groženj bi bil naslov IP, ki takoj začne pregledovati vse končne točke vašega omrežja. Vendar se bo z uporabo inteligentnega orodja IP kadar koli obnašal nenavadno prijavil v tok groženj za nadaljnjo preiskavo.

Glavne prednosti izvajanja prilagodljive varnosti

Zaradi svoje preventivne narave je omogočeno zgodnje odkrivanje varnostnih incidentov. Ocenjevanje dogodkov, uporabnikov, sistemov in omrežnega prometa v realnem času pomaga pri zgodnjem odkrivanju varnostne grožnje, medtem ko avtomatizirani odzivi pospešijo čas reševanja zlonamernih napadov.

Tu je nekaj glavnih koristi, ki jih lahko dosežemo s prilagodljivo varnostjo.

Zgodnje odkrivanje tveganja

Predčasno odkrivanje tveganja je glavna prednost prilagodljive varnosti. Preventivna narava tega varnostnega modela olajša zaznavanje tveganj, preden se spremenijo v resnične grožnje.

Filtriranje dogodkov in določanje prednostnih nalog

Uporaba napredne analitike in strojnega učenja v prilagodljivi varnosti zagotavlja zaznavanje, filtriranje, in določanje prednostnih nalog varnostnih incidentov, ki jih tradicionalno spremljanje sicer ne bi opazilo sistemov.

Hitrejše ločljivosti

Ocena vseh uporabnikov, sistemov in orodij v realnem času ter kombinacija ročnega in avtomatiziranega procesi - pomaga pri zgodnjem odkrivanju tveganja, medtem ko avtomatizirani odzivi močno zmanjšajo sanacijo časovni okvir.

Zmanjšan učinek napada

Zaradi takojšnjega zaznavanja groženj in hitrejše ločljivosti oken lahko prilagodljiva varnost zmanjša velikost napadne površine in omeji nadaljnje širjenje škode.

Pristop zimzelenega večstopenjskega spremljanja

Prilagodljiva varnost zagotavlja večstopenjsko podporo za spremljanje, ki ni ločena le od enega orodja ali incidenta. Avtor preučevanje kazalnikov kompromisa, se nenehno razvija, da se neposredno sooči z prihajajočimi grožnjami.

Bolj ko se spreminjajo vektorji groženj, bolj prilagodljiva je zaščita.

Po zasnovi je prilagodljiva varnost prilagodljiv koncept, ki lahko deluje na različnih vrstah orodij in platform. Namesto prestrukturiranja vaše celotne infrastrukture se lahko prilagodljiva varnost integrira s katerim koli obstoječim sistemom.

Z ven s starim in z z novim

Prilagodljiva varnost se lahko oblikuje tako, da ublaži vse vrste groženj s prilagajanjem in odzivanjem na nenehno spreminjajoče se nevarno okolje - česar zastarele varnostne politike ne morejo doseči.

Zaradi razvijajoče se varnostne krajine, ki je razdeljena na razporejene delovne obremenitve, okolja v oblaku in nastajajoče grožnje, je nujno tako posamezniki kot podjetja, da se seznanijo s skupnimi vektorji groženj, se znebijo tradicionalnih varnostnih praks in se osredotočijo na nastajajoče grožnje.

Na srečo je tu v pomoč prilagodljivi varnostni model.

Kako izboljšati svojo pozornost z dobrimi varnostnimi praksami

Ste pod stresom zaradi morebitnih kibernetskih napadov? Evo, kako lahko dobre varnostne prakse pomagajo spodbujati pozornost.

Preberite Naprej

O avtorju