Što je prilagodljiva sigurnost i kako pomaže u prevenciji prijetnji?

U našem digitaliziranom svijetu cyber incidenti rastu alarmantnom brzinom. Stalni naglo kibernetičkih napada i naš promjenjivi sigurnosni krajolik tjeraju pojedince i organizacije da preispitaju svoje sigurnosne strategije. Kao rezultat toga, istražuje se i usvaja moderni i kontekstualni sigurnosni model nazvan "adaptivna sigurnost".

Što je adaptivna sigurnost i ublažava li zapravo te evolucijske prijetnje? Koje su najbolje prakse za njegovu primjenu i kako strojno učenje i analitika pomažu u prilagodljivoj sigurnosti? Otkrijmo!

Što je prilagodljiva sigurnost?

Prilagodljiva sigurnost također je poznata i kao "Zero Trust" sigurnost gdje se prema zadanim postavkama ništa ne vjeruje. To osigurava dosljedno praćenje prijetnji uz fleksibilan pristup gdje se zastarjele i naslijeđene sigurnosne infrastrukture neprestano zamjenjuju prilagodljivima.

Povezano: Što je iskorištavanje nula dana i kako djeluju napadi?

Poznati analitičar Gartnera Neil MacDonald opisao je adaptivnu sigurnost kao:

„Upotreba dodatnih podataka za poboljšanje sigurnosnih odluka u trenutku donošenja, što rezultira preciznijim sigurnosnim odlukama koje mogu podržati dinamično poslovanje i IT okruženja. "

instagram viewer

Glavna pretpostavka prilagodljive sigurnosti je automatska provedba protuzaštitnih mjera nakon otkrivenih prijetnji.

Najbolji primjeri za prilagodljivu sigurnost i četveroslojni model

U svom pravom smislu, adaptivna sigurnost sastav je sljedeća četiri sloja.

Preventiva

Prevencija je bolja od liječenja, a gornji sloj prilagodljive sigurnosti dizajniran je upravo za to. Ovaj sloj izolira sve incidente prije nego što se pojave i iznosi politike predostrožnosti, postupke i alate za preventivno pobjeđivanje bilo koje potencijalne prijetnje.

Detektiv

Ovaj sloj identificira sve prijetnje koje preventivni sloj ne uspije otkriti. Glavni je cilj ovdje smanjiti vrijeme odgovora na potencijalne prijetnje zaustavljanjem na pravom putu.

Retrospektiva

Ovaj se sloj dalje iskopava za eventualne propuštene prijetnje prethodnog sloja. Ovdje se također provodi detaljna analiza nezgoda uz pomoć napredne forenzike i analitike prijetnji.

Predvidljiv

I na kraju, ali ne najmanje važno, prediktivni sloj pazi na vanjske događaje. Pruža temeljitu procjenu rizika i upozorava IT osoblje na svaku sumnjivu aktivnost.

Informacije koje pruža ovaj sloj pomažu u prepoznavanju uspješnih napada te predviđanju i sprečavanju sličnih u budućnosti.

Uloga strojnog učenja u prilagodljivoj sigurnosti

Uz brzi prijelaz na usluge zasnovane na oblaku, napredna analitika i strojno učenje igraju veliku ulogu u zaštiti velikih podataka.

Evo nekoliko glavnih prednosti koje AI i strojno učenje nude u smislu prilagodljive sigurnosti.

Identifikacija prijetnje

Napredna analitika i strojno učenje izvrsni su u prepoznavanju uzoraka, klasifikaciji, identificiranju zlonamjernih e-adresa, veza i privitaka. To uvelike pomaže u identificiranju novih i novih prijetnji.

Praćenje prijetnji

Glavna prednost uključivanja analitike i strojnog učenja u vaš sigurnosni krajolik je u mogućnosti pronaći incidente, posebno one koji mogu u nekoliko minuta ubiti aplikacije i za njima ne ostavljaju tragove istraga.

Instant analiza masivnih podataka

AI pruža izvrsnu priliku za analizu ogromnih količina podataka u tren oka, što nije moguće uz tradicionalne sigurnosne mjere.

To ne samo da osigurava otkrivanje prijetnji u stvarnom vremenu, već također pomaže u njihovom ublažavanju nudeći modeliranje temeljeno na riziku.

Sposobnost korištenja struje prijetnji

Većina organizacija suočava se s prijetnjama podacima iz više izvora i teško je sve pratiti. Zahvaljujući AI i strojnom učenju, centralizirane i inteligentne platforme poput Anamoly's ThreatStream nude istraživanja podataka iz više izvora.

Primjer toka prijetnji bila bi IP adresa koja odmah započinje skeniranje svih krajnjih točaka vaše mreže. Međutim, upotrebom inteligentnog alata, svaki put kad se IP ponaša neobično, prijavit će se u tok prijetnji radi daljnjeg ispitivanja.

Glavne blagodati primjene prilagodljive sigurnosti

Zbog svoje preventivne prirode omogućeno je rano otkrivanje sigurnosnih incidenata. Procjena događaja, korisnika, sustava i mrežnog prometa u stvarnom vremenu pomaže u ranom otkrivanju sigurnosne prijetnje, dok automatizirani odgovori ubrzavaju vremenski okvir rješavanja zlonamjernih napada.

Evo nekoliko glavnih prednosti koje se mogu postići prilagodljivom sigurnošću.

Rano otkrivanje rizika

Prerano otkrivanje rizika glavna je prednost prilagodljive sigurnosti. Preventivna priroda ovog sigurnosnog modela olakšava otkrivanje rizika prije nego što se pretvore u stvarne prijetnje.

Filtriranje događaja i određivanje prioriteta

Korištenje napredne analitike i strojnog učenja u adaptivnoj sigurnosti osigurava otkrivanje, filtriranje, i određivanje prioriteta za sigurnosne incidente koji inače ne bi bili uočeni tradicionalnim praćenjem sustavima.

Brže rezolucije

Procjena svih korisnika, sustava i alata u stvarnom vremenu i kombinacija ručnog i automatiziranog procesi - pomažu u ranom otkrivanju rizika, dok automatizirani odgovori uvelike smanjuju sanaciju vremenski okvir.

Smanjen utjecaj napada

Zbog trenutnog otkrivanja prijetnji i prozora bržeg rješavanja, prilagodljiva sigurnost može smanjiti veličinu površine napada i ograničiti daljnje širenje štete.

Zimzeleni pristup na više razina

Prilagodljiva sigurnost pruža podršku u više razina koja nije izolirana samo za jedan alat ili slučaj. Po ispitujući pokazatelje kompromisa, kontinuirano se razvija kako bi se suočio s nadolazećim prijetnjama.

Što se vektori prijetnje više mijenjaju, prilagodljiva sigurnost postaje okretnija.

Dizajn, adaptivna sigurnost fleksibilan je koncept koji može raditi na različitim vrstama alata i platformi. Umjesto restrukturiranja vaše cjelokupne infrastrukture, adaptivna sigurnost može se integrirati sa bilo kojim postojećim sustavom.

Izlazi sa starim i ulazi s novim

Prilagodljiva sigurnost može se oblikovati da ublaži bilo koju vrstu prijetnje prilagođavanjem i reagiranjem na stalno mijenjajuće prijetnje - nešto što zastarjele sigurnosne politike ne mogu postići.

S razvojem sigurnosnog krajolika prepunog distribuiranih radnih opterećenja, okruženja zasnovanih na oblaku i novih prijetnji, imperativ je za i pojedinci i tvrtke kako bi naučili o zajedničkim vektorima prijetnji, riješili se tradicionalnih sigurnosnih praksi i usredotočili se na nove prijetnje.

Srećom, ovdje vam pomaže adaptivni sigurnosni model.

Kako poboljšati pozornost s dobrom sigurnosnom praksom

Osjećate li se stresno zbog potencijalnih kibernetičkih napada? Evo kako dobre sigurnosne prakse mogu pomoći u promicanju pozornosti.

Pročitajte Dalje

O autoru