Følgende artikel hjælper dig med: Automatisering — fremtiden for cybersikkerhed.
Kunstig intelligens og automatisering har en lys fremtid inden for cybersikkerhed. Brug af kunstig intelligens er en smartere måde at opdage og håndtere cybersikkerhedstrusler. Her er mit bud på det.
Introduktion
Kunstig intelligens og automatisering bør bruges til detektion af cybertrusler for at øge sikkerheden, effektiviteten og hjælpe organisationer med at være proaktive, hjælpe dem med at se truslerne på forhånd og holde deres infrastruktur og data sikker.
Når organisationer dykker ned i smartere og innovative produkter, er de afhængige af kritiske data, som er under konstant trussel. Et brud på kritiske data kan sætte organisationen og dens kunder i alvorlig risiko. En kombination af kunstig intelligens og automatisering kan udnyttes til at imødegå disse trusler og give indsigt i obskur og ondsindet aktivitet på systemer, netværk og infrastruktur.
Kunstig intelligens + automatisering — fremtidens cybersikkerhed hjælper os med at forstå trusselslandskabet.
Trussellandskab
På trods af bevidstheden om disse trusler er der meget lidt investering og parathed blandt virksomheder til at tage forebyggende handlinger og få ekspertrådgivning, indtil de bliver ramt. Derfor er kunstig intelligens + automatisering fremtiden for cybersikkerhed.
Næsten enhver virksomhed eller organisation er digital nu og beskæftiger sig med kritiske data og infrastruktur til deres drift. Cybertrusler sætter ikke kun et alvorligt indhug økonomisk og tidsmæssigt for deres drift, men også i form af kundeerhvervelse og tillid.
Hvorfor (AI + Automation) er løsningen?
Efter min mening er AI + Automation en fantastisk løsning af følgende årsager.
Cybersikkerhed = Sikkerhedsautomatisering + AI
Sikkerhedsautomatisering:
Hvad er sikkerhedsautomatisering?
Sikkerhedsautomatisering er den automatiske håndtering af en opgave i en maskinbaseret sikkerhedsapplikation, som ellers ville blive udført manuelt af en cybersikkerheds- eller webOps-ingeniør.
Hvad er orkestrering?
Sikkerhedsorkestrering er integration af forskellige sikkerhedsapplikationer og -processer sammen.
Hvad er sikkerhedsautomatisering og orkestrering?
Sikkerhedsautomatisering og -orkestrering er koordinering af automatiserede sikkerhedsopgaver på tværs af forbundne sikkerhedsapplikationer og -processer.
Det er designet til at reducere risici, driftsfejl, forbedre effektiviteten og til at adressere de cybersikkerhedstrusler, der ofte kommer fra fejlagtig brug af data. Manuel indsats øger den tid og den indsats, der kræves til analysen, hvilket påvirker hændelsens responstid, som er afgørende for at afbøde truslen.
Når du bruger manuelle sikkerhedsopgaver, er det udsat for fejl og også tidskrævende at gennemsøge en stor mængde data. Ideelt set bør enhver sikkerhedsopgave følge formlen –
ST = SRA
ST = Sikkerhedsopgave
Q = Hurtig
R = Pålidelig
A = Nøjagtig
Automatiserede sikkerhedsopgaver kan håndtere den hurtige og pålidelige del, men fejler med . Nøjagtigheden kan forbedres ved hjælp af AI med smarte testdata og mønsterkortlægning i realtid af cybertrusler.
Sikkerhedsautomatisering hjælper devOps / WebOps-teams til at være proaktive i stedet for reaktive. Det hjælper også holdet med at identificere obskure angreb og være forberedt på dem.
Hvordan implementerer vi sikkerhedsautomatisering
Der er mange måder at implementere dette på sin egen organisation og skræddersy det til kravene.
Her er trin på højt niveau i implementeringen af sikkerhedsautomatisering.
- Implementeringsautomatisering
- Infrastruktur automatisering
- Automatisering af sikkerhedsovervågningsværktøjer
- Automatiseret trusselsdetektion
- Trusselsreaktionsautomatisering
- Automatisering af sikkerhedsworkflow
Implementeringsautomatisering:
Implementeringsautomatisering gør det muligt at implementere applikationer på tværs af de forskellige miljøer, der bruges i udviklingsprocessen, såvel som de endelige produktionsmiljøer. Dette resulterer i en mere effektiv, pålidelig og forudsigelig implementering. Løsninger, der automatiserer dine implementeringsprocesser, forbedrer produktiviteten for både Dev- og Ops-teams og gør dem og virksomheden i stand til at udvikle hurtigere, opnå mere og i sidste ende bygge bedre software, der udrulles hyppigere og fungerer mere pålideligt for slutbrugeren.
Infrastruktur automatisering
Infrastrukturautomatisering skal starte med strategi og en dyb forståelse af processen, som vil informere om automatiseringsvalg. Konfigurationsstyringsværktøjer bør bruges til at automatisere infrastrukturopdateringer og skalering. Par konfigurationsstyring og infrastrukturautomatiseringsværktøjer med et solidt ændringsstyringssystem, og dine systemadministratorer kan få en hel ferie fri uden at bekymre sig om alarmopkald. Ja, det kan ske!
Konstant validering er et væsentligt stykke sikkerhedsmetodologi, og det foregår i form af kontinuerlig overvågning og alarmering. Et robust overvågningssystem hjælper os med proaktivt at opdage problemer og løse dem hurtigt.
Havnetilgængelighedsovervågning
Centraliseret logning og analyse
Automatiseret trusselsdetektion
Automatisering udnytter automatisering og maskinlæring, så den hurtigt kan opdateres, bibeholdes og anvendes på det konstant skiftende trussels-cyberlandskab. Opbygning af en maskinlæringspipeline fra bunden giver organisationerne mulighed for at lære direkte fra eksempeldata, integrere det med andre trusselsforebyggelsesplatforme og lave nogle mønsterkortlægningsanalyser, så de alle kan drage fordel af klassifikationsoptimerede algoritmer.
Denne tilgang betyder, at systemer løbende og dynamisk kan lære, hvad der er “normalt” i softwarestruktur, softwareadfærd og netværkstrafikmønstre, hvorved brugen bliver meget effektiv. Med maskinlæring kan millioner af variabler og datapunkter analyseres på én gang for at identificere uregelmæssigheder, der kunne indikere et angreb.
Trusselsreaktionsautomatisering
Når først vi har en sikkerhedsorkestrering, kan vi udløse en kæde af svar, der kan hjælpe med at mindske risikoen for, at cybertruslen spreder sig i hele systemet eller endnu bedre, forhindre den.
Kvaliteten af dataintelligens er en udfordring. Efterretninger om cybertrusler er ofte tilbøjelige til falske positiver på grund af den uklare karakter af IoT (Internet of Things). Trusler kan ændre sig øjeblikkeligt fra det ene sekund til det andet. Kunstig intelligens og maskinlæring vil hjælpe os med at identificere en gruppe trin, der skal udføres baseret på trusselsdetektion. Vi kan opnå større nøjagtighed, hvis der er mønsterkortlægning fra en global liste over cybertrusler eller trusselslager.
AI som partner:
Security Automation + AI / ML er meget relevant, denne teknologi kan lære af gradvis træning og fejl, som nemt og umiddelbart kan identificere enhver unormal adfærd. Dette giver statistisk prioritet for hver potentiel trussel, der bør undersøges. Dette forbedrer flagdetektionen i realtid og udløser nødvendige afhjælpningstrin.
Idéen for AI i cybersikkerhed er konstant at tilpasse sig de ekspanderende trusler i cyberspace. Mennesker at forbinde prikkerne, distribuere data og anvende dem på systemer er en langsom og ineffektiv proces. Et modent AI-system kan køre gennem millioner af datapunkter, studere trusselsopbevaring, forbinde prikkerne for at forbedre responstiden for beredskaber til millisekunder.
Konklusion – Kunstig intelligens + automatisering er fremtiden for cybersikkerhed.
Automation + AI-løsninger, efter min mening, dukker op som bedre partnere for smartere, hurtigere reaktioner på stadigt skiftende trusler og cyberangreb i dagens verden. Alle teknologi- og virksomhedsledere bør tage et kig på denne tilgang og implementere denne for bedre at beskytte deres infrastruktur og data. De bør skræddersy denne tilgang, så den passer til deres behov. Dette vil virkelig hjælpe os med et bedre forsvar og spare organisationerne for en masse smerte og finanskrise.
Referencer
Parisi, Alessandro. . Packt Publishing Ltd, 2019.
Sipola, Tuomo, et al. . Springer Nature, 2022.
