מהו אבטחה מסתגלת ואיך זה עוזר למניעת איומים?

בעולם הדיגיטלי שלנו, אירועי סייבר גדלים בקצב מדאיג. גל מתמיד במתקפות סייבר ובנוף האבטחה המשתנה שלנו דוחף אנשים וארגונים להעריך מחדש את אסטרטגיות האבטחה שלהם. כתוצאה מכך נחקר ואומץ מודל אבטחה מודרני ומודע הקשר המכונה "אבטחה אדפטיבית".

מהו אבטחה אדפטיבית והאם זה למעשה מקטין את האיומים המתפתחים הללו? מהן השיטות הטובות ביותר ליישומו וכיצד למידת מכונה ואנליטיקה עוזרות לאבטחה אדפטיבית? תן לנו לגלות!

מהי אבטחה מסתגלת?

אבטחה אדפטיבית מכונה גם אבטחה "אפס אמון" כאשר דבר מהימן כברירת מחדל. זה מבטיח ניטור עקבי של האיומים יחד עם גישה גמישה שבה תשתיות אבטחה מיושנות ומורשת מוחלפות כל הזמן בתשתיות אדפטיביות.

קָשׁוּר: מהי ניצול אפס יום וכיצד פועלות התקפות?

אנליסט גרטנר המפורסם ניל מקדונלד תיאר את הביטחון ההסתגלותי כ:

"השימוש במידע משלים לשיפור ההחלטות הביטחוניות בזמן קבלתן, וכתוצאה מכך החלטות אבטחה מדויקות יותר המסוגלות לתמוך בעסקים דינמיים ו- IT סביבות. "

הנחת היסוד העיקרית מאחורי אבטחה אדפטיבית היא יישום אוטומטי של אמצעי אבטחה נגדיים בעקבות איומים שהתגלו.

שיטות עבודה מומלצות לביטחון מותאם ומודל ארבע שכבות

במובן האמיתי שלה, ביטחון אדפטיבי הוא ההרכב של ארבע השכבות הבאות.

מוֹנֵעַ

מניעה טובה יותר מריפוי, והשכבה העליונה לאבטחה אדפטיבית נועדה בדיוק לשם כך. שכבה זו מבודדת כל אירוע לפני התרחשותם ומתווה את המדיניות, הנהלים והכלים המזהירים בכדי להביס מראש את כל האיומים האפשריים.

בַּלָשׁ

שכבה זו מזהה כל איומים שהשכבה המונעת לא מצליחה לזהות. המטרה העיקרית כאן היא לצמצם את זמני התגובה לאיומים פוטנציאליים על ידי עצירתם ממש במסלולם.

רֶטרוֹספֶּקטִיבִי

שכבה זו חופרת עוד אחר איומים שהוחמצו על ידי השכבה הקודמת. זה גם המקום בו נערך ניתוח אירועים מפורט בעזרת פורנזיקה מתקדמת וניתוח איומים.

מְנַבֵּא

אחרון חביב, שכבת הניבוי שומרת על אירועים חיצוניים. הוא מספק הערכת סיכונים יסודית ומתריע בפני צוות ה- IT על כל פעילות חשודה.

המידע שמספק שכבה זו מסייע בזיהוי התקפות מוצלחות ובצפי ומניעה של דומים בעתיד.

התפקיד של למידת מכונה באבטחה מסתגלת

עם המעבר המהיר לשירותים מבוססי ענן, ניתוחים מתקדמים ולמידת מכונה ממלאים תפקיד עצום בהגנה על נתונים גדולים.

להלן כמה יתרונות עיקריים שמציעים AI ו- machine learning במונחים של אבטחה אדפטיבית.

זיהוי איומים

ניתוח מתקדם ולמידת מכונה נהדרים בזיהוי תבניות, סיווג, זיהוי של מיילים זדוניים, קישורים וקבצים מצורפים. זה עוזר מאוד בזיהוי איומים חדשים ומתפתחים.

מעקב אחר איומים

היתרון העיקרי של שילוב ניתוחים ולמידת מכונה בנוף האבטחה שלך הוא היכולת להתחקות אחר אירועים, במיוחד כאלה שיכולים להרוג יישומים בשניות ולא להשאיר עקבות חֲקִירָה.

ניתוח מיידי של נתונים מסיביים

AI מספק הזדמנות מצוינת לנתח כמויות אדירות של נתונים כהרף עין, מה שאינו אפשרי באמצעי אבטחה מסורתיים.

זה לא רק מבטיח איתור בזמן אמת של איומים אלא גם מסייע בהפגתם על ידי הצעת דוגמנות מבוססת סיכון.

היכולת להשתמש בזרם איום

רוב הארגונים מתמודדים עם איומי נתונים ממקורות רבים ומתקשים לעקוב אחר הכל. בזכות AI ולמידת מכונה, פלטפורמות מרכזיות וחכמות כמו האיום של אנאמולי להציע חקירות נתונים ממקורות רבים.

דוגמה לזרם איומים תהיה כתובת IP שמתחילה באופן מיידי לסרוק את כל נקודות הקצה ברשת שלך. עם זאת, עם שימוש בכלי חכם, בכל פעם ש- IP מתנהג בצורה מוזרה, הוא ייכנס לזרם האיומים להמשך חקירה.

היתרונות העיקריים ביישום אבטחה מסתגלת

בשל אופיו המונע, גילוי מוקדם של אירועי ביטחון מתאפשר. הערכה בזמן אמת של אירועים, משתמשים, מערכות ותעבורת רשת עוזרת לגילוי מוקדם של איומי אבטחה, בעוד שהתגובות האוטומטיות מזרזות את פרק הזמן לפיתרון להתקפות זדוניות.

להלן כמה יתרונות עיקריים שניתן להשיג באמצעות אבטחה אדפטיבית.

גילוי סיכונים מוקדם

איתור סיכון מוקדם הוא יתרון גדול של אבטחה אדפטיבית. האופי המונע של מודל אבטחה זה מקל על איתור סיכונים לפני שהם הופכים לאיומים ממשיים.

סינון אירועים ותעדוף

השימוש באנליטיקה מתקדמת ולמידת מכונה באבטחה אדפטיבית מבטיח איתור, סינון, ותעדוף אירועי אבטחה שאחרת לא יבחינו בניטור המסורתי מערכות.

החלטות מהירות יותר

הערכה בזמן אמת של כל המשתמשים, המערכות והכלים - והשילוב בין ידני לאוטומטי תהליכים - מסייע לגילוי סיכונים מוקדם, בעוד שהתגובות האוטומטיות מכווצות מאוד את התיקון מסגרת זמן.

השפעה מופחתת של ההתקפה

עקב זיהוי איומים מיידי וחלונות ברזולוציה מהירה יותר, אבטחה אדפטיבית יכולה לכווץ את גודל משטח ההתקפה ולהגביל את התפשטות הנזק.

גישת ניטור מרובת רמות עד

אבטחה מסתגלת מספקת תמיכה לניטור רב-שכבתי שאינו מבודד רק לכלי אחד או לשכיחות. על ידי בחינת מדדי הפשרה, זה מתפתח ברציפות כדי להתמודד מול האיומים הקרובים.

ככל שמווקי האיום משתנים יותר, כך הביטחון ההסתגלותי זריז יותר.

לפי תכנון, אבטחה אדפטיבית היא מושג גמיש שיכול לעבוד על סוגים שונים של כלים ופלטפורמות. במקום לבנות מחדש את כל התשתית שלך, אבטחה אדפטיבית יכולה להשתלב עם כל מערכת קיימת.

יוצא עם הישן ופנים עם החדש

אבטחה אדפטיבית יכולה לעצב את עצמה כדי להקל על כל סוג של איום על ידי התאמה ותגובה לסביבת איומים המשתנה כל הזמן - דבר שמדיניות אבטחה מעופשת אינה יכולה להשיג.

עם נוף אבטחה מתפתח שופע עומסי עבודה מבוזרים, סביבות מבוססות ענן ואיומים מתעוררים, זה הכרחי עבור הן אנשים פרטיים והן עסקים כדי ללמוד על וקטורי האיומים הנפוצים, להיפטר משיטות אבטחה מסורתיות ולהתמקד בהתהוות איומים.

למרבה המזל, מודל האבטחה ההסתגלותי כאן כדי לסייע.

כיצד לשפר את תשומת הלב שלך באמצעות נוהלי אבטחה טובים

מרגיש לחוץ בגלל מתקפות סייבר פוטנציאליות? להלן הוראות כיצד שיטות אבטחה טובות יכולות לקדם מודעות.

קרא הבא

על הסופר