I vår digitaliserade värld växer cyberincidenter i en alarmerande takt. En konstant ökning av cyberattacker och vårt föränderliga säkerhetslandskap tvingar individer och organisationer att omvärdera sina säkerhetsstrategier. Som ett resultat av detta undersöks och antas en modern och sammanhangsmedveten säkerhetsmodell som kallas “adaptiv säkerhet”.
Vad är adaptiv säkerhet och mildrar det faktiskt dessa hot som utvecklas? Vilka är de bästa metoderna för att implementera det och hur hjälper maskininlärning och analys med adaptiv säkerhet? Låt oss ta reda på det!
Vad är adaptiv säkerhet?
Adaptiv säkerhet är också känd som “Zero Trust”-säkerhet där ingenting är betrodd som standard. Detta säkerställer konsekvent övervakning av hot tillsammans med ett flexibelt tillvägagångssätt där föråldrade och äldre säkerhetsinfrastrukturer ständigt ersätts med adaptiva.
Den berömda Gartner-analytikern Neil MacDonald beskrev adaptiv säkerhet som:
“användningen av kompletterande information för att förbättra säkerhetsbeslut vid den tidpunkt de fattas, vilket resulterar i mer exakta säkerhetsbeslut som kan stödja dynamiska affärs- och IT-miljöer.”
Huvudförutsättningen bakom adaptiv säkerhet är den automatiska implementeringen av motsäkerhetsåtgärder i spåren av alla upptäckta hot.
Bästa praxis för adaptiv säkerhet och fyrskiktsmodellen
I sin egentliga mening är adaptiv säkerhet sammansättningen av följande fyra lager.
Förebyggande
Förebyggande är bättre än att bota, och det översta lagret för adaptiv säkerhet är designat just för det. Det här lagret isolerar eventuella incidenter innan de uppstår och beskriver försiktighetspolicyer, procedurer och verktyg för att förebyggande besegra potentiella hot.
Detektiv
Detta lager identifierar alla hot som det förebyggande lagret inte kan upptäcka. Huvudsyftet här är att minska svarstiderna för potentiella hot genom att stoppa dem direkt i deras spår.
Retrospektiv
Detta lager gräver vidare efter eventuella missade hot från det föregående lagret. Det är också här som en detaljerad incidentanalys görs med hjälp av avancerad kriminalteknik och hotanalys.
Förutsägande
Sist men inte minst, det prediktiva lagret håller utkik efter externa händelser. Den ger en grundlig riskbedömning och varnar IT-personalen om misstänkt aktivitet.
Informationen som tillhandahålls av detta lager hjälper till att identifiera framgångsrika attacker och att förutse och förhindra liknande sådana i framtiden.
Rollen för maskininlärning i adaptiv säkerhet
Med den snabba övergången till molnbaserade tjänster spelar avancerad analys och maskininlärning en stor roll för att skydda big data.
Här är några stora fördelar som AI och maskininlärning erbjuder när det gäller adaptiv säkerhet.
Identifiering av hot
Avancerad analys och maskininlärning är utmärkta för mönsterigenkänning, klassificering, identifiering av skadliga e-postmeddelanden, länkar och bilagor. Detta underlättar i hög grad identifieringen av nya och föränderliga hot.
Hotspårning
Den stora fördelen med att införliva analys och maskininlärning i ditt säkerhetslandskap är att kunna spåra incidenter, särskilt de som kan döda applikationer på några sekunder och inte lämnar några spår efter sig för utredning.
Omedelbar analys av massiva data
AI ger en fantastisk möjlighet att analysera enorma mängder data i en handvändning, vilket inte är möjligt med traditionella säkerhetsåtgärder.
Detta säkerställer inte bara upptäckt av hot i realtid utan hjälper också till att mildra dem genom att erbjuda riskbaserad modellering.
Möjligheten att använda en hotström
De flesta organisationer möter datahot från flera källor och har svårt att hålla reda på allt. Tack vare AI och maskininlärning erbjuder centraliserade och intelligenta plattformar som Anamolys ThreatStream dataundersökningar från flera källor.
Ett exempel på en hotström skulle vara en IP-adress som omedelbart börjar skanna alla dina nätverksslutpunkter. Men med användningen av ett intelligent verktyg, varje gång en IP beter sig konstigt, kommer den att loggas in i hotströmmen för vidare undersökning.
De stora fördelarna med att implementera adaptiv säkerhet
På grund av dess förebyggande karaktär är tidig upptäckt av säkerhetsincidenter möjlig. Realtidsutvärderingen av händelser, användare, system och nätverkstrafik hjälper till att tidigt upptäcka säkerhetshot, medan de automatiska svaren påskyndar upplösningstiden för skadliga attacker.
Här är några stora fördelar som kan uppnås genom adaptiv säkerhet.
Tidig riskdetektering
För tidig riskdetektering är en stor fördel med adaptiv säkerhet. Den förebyggande karaktären hos denna säkerhetsmodell gör det enkelt att upptäcka risker innan de förvandlas till verkliga hot.
Händelsefiltrering och prioritering
Användningen av avancerad analys och maskininlärning i adaptiv säkerhet säkerställer upptäckt, filtrering och prioritering av säkerhetsincidenter som annars skulle gå obemärkt förbi av traditionella övervakningssystem.
Snabbare upplösningar
Realtidsbedömningen av alla användare, system och verktyg – och kombinationen av manuella och automatiserade processer – hjälper till med tidig riskdetektering, medan de automatiserade svaren kraftigt krymper åtgärdstiden.
Minskad påverkan av attacken
På grund av omedelbar hotupptäckt och snabbare upplösningsfönster kan adaptiv säkerhet krympa storleken på attackytan och begränsa skadan från att spridas ytterligare.
Evergreen Multi-Level Monitoring Approach
Adaptiv säkerhet ger övervakningsstöd i flera nivåer som inte är isolerat till bara ett verktyg eller tillfälle. Genom att undersöka kompromissindikatorerna utvecklas den kontinuerligt för att möta kommande hot direkt.
Ju mer hotvektorerna förändras, desto smidigare blir den adaptiva säkerheten.
Flexibilitet och integration med andra verktyg
Till sin design är adaptiv säkerhet ett flexibelt koncept som kan fungera över olika typer av verktyg och plattformar. Istället för att omstrukturera hela din infrastruktur kan adaptiv säkerhet integreras med alla befintliga system.
Ut med det gamla och in med det nya
Adaptiv säkerhet kan forma sig själv för att mildra alla typer av hot genom att anpassa och reagera på en ständigt föränderlig hotmiljö – något som inaktuella säkerhetspolicyer inte kan uppnå.
Med ett föränderligt säkerhetslandskap fullt av distribuerade arbetsbelastningar, molnbaserade miljöer och nya hot, är det absolut nödvändigt för både individer och företag att lära sig om de vanliga hotvektorerna, bli av med traditionella säkerhetspraxis och fokusera på nya hot.
Lyckligtvis är den adaptiva säkerhetsmodellen här för att hjälpa.
Om författaren
Kinza Yasar (77 artiklar publicerade)
Kinza är en teknikjournalist med en examen i datanätverk och många IT-certifieringar under bältet. Hon arbetade inom telekommunikationsbranschen innan hon gav sig ut på tekniskt skrivande. Med en nisch inom cybersäkerhet och molnbaserade ämnen tycker hon om att hjälpa människor att förstå och uppskatta teknik.
Mer från Kinza Yasar
Prenumerera på vårt nyhetsbrev
Gå med i vårt nyhetsbrev för tekniska tips, recensioner, free e-böcker och exklusiva erbjudanden!
Klicka här för att prenumerera
