Hva er tilpasset sikkerhet og hvordan hjelper det med å forebygge trusler?

I vår digitaliserte verden vokser cyberhendelser i et alarmerende tempo. En konstant økning i nettangrep og vårt skiftende sikkerhetslandskap presser enkeltpersoner og organisasjoner til å vurdere deres sikkerhetsstrategier på nytt. Som et resultat blir en moderne og kontekstbevisst sikkerhetsmodell kalt "adaptiv sikkerhet" utforsket og vedtatt.

Hva er adaptiv sikkerhet og reduserer det faktisk disse truslene under utvikling? Hva er de beste metodene for å implementere det, og hvordan hjelper maskinlæring og analyse med adaptiv sikkerhet? La oss finne ut av det!

Hva er adaptiv sikkerhet?

Adaptiv sikkerhet er også kjent som "Zero Trust" -sikkerhet der ingenting er klarert som standard. Dette sikrer konsekvent overvåking av trusler sammen med en fleksibel tilnærming der utdaterte og eldre sikkerhetsinfrastrukturer hele tiden erstattes med adaptive.

I slekt: Hva er en null-dagers utnyttelse, og hvordan fungerer angrep?

Den berømte Gartner-analytikeren Neil MacDonald beskrev adaptiv sikkerhet som:

“Bruk av tilleggsinformasjon for å forbedre sikkerhetsbeslutninger på det tidspunktet de blir tatt, resulterer i mer nøyaktige sikkerhetsbeslutninger som kan støtte dynamisk virksomhet og IT miljøer. ”

Hovedforutsetningen bak adaptiv sikkerhet er automatisk implementering av motsikkerhetstiltak i kjølvannet av eventuelle oppdagede trusler.

Beste fremgangsmåter for adaptiv sikkerhet og firelagsmodellen

I sin sanne forstand er adaptiv sikkerhet sammensetningen av de følgende fire lagene.

Forebyggende

Forebygging er bedre enn kur, og det øverste laget for adaptiv sikkerhet er designet akkurat for det. Dette laget isolerer eventuelle hendelser før de oppstår, og skisserer de føre-varlige retningslinjene, prosedyrene og verktøyene for å forhindre potensielle trusler.

detektiv

Dette laget identifiserer trusler som det forebyggende laget ikke oppdager. Hovedmålet her er å redusere responstid for potensielle trusler ved å stoppe dem rett i sporene.

Retrospektiv

Dette laget graver videre ut for eventuelle tapte trusler fra forrige lag. Dette er også der en detaljert hendelsesanalyse blir utført ved hjelp av avansert rettsmedisin og trusselanalyse.

Forutsigende

Sist men ikke minst holder det prediktive laget et øye med eksterne hendelser. Det gir en grundig risikovurdering og varsler IT-personalet om mistenkelig aktivitet.

Informasjonen gitt av dette laget hjelper til med å identifisere vellykkede angrep og forutse og forhindre lignende i fremtiden.

Rollen med maskinlæring i adaptiv sikkerhet

Med den raske overgangen til skybaserte tjenester spiller avansert analyse og maskinlæring en stor rolle for å beskytte stordata.

Her er noen store fordeler som AI og maskinlæring tilbyr når det gjelder adaptiv sikkerhet.

Trusselidentifikasjon

Avansert analyse og maskinlæring er flott når det gjelder mønstergjenkjenning, klassifisering, identifisering av ondsinnede e-poster, lenker og vedlegg. Dette hjelper sterkt i identifiseringen av nye og utviklende trusler.

Trusselsporing

Den største fordelen med å innlemme analyse og maskinlæring i sikkerhetslandskapet ditt er å kunne spore hendelser, spesielt de som kan drepe applikasjoner på få sekunder og ikke etterlate spor etter etterforskning.

Øyeblikkelig analyse av massive data

AI gir en flott mulighet til å analysere store mengder data på et øyeblikk, noe som ikke er mulig med tradisjonelle sikkerhetstiltak.

Dette sikrer ikke bare sanntidsoppdagelse av trusler, men hjelper også med å redusere dem ved å tilby risikobasert modellering.

Evnen til å bruke en trusselstrøm

De fleste organisasjoner står overfor datatrusler fra flere kilder og synes det er vanskelig å holde rede på alt. Takket være AI og maskinlæring, sentraliserte og intelligente plattformer som Anamolys trussel tilby dataundersøkelser fra flere kilder.

Et eksempel på en trusselstrøm vil være en IP-adresse som umiddelbart begynner å skanne alle nettverksendepunktene dine. Imidlertid, med bruk av et intelligent verktøy, hver gang en IP oppfører seg merkelig, blir den logget inn i trusselstrømmen for videre etterforskning.

De største fordelene ved å implementere adaptiv sikkerhet

På grunn av sin forebyggende karakter er tidlig oppdagelse av sikkerhetshendelser mulig. Sanntidsevaluering av hendelser, brukere, systemer og nettverkstrafikk hjelper til med å oppdage tidlig sikkerhetstrusler, mens de automatiserte svarene fremskynder tidsrammen for oppløsning for ondsinnede angrep.

Her er noen store fordeler som kan oppnås gjennom adaptiv sikkerhet.

Tidlig risikooppdagelse

For tidlig risikodeteksjon er en stor fordel med adaptiv sikkerhet. Den forebyggende naturen til denne sikkerhetsmodellen gjør det enkelt å oppdage risiko før de blir til virkelige trusler.

Eventfiltrering og prioritering

Bruken av avansert analyse og maskinlæring i adaptiv sikkerhet sikrer deteksjon, filtrering, og prioritering av sikkerhetshendelser som ellers ikke ville bli lagt merke til ved tradisjonell overvåking systemer.

Raskere oppløsninger

Sanntidsvurdering av alle brukere, systemer og verktøy - og kombinasjonen av manuell og automatisert prosesser — hjelper til tidlig risikodeteksjon, mens de automatiserte svarene krymper utbedringen sterkt tidsramme.

Redusert innvirkning av angrepet

På grunn av øyeblikkelig oppdagelse av trusler og raskere oppløsningsvinduer kan adaptiv sikkerhet krympe størrelsen på angrepsoverflaten og begrense skaden fra å spre seg ytterligere.

Evergreen Multi-Level Monitoring Approach

Adaptiv sikkerhet gir støtte for overvåking av flere nivåer som ikke er isolert for bare ett verktøy eller forekomst. Av undersøke indikatorene for kompromiss, utvikler den seg kontinuerlig for å møte kommende trusler fra front til side.

Jo mer trusselvektorene endres, jo mer smidig blir den adaptive sikkerheten.

Etter design er adaptiv sikkerhet et fleksibelt konsept som kan fungere på tvers av forskjellige typer verktøy og plattformer. I stedet for å restrukturere hele infrastrukturen, kan adaptiv sikkerhet integreres med ethvert eksisterende system.

Ut med det gamle og inn med det nye

Adaptiv sikkerhet kan forme seg selv for å redusere enhver form for trussel ved å tilpasse og svare på et stadig skiftende trusselmiljø - noe som foreldet sikkerhetspolitikk ikke kan oppnå.

Med et sikkerhetslandskap i utvikling som er full av distribuerte arbeidsmengder, skybaserte miljøer og nye trusler, er det viktig for både enkeltpersoner og bedrifter for å lære om de vanlige trusselvektorene, kvitte seg med tradisjonell sikkerhetspraksis og fokusere på nye trusler.

Heldigvis er den adaptive sikkerhetsmodellen her for å hjelpe.

Hvordan du forbedrer oppmerksomheten din med god sikkerhetspraksis

Føler du deg stresset over potensielle nettangrep? Her er hvordan god sikkerhetspraksis kan bidra til å fremme oppmerksomhet.

Les Neste

Om forfatteren