(Kiemelt kép: Unsplash+)
A képzett kiberbiztonsági szakemberek iránt nagy a kereslet, de a kínálat alacsony. Az (ISC)2 jelentése szerint a kiberbiztonsági piacon mintegy 3 millió képzett munkaerőre van szükség, és a megkérdezett szakemberek 64%-a mondta, hogy szervezetét érinti a kiberbiztonsági készségek hiánya. Hogyan segíthet a mesterséges intelligencia ennek a hiánynak a kezelésében? Az MI az ismétlődő feladatok automatizálásával, az újszerű minták felismerésével és az akcióképes meglátások nyújtásával egészítheti ki és javíthatja az emberi biztonsági elemzők képességeit. A mesterséges intelligencia csökkentheti a biztonsági csapatok munkaterhelését és stresszét a riasztások rangsorolásával, az incidensek osztályozásával és a helyreállításra vonatkozó ajánlásokkal. Javíthatja a szervezetek biztonsági helyzetét is azáltal, hogy proaktív és megelőző intézkedéseket tesz lehetővé, mint például a fenyegetésvadászat, a sebezhetőségi vizsgálat és a kockázatértékelés.
Az egyik olyan terület, ahol az MI jelentős hatást gyakorolhat, a személyazonosság- és hozzáférés-kezelés (IAM), mely alapvető fontosságú a zéró bizalomra épülő biztonsági keretrendszer megvalósításához. Az IAM magában foglalja a hálózathoz és az erőforrásokhoz hozzáférő minden felhasználó és eszköz személyazonosságának és jogosultságának ellenőrzését. A mesterséges intelligencia automatizálhatja és javíthatja az IAM biztonsági intézkedéseket a felhasználói viselkedés megfigyelésével és elemzésével, az anomáliák és csalások felderítésével, valamint a kontextus és a kockázat alapján adaptív irányelvek érvényesítésével. A mesterséges intelligencia a biometrikus hitelesítés, az ellenőrizhető hitelesítő adatok és az önkiszolgálási lehetőségek használatával segíthet az IAM-folyamatok racionalizálásában is.
A mesterséges intelligencia azonban nem jelent teljes megoldást a kiberbiztonság területének teljes egészére vonatkozóan. Új kihívásokat és kockázatokat is felvet, melyeket kezelni kell. A mesterséges intelligencia rendszerek sebezhetőek lehetnek az olyan támadásokkal szemben, melyek a bemeneteket vagy kimeneteket manipulálva hibákat vagy téves besorolást okoznak. Az MI-val működő rendszereknek lehetnek olyan elfogultságaik vagy korlátaik is, melyek befolyásolják pontosságukat vagy megbízhatóságukat. Az MI-rendszerek továbbá etikai és jogi kérdéseket vethetnek fel a magánélet védelmével, az elszámoltathatósággal és az átláthatósággal kapcsolatban is.
Cselekvésre alkalmas tanácsok és gyakorlati tippek
Fontos, hogy értékeljük az egyes MI-rendszerek biztonsági követelményeit és fenyegetéseit azok célja, adatai, modellje, telepítése és használata alapján. Ez magában foglalja a kockázatértékelés elvégzését az MI-rendszerek potenciális fenyegetéseinek, sebezhetőségeinek és hatásainak azonosítása érdekében. Alkalmazzunk az olyan biztonsági elveket, mint a mélységi védelem, a legkisebb jogosultság, a feladatok szétválasztása és a tervezési biztonság a mesterséges intelligencia rendszerek fejlesztése és üzemeltetése során. Ez magában foglalja az MI-rendszerek biztonsági szempontú tervezését és a biztonsági ellenőrzések végrehajtását minden szinten. A mesterséges intelligencia rendszerek biztonsági ellenőrzésének megvalósítását, például titkosítás, hitelesítés, engedélyezés, naplózás, auditálás, felügyelet, tesztelés és javítás esetében. Ez vindikálja a szabványos biztonsági intézkedések alkalmazását a mesterséges intelligencia rendszerek és adatok védelmére az olyan fenyegetésekkel szemben, mint a rosszindulatú szoftverek, az adatszegések és a jogosulatlan hozzáférés.
Használjuk ki az olyan biztonsági eszközöket, mint a Microsoft Counterfit vagy a Deloitte CyberAI Platformja az MI-rendszerek biztonsági helyzetének értékeléséhez és javításához. Ezek az eszközök segíthetnek a szervezeteknek azonosítani és orvosolni az MI-rendszerek biztonsági réseit. Nem kerülhető el a biztonsági csapatok oktatása és képzése a mesterséges intelligencia rendszerek védelmére szolgáló legújabb technikákról és eszközökről sem. Ez magában foglalja a rendszeres képzések és erőforrások biztosítását annak érdekében, hogy a biztonsági csapatok naprakészek legyenek az MI-rendszerek legújabb biztonsági gyakorlatait és technikáit illetően.
Fontos az együttműködés más érdekelt felekkel, például a mesterséges intelligenciával foglalkozó kutatókkal, fejlesztőkkel, gyártókkal, szabályozókkal és ügyfelekkel a legjobb gyakorlatok és szabványok megosztása érdekében. Ez megköveteli a mesterséges intelligencia biztonságával kapcsolatos gyakorlati közösség kialakítását, valamint a tudás és az erőforrások megosztását az MI-rendszerek biztonsági helyzetének javítása érdekében. Az alábbi megvalósítható lépések követésével a szervezetek javíthatják biztonsági ellenálló képességüket, és csökkenthetik az MI kiberbiztonságban való alkalmazásával járó kockázatokat. Fontos, hogy ezeket a lépéseket átfogó és holisztikus módon hajtsák végre, és a biztonsági intézkedéseket folyamatosan figyelemmel kísérjék és szükség szerint frissítsék.
A mesterséges intelligencia kiberbiztonságban való alkalmazásának néhány lehetséges hátránya:
Hamis pozitív és negatív eredmények
Az MI-rendszerek nem mindig pontosak, és hamis pozitív és hamis negatív eredményeket hozhatnak létre. Ez azt jelenti, hogy egy legitim felhasználót potenciális fenyegetésként jelölhetnek meg, vagy teljesen figyelmen kívül hagyhatnak egy valós fenyegetést.
Elfogultság és diszkrimináció
A mesterséges intelligencia rendszerek elfogultak és diszkriminatívak lehetnek, ami bizonyos embercsoportokkal szembeni igazságtalan bánásmódhoz vezethet. Például egy személyazonosság- és hozzáférés-kezelésre használt mesterséges intelligencia rendszer elfogult lehet bizonyos etnikai vagy nemi csoportokkal szemben.
Ellenséges támadások
A mesterséges intelligencia rendszerek sebezhetőek lehetnek az ellenséges támadásokkal szemben, amikor a támadók manipulálják a bemeneteket, hogy hibát vagy téves besorolást okozzanak. Ez különösen veszélyes lehet a kiberbiztonságban, mivel a támadók ezeket a technikákat a biztonsági intézkedések megkerülésére és jogosulatlan hozzáférés megszerzésére használhatják.
A kontextus korlátozott megértése
A mesterséges intelligencia rendszerek korlátozottan ismerhetik azt a kontextust, melyben működnek, ami hibás döntésekhez vezethet. Például egy mesterséges intelligencia rendszer gyanúsnak minősíthet egy törvényes műveletet, mert nem képes megérteni a művelet teljes kontextusát.
Költségek és összetettség
A mesterséges intelligenciát alkalmazó rendszerek bevezetése a kiberbiztonság területén költséges és összetett lehet, mivel speciális szakértelmet és infrastruktúrát igényel. Ez megnehezítheti a kisebb szervezetek számára az MI-alapú biztonsági intézkedések bevezetését.
Etika és jogi aggályok
A mesterséges intelligencia kiberbiztonságban való alkalmazása etikai és jogi aggályokat vet fel, például a magánélet védelmével, az elszámoltathatósággal és az átláthatósággal kapcsolatban. A szervezeteknek biztosítaniuk kell, hogy a mesterséges intelligenciát etikusan és az alkalmazandó törvényeknek és szabályozásoknak megfelelően használják. Fontos, hogy a mesterséges intelligencia alapú kiberbiztonsági megoldások bevezetésekor figyelembe vegyük ezeket a hátulütőket, és megfelelő intézkedésekkel, például alapos teszteléssel, felelős telepítéssel és rendszeres nyomkövetéssel enyhítsük őket.
A mesterséges intelligencia erőteljes szövetségese a kiberbiztonsági szakembereknek, akiknek egyre növekvő és fejlődő fenyegetésekkel kell szembenézniük. Az MI bölcs és felelősségteljes alkalmazásával a szervezetek csökkenthetik a kiberbiztonsági munkaerőhiány okozta terheket, és növelhetik biztonsági ellenálló képességüket.
Az automatizálás lehet a válasz a kiberbiztonsági készséghiányra?
A kiberbiztonsági automatizálás fejlődése hatékonyabbnak bizonyul az EDR-nél és költséghatékonyabbnak az MDR-nél, mivel az idő értékesebb, mint a pénz. Több pénzt mindig lehet szerezni, de több időt nem lehet szerezni. Bárki, aki részt vesz egy vállalkozás működtetésében, azonosulni tud ezzel a kijelentéssel, de különösen mély jelentést hordoz azok számára, akik kiberbiztonsággal foglalkoznak. A kibertámadások esetében még a legkisebb kártevő fertőzés is költséges késedelmeket és leállásokat okozhat, és az adatvesztésből vagy az üzletmenet megszakadásából eredő károk pénzügyileg is pusztítóak lehetnek.
A szolgáltatásmegtagadási támadások, a zsarolóprogramok és az adatvédelmi incidensek következményeivel való foglalkozás nem lehet elfogadott része egy valamit ma magára is adó vállalat napirendjének. Először is meg kell védeni vállalkozásunkat. Ez azt jelenti, hogy olyan erős kibervédelmi eszközökkel kell rendelkezni, melyek nem csak a fenyegetéseket mérséklik, hanem ténylegesen visszaadják az időnket. A siker kulcsa, hogy megállítsuk a fenyegetéseket, mielőtt azok megállítanák a cég mindennapi működését. És ennek a kirakósnak ez az egyik legfontosabb darabja az általunk használt eszközök, különösen az automatizálás elérése érdekében.
EDR, MDR és ADR
A kiberbiztonsági világ túl sok rövidítéssel dobálózik, és a definíciók nem teljesen egyértelműek. Szóval bontsunk fel néhányat a végpontokkal kapcsolatos szakzsargonból, melyet mostanában hallhatunk az iparágban.
Végpontérzékelés és reagálás (EDR)
A végpont-érzékelési és -reagálási (EDR) technológia nagy mennyiségű adatot gyűjt a végpontokról, és információval látja el a biztonsági elemzőket a kiberfenyegetések észleléséhez és mérsékléséhez. Ezek a megoldások jelentősen javítják a végpontok láthatóságát, a fenyegetések elhárítását, és még a fenyegetésvadászatban is segítséget nyújthatnak. A teljes kihasználáshoz azonban képzett biztonsági elemzőkből álló személyzetre van szükség és a mai készséghiány miatt ennek a modellnek a kis- és középvállalkozások és az MSP-k többsége számára nincs értelme. Ma az EDR kezd átalakulni a „vállalati felderítés és válaszadás” fogalmává. Az általa előállított végponti telemetriai adatok a hálózatbiztonság holisztikusabb megközelítésének részét képezik.
Irányított észlelés és reagálás (MDR)
Az utóbbi hónapokban a felhőalapú biztonsági szolgáltatók az EDR-adatokat hasznosítják, és a kiberbiztonsági készséghiányt a menedzselt észlelés és válaszadás (MDR) révén kompenzálják. Az éjjel-nappal működő MDR biztonsági elemzőként működik, automatizált fenyegetésérzékelést, reakciót és -javítást biztosítva. A teljes hálózatot védi (nem csak a végpontokat), és biztosítja a problémák teljes körű észleléséhez, mérsékléséhez és megoldásához szükséges időt, elkötelezettséget és kiberbiztonsági készségeket. A sajnálatos igazság az, hogy sok kisebb vállalkozás számára az MDR egyszerűen túl drága még. Lehet, hogy más partnerségi modelleket kell vizsgálniuk, vagy a szállítók menedzselt szolgáltatásait kell igénybe venniük inkább helyette.
Automatizált észlelés és reagálás (ADR)
A dedikált kiberbiztonsági erőforrásokkal és bőséges költségvetéssel nem rendelkező vállalkozások és menedzselt szolgáltatók számára az automatizált észlelés és reagálás (ADR) lehet a tökéletes választás. Amikor más megoldásokat túlterhel a beérkező rosszindulatú programok hatalmas mennyisége, az ADR az MI és a gépi tanulás segítségével nemcsak megállítja a fenyegetéseket, de proaktívan előre jelzi és meg is előzi azokat. Ennek eredményeképpen az ilyen típusú megoldások ténylegesen visszahozhatják az „elvesztegetett” időt a vállalkozások számára. Ahogy a kiberbiztonsági környezet fejlődik és a készséghiány tovább nő, az MSP-knek és a kkv-knak olyan megoldásokat kell bevezetniük, melyek automatizálják a védelmüket, és biztosítják a hiányzó kiberbiztonsági intelligenciát, melyet csak az ADR nyújt.
Az ADR a kiberbiztonság következő generációs evolúciója lehet
Amint azt valószínűleg az olvasó is tudja, a modern támadások egyre összetettebbek, célzottabbak és gyakran automatizáltak. Emellett kiszámíthatatlanul és oldalirányban is mozoghatnak (azaz egy vállalatot úgy veszélyeztetnek, hogy beszivárognak annak leányvállalataiba, partnerhálózatába és ellátási láncába). Sok cégtulajdonos és menedzselt szolgáltató találkozik olyan kihívásokkal, melyek sebezhetővé tehetik vállalkozását vagy ügyfeleit a támadásokkal szemben. Ennek az okai: a széles támadási felület, a korlátozott biztonsági szakértelem, a laza vagy nem megfelelő hozzáférés-ellenőrzés, az adatvesztés, vagy az e-mail spam és adathalász sebezhetőségek.
A megfelelés elégtelen ismerete
Az ilyen típusú sebezhetőségek elleni küzdelem legjobb módja az előrejelzésben rejlő lehetőségek kihasználása a támadások megállítására, mielőtt azok bekövetkeznének, valamint az átjutó fenyegetések gyors és automatikus orvoslása. Itt az ADR újfajta gondolkodásmódot kínál a kiberbiztonságról. Jelenleg a kiberbiztonsági vagy informatikai csapatnak több feladatot kell több rendszeren keresztül kezelni, ami a számítógépes rendszerek és a kiberbiztonsági fenyegetések alapos ismeretét igényli. Ennek következtében a válaszidő gyakran lassú. Az ADR segítségével a feladatok automatizálódnak, a fenyegetések kivizsgálása, validálása és orvoslása pedig a háttérben történik, ami jelentősen növeli az operatív hatékonyságot és eredményességet. A fenyegetések környezetének folyamatos fejlődésével mindenkinek lépést kell tartania, az ADR pedig megváltoztatja a biztonsági egyenletet, mivel javítja a felderítés pontosságát és a válaszadás gyorsaságát, így rengeteg időt és gondot takarít meg, a pénzről nem is beszélve.
