Vad är anpassningsbar säkerhet och hur hjälper det med att förebygga hot?

I vår digitaliserade värld växer cyberincidenter i en alarmerande takt. En ständig ökning av cyberattacker och vårt föränderliga säkerhetslandskap driver individer och organisationer att omvärdera sina säkerhetsstrategier. Som ett resultat utforskas och antas en modern och kontextmedveten 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 litas på som standard. Detta säkerställer konsekvent övervakning av hot tillsammans med ett flexibelt tillvägagångssätt där föråldrade och äldre säkerhetsinfrastrukturer ständigt ersätts med anpassningsbara.

Relaterad: Vad är en zero-day exploatering och hur fungerar attacker?

Den berömda Gartner-analytikern Neil MacDonald beskrev adaptiv säkerhet som:

”Användningen av kompletterande information för att förbättra säkerhetsbesluten när de fattas, vilket resulterar i mer exakta säkerhetsbeslut som kan stödja dynamisk verksamhet och IT miljöer. ”

Den främsta förutsättningen bakom adaptiv säkerhet är det automatiska genomförandet av motsäkerhetsåtgärder i kölvattnet av eventuella upptäckta hot.

Bästa praxis för adaptiv säkerhet och fyrlagersmodellen

I sin verkliga mening är adaptiv säkerhet sammansättningen av följande fyra lager.

Förebyggande

Förebyggande är bättre än botemedel, och det översta lagret för adaptiv säkerhet är utformat just för det. Detta lager isolerar alla incidenter innan de uppstår och beskriver försiktighetspolicyer, procedurer och verktyg för att förebyggande besegra eventuella hot.

Detektiv

Detta lager identifierar alla hot som det förebyggande lagret inte kan upptäcka. Huvudsyftet här är att minska responstiderna för potentiella hot genom att stoppa dem direkt.

Retrospektiv

Detta lager gräver ytterligare efter missade hot från det tidigare lagret. Det är också här en detaljerad incidentanalys utförs med hjälp av avancerad kriminalteknik och hotanalys.

Förutsägande

Sist men inte minst håller det prediktiva lagret ett öga på externa händelser. Det ger en grundlig riskbedömning och varnar IT-personalen om misstänkt aktivitet.

Informationen från detta lager hjälper till att identifiera framgångsrika attacker och förutse och förhindra liknande i framtiden.

Rollen med maskininlärning i adaptiv säkerhet

Med den snabba övergången till molnbaserade tjänster spelar avancerad analys och maskininlärning en stor roll för att skydda stora data.

Här är några viktiga fördelar som AI och maskininlärning erbjuder när det gäller adaptiv säkerhet.

Hotidentifiering

Avancerad analys och maskininlärning är bra för mönsterigenkänning, klassificering, identifiering av skadliga e-postmeddelanden, länkar och bilagor. Detta hjälper i hög grad till identifieringen av nya och utvecklande hot.

Hotspårning

Den största fördelen med att integrera analys och maskininlärning i ditt säkerhetslandskap är att kunna spåra incidenter, särskilt de som kan döda applikationer på några sekunder och lämna inga spår kvar för undersökning.

Omedelbar analys av massiva data

AI ger ett utmärkt tillfälle att analysera stora mängder data på ett ögonblick vilket inte är möjligt med traditionella säkerhetsåtgärder.

Detta säkerställer inte bara detektering av hot i realtid utan hjälper också till att mildra dem genom att erbjuda riskbaserad modellering.

Förmågan att använda en hotström

De flesta organisationer står inför datahot från flera källor och har svårt att hålla reda på allt. Tack vare AI och maskininlärning, centraliserade och intelligenta plattformar som Anamolys ThreatStream erbjuda dataundersökningar från flera källor.

Ett exempel på en hotström skulle vara en IP-adress som omedelbart börjar skanna alla dina nätverksändpunkter. Men med hjälp av ett intelligent verktyg, närhelst en IP beter sig konstigt, kommer den att loggas in i hotströmmen för vidare utredning.

De största fördelarna med att implementera adaptiv säkerhet

På grund av dess förebyggande natur möjliggörs tidig upptäckt av säkerhetsincidenter. Realtidsutvärderingen av händelser, användare, system och nätverkstrafik hjälper till vid tidig upptäckt av säkerhetshot, medan de automatiska svaren påskyndar tidsramen för upplösning av skadliga attacker.

Här är några viktiga fördelar som kan uppnås genom adaptiv säkerhet.

Tidig riskavkänning

För tidig riskdetektering är en stor fördel med adaptiv säkerhet. Den förebyggande karaktären hos denna säkerhetsmodell gör det enkelt att upptäcka risker innan de blir verkliga hot.

Händelsefiltrering och prioritering

Användningen av avancerad analys och maskininlärning i adaptiv säkerhet säkerställer detektering, filtrering, och prioritering av säkerhetsincidenter som annars skulle gå obemärkt förbi med traditionell övervakning system.

Snabbare upplösningar

Realtidsbedömning av alla användare, system och verktyg - och kombinationen av manuell och automatiserad processer - hjälper till vid tidig riskdetektering, medan de automatiska svaren kraftigt minskar saneringen tidsram.

Minskad påverkan av attacken

På grund av omedelbar hotdetektering och snabbare upplösningsfönster kan adaptiv säkerhet krympa attackytans storlek och begränsa skadan från att spridas ytterligare.

Evergreen Multi-Level Monitoring Approach

Adaptiv säkerhet ger stöd för övervakning i flera nivåer som inte är isolerad för bara ett verktyg eller incidens. Förbi undersöka indikatorerna för kompromissutvecklas den kontinuerligt för att möta kommande hot direkt.

Ju mer hotvektorerna förändras, desto smidigare blir den adaptiva säkerheten.

Genom 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 svara på en ständigt föränderlig hotmiljö - något som föråldrad säkerhetspolitik inte kan uppnå.

Med ett säkerhetslandskap som växer ut med distribuerade arbetsbelastningar, molnbaserade miljöer och nya hot är det absolut nödvändigt för både privatpersoner och företag för att lära sig om de vanliga hotvektorerna, bli av med traditionella säkerhetsmetoder och fokusera på att växa fram hot.

Lyckligtvis är den adaptiva säkerhetsmodellen här för att hjälpa till.

Hur du kan förbättra din mindfulness med god säkerhetspraxis

Känner dig stressad över potentiella cyberattacker? Här är hur bra säkerhetsrutiner kan hjälpa till att främja mindfulness.

Läs Nästa

Om författaren