Nel mondo digitale, gli incidenti informatici stanno crescendo a un ritmo allarmante. L’aumento degli attacchi informatici e il cambiamento del panorama della sicurezza stanno costringendo individui e organizzazioni a rivalutare le proprie strategie di sicurezza. Pertanto, viene esplorato e applicato un modello di sicurezza moderno e sensibile al contesto chiamato "Sicurezza adattiva" .
Allora, cos’è la sicurezza adattiva e mitiga davvero queste minacce in evoluzione? Quali sono le migliori pratiche per implementare la sicurezza adattiva? In che modo il machine learning e l'analisi aiutano la sicurezza adattiva? Scopriamolo attraverso il seguente articolo!
Cos'è la sicurezza adattiva?
La sicurezza adattiva è nota anche come sicurezza " Zero Trust " in cui nulla è considerato attendibile per impostazione predefinita. Ciò garantisce un monitoraggio coerente delle minacce insieme a un approccio agile, in cui le infrastrutture di sicurezza vecchie e obsolete vengono continuamente sostituite con altre reattive.
Il famoso analista di Gartner Neil MacDonald ha descritto la sicurezza adattiva come:
"L'utilizzo di informazioni aggiuntive per migliorare le decisioni sulla sicurezza nel momento in cui vengono prese, porta a decisioni sulla sicurezza più accurate, in grado di supportare ambienti IT e aziendali dinamici."
La premessa principale dietro Adaptive Security è l'implementazione automatica di misure di sicurezza contro qualsiasi minaccia rilevata.
Best practice per la sicurezza adattiva e modello a 4 livelli
Nel suo vero senso, la Sicurezza Adattiva è un componente dei seguenti 4 livelli:
Impedire
Prevenire è meglio che curare e il livello superiore del modello di sicurezza adattiva è progettato tenendo presente questo aspetto. Questo livello isola i problemi prima che si verifichino e delinea le politiche, le procedure e gli strumenti di prevenzione per sconfiggere eventuali minacce.
Rileva
Questo livello identifica eventuali minacce che il livello di prevenzione non riesce a rilevare. L'obiettivo principale è ridurre i tempi di reazione alle potenziali minacce fermandole sul loro cammino.
Revisionare e analizzare
Questo livello scava più in profondità per trovare eventuali minacce sfuggite al livello precedente. È qui che viene condotta anche un'analisi dettagliata degli incidenti con l'aiuto di metodi di rilevamento avanzati e analisi delle minacce.
Previsione
Ultimo ma non meno importante, il livello di previsione monitora gli eventi esterni. Fornisce una valutazione approfondita del rischio e avvisa il personale IT di qualsiasi attività sospetta.
Le informazioni fornite da questo livello aiutano a identificare gli attacchi riusciti e a prevedere e prevenire attacchi simili in futuro.
Il ruolo dell'apprendimento automatico nella sicurezza adattiva
Il machine learning gioca un ruolo importante nella sicurezza adattiva
Con il rapido passaggio ai servizi basati su cloud, l’analisi avanzata e il machine learning svolgono un ruolo enorme nella protezione dei Big Data .
Di seguito sono riportati alcuni dei principali vantaggi che l’intelligenza artificiale e il machine learning apportano alla sicurezza adattiva.
Identificare le minacce
L'analisi avanzata e il machine learning sono ottimi per il riconoscimento di modelli, la classificazione e l'identificazione di e-mail, collegamenti e allegati dannosi. Ciò è di grande aiuto nell'identificazione di minacce nuove e in evoluzione.
Monitoraggio delle minacce
Il vantaggio principale di incorporare l'analisi e il machine learning nel proprio panorama di sicurezza è la possibilità di tenere traccia degli incidenti, in particolare quelli che possono fermare un'applicazione per alcuni secondi e non lasciare traccia dietro di sé.
Analisi istantanea di più dati
L’intelligenza artificiale offre una grande opportunità per analizzare grandi quantità di dati in un batter d’occhio, cosa che le tradizionali misure di sicurezza non possono fare.
Ciò non solo garantisce il rilevamento in tempo reale delle minacce, ma aiuta anche a mitigarle fornendo una modellazione basata sul rischio.
Possibilità di utilizzare flussi di minacce
La sicurezza adattiva ha la capacità di utilizzare i flussi di minacce
La maggior parte delle organizzazioni deve affrontare minacce ai dati provenienti da più fonti ed è difficile tenere traccia di tutto. Grazie all'intelligenza artificiale e al machine learning, piattaforme centralizzate e intelligenti come ThreatStream di Anamoly forniscono indagini sui dati da più fonti.
Un esempio di flusso di minacce potrebbe essere un indirizzo IP che inizia immediatamente la scansione di tutti gli endpoint della rete. Tuttavia, con l’uso di uno strumento intelligente, ogni volta che un IP si comporta in modo strano, verrà registrato nel flusso delle minacce per ulteriori indagini.
Principali vantaggi dell'implementazione della sicurezza adattiva
Grazie alla sua natura preventiva, la sicurezza adattiva è in grado di rilevare tempestivamente gli incidenti di sicurezza. La valutazione in tempo reale di eventi, utenti, sistemi e traffico di rete aiuta a rilevare tempestivamente le minacce alla sicurezza, mentre le risposte automatizzate accelerano i tempi necessari per risolvere gli attacchi dannosi.
Di seguito sono riportati alcuni dei principali vantaggi che è possibile ottenere tramite Adaptive Security.
Rileva tempestivamente i rischi
Il rilevamento tempestivo del rischio è un vantaggio chiave della sicurezza adattiva. La natura preventiva di questo modello di sicurezza facilita il rilevamento dei rischi prima che si trasformino in minacce reali.
Filtraggio degli eventi e definizione delle priorità
L'uso di analisi avanzate e machine learning nella sicurezza adattiva garantisce il rilevamento, il filtraggio e la definizione delle priorità degli incidenti di sicurezza che passerebbero inosservati ai sistemi di monitoraggio tradizionali.
Risolvi più velocemente
La valutazione in tempo reale di tutti gli utenti, i sistemi e gli strumenti e una combinazione di processi manuali e automatizzati supportano il rilevamento precoce dei rischi, mentre le risposte automatizzate aiutano a ridurre significativamente i tempi di risoluzione.
Riduce l'impatto dell'attacco
La sicurezza adattiva aiuta a ridurre l'impatto di un attacco
Grazie alla sua capacità di rilevare istantaneamente le minacce e risolverle più rapidamente, Adaptive Security può ridurre la portata degli attacchi e limitare la diffusione dei danni.
Gli approcci di sorveglianza multilivello sono in continua evoluzione
La sicurezza adattiva fornisce supporto per il monitoraggio multilivello che non è isolato da un solo strumento o scala. Controllando le tracce di attacco del sistema (Indicatori di compromesso), si evolve continuamente per affrontare le minacce future.
Quanto più cambiano i vettori delle minacce, tanto più agile diventa la sicurezza adattiva.
Flessibilità e integrazione con altri strumenti
In base alla progettazione, la sicurezza adattiva è un concetto flessibile che può funzionare su una varietà di strumenti e piattaforme. Invece di ristrutturare l'intera infrastruttura, Adaptive Security può integrarsi con qualsiasi sistema esistente.
Che cos'è la sicurezza adattiva e mitiga davvero queste minacce in evoluzione? Quali sono le migliori pratiche per implementare la sicurezza adattiva? In che modo l'apprendimento automatico e l'analisi aiutano la sicurezza adattiva?
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