Was ist adaptive Sicherheit und wie hilft sie bei der Bedrohungsprävention?

In unserer digitalisierten Welt nehmen Cyber-Vorfälle in alarmierendem Tempo zu. Ein ständiger Anstieg von Cyberangriffen und unsere sich ändernde Sicherheitslandschaft zwingen Einzelpersonen und Organisationen dazu, ihre Sicherheitsstrategien neu zu bewerten. Infolgedessen wird ein modernes und kontextsensitives Sicherheitsmodell namens "Adaptive Sicherheit" untersucht und übernommen.

Was ist adaptive Sicherheit und mindert sie tatsächlich diese sich entwickelnden Bedrohungen? Was sind die Best Practices für die Implementierung und wie helfen maschinelles Lernen und Analysen bei der adaptiven Sicherheit? Lass es uns herausfinden!

Was ist adaptive Sicherheit?

Adaptive Sicherheit wird auch als "Zero Trust" -Sicherheit bezeichnet, bei der standardmäßig nichts vertrauenswürdig ist. Dies gewährleistet eine konsistente Überwachung von Bedrohungen sowie einen flexiblen Ansatz, bei dem veraltete und ältere Sicherheitsinfrastrukturen ständig durch adaptive ersetzt werden.

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Der berühmte Gartner-Analyst Neil MacDonald beschrieb adaptive Sicherheit als:

„Die Verwendung zusätzlicher Informationen zur Verbesserung der Sicherheitsentscheidungen zum Zeitpunkt ihrer Entscheidung, Dies führt zu genaueren Sicherheitsentscheidungen, die dynamisches Geschäft und IT unterstützen können Umgebungen. "

Die Hauptvoraussetzung für die adaptive Sicherheit ist die automatische Implementierung von Sicherheitsmaßnahmen im Gegenzug nach erkannten Bedrohungen.

Best Practices für adaptive Sicherheit und das Vier-Schichten-Modell

Adaptive Sicherheit ist im wahrsten Sinne des Wortes die Zusammensetzung der folgenden vier Schichten.

Vorbeugend

Vorbeugen ist besser als heilen, und die oberste Ebene für adaptive Sicherheit ist genau dafür ausgelegt. Diese Ebene isoliert alle Vorfälle, bevor sie auftreten, und beschreibt die Vorsichtsrichtlinien, -verfahren und -werkzeuge, um potenzielle Bedrohungen vorbeugend zu bekämpfen.

Detektiv

Diese Schicht identifiziert alle Bedrohungen, die die vorbeugende Schicht nicht erkennt. Das Hauptziel hierbei ist es, die Reaktionszeiten für potenzielle Bedrohungen zu verkürzen, indem sie direkt gestoppt werden.

Rückblick

Diese Schicht gräbt weiter nach verpassten Bedrohungen durch die vorherige Schicht. Hier wird auch eine detaillierte Vorfallanalyse mit Hilfe fortschrittlicher Forensik und Bedrohungsanalyse durchgeführt.

Vorausschauend

Last but not least hält die Vorhersageebene Ausschau nach externen Ereignissen. Es bietet eine gründliche Risikobewertung und warnt die IT-Mitarbeiter vor verdächtigen Aktivitäten.

Die von dieser Ebene bereitgestellten Informationen helfen dabei, erfolgreiche Angriffe zu identifizieren und ähnliche Angriffe in Zukunft zu antizipieren und zu verhindern.

Die Rolle des maschinellen Lernens in der adaptiven Sicherheit

Mit dem raschen Übergang zu Cloud-basierten Diensten spielen fortschrittliche Analysen und maschinelles Lernen eine große Rolle beim Schutz von Big Data.

Hier sind einige wichtige Vorteile, die KI und maschinelles Lernen in Bezug auf adaptive Sicherheit bieten.

Bedrohungsidentifikation

Fortgeschrittene Analysen und maschinelles Lernen eignen sich hervorragend zur Mustererkennung, Klassifizierung und Identifizierung bösartiger E-Mails, Links und Anhänge. Dies hilft erheblich bei der Identifizierung neuer und sich entwickelnder Bedrohungen.

Bedrohungsverfolgung

Der Hauptvorteil der Integration von Analysen und maschinellem Lernen in Ihre Sicherheitslandschaft besteht darin, dass Sie dies können Verfolgen Sie Vorfälle, insbesondere solche, die Anwendungen in Sekundenschnelle beenden und keine Spuren hinterlassen können Ermittlung.

Sofortige Analyse massiver Daten

AI bietet eine großartige Möglichkeit, riesige Datenmengen im Handumdrehen zu analysieren, was mit herkömmlichen Sicherheitsmaßnahmen nicht möglich ist.

Dies stellt nicht nur die Echtzeiterkennung von Bedrohungen sicher, sondern hilft auch bei deren Minderung, indem eine risikobasierte Modellierung angeboten wird.

Die Fähigkeit, einen Bedrohungsstrom zu verwenden

Die meisten Unternehmen sind Datenbedrohungen aus mehreren Quellen ausgesetzt und haben Schwierigkeiten, den Überblick zu behalten. Dank KI und maschinellem Lernen mögen zentralisierte und intelligente Plattformen Anamolys ThreatStream bieten Datenuntersuchungen aus mehreren Quellen an.

Ein Beispiel für einen Bedrohungsstrom wäre eine IP-Adresse, mit der sofort alle Netzwerkendpunkte gescannt werden. Bei Verwendung eines intelligenten Tools wird eine IP-Adresse jedoch jedes Mal, wenn sie sich merkwürdig verhält, zur weiteren Untersuchung im Bedrohungsstrom angemeldet.

Die Hauptvorteile der Implementierung von adaptiver Sicherheit

Aufgrund seines präventiven Charakters wird die Früherkennung von Sicherheitsvorfällen ermöglicht. Die Echtzeitauswertung von Ereignissen, Benutzern, Systemen und Netzwerkverkehr hilft bei der Früherkennung von Sicherheitsbedrohungen, während die automatisierten Antworten den Lösungszeitraum für böswillige Angriffe beschleunigen.

Hier sind einige wichtige Vorteile, die durch adaptive Sicherheit erzielt werden können.

Früherkennung von Risiken

Die vorzeitige Risikoerkennung ist ein wesentlicher Vorteil der adaptiven Sicherheit. Der präventive Charakter dieses Sicherheitsmodells macht es einfach, Risiken zu erkennen, bevor sie zu echten Bedrohungen werden.

Ereignisfilterung und Priorisierung

Der Einsatz fortschrittlicher Analysen und maschinellen Lernens in der adaptiven Sicherheit gewährleistet die Erkennung, Filtration, und Priorisierung von Sicherheitsvorfällen, die sonst bei der herkömmlichen Überwachung unbemerkt bleiben würden Systeme.

Schnellere Auflösungen

Die Echtzeitbewertung aller Benutzer, Systeme und Tools - und die Kombination von manuell und automatisiert Prozesse - Hilft bei der Früherkennung von Risiken, während die automatisierten Antworten die Korrektur erheblich verringern Zeitrahmen.

Reduzierte Auswirkung des Angriffs

Aufgrund der sofortigen Erkennung von Bedrohungen und der schnelleren Auflösungsfenster kann die adaptive Sicherheit die Größe der Angriffsfläche verringern und den Schaden durch weitere Ausbreitung begrenzen.

Immergrüner mehrstufiger Überwachungsansatz

Adaptive Sicherheit bietet mehrstufige Überwachungsunterstützung, die nicht nur auf ein Tool oder eine Inzidenz beschränkt ist. Durch Untersuchung der KompromissindikatorenEs entwickelt sich kontinuierlich weiter, um bevorstehenden Bedrohungen direkt zu begegnen.

Je mehr sich die Bedrohungsvektoren ändern, desto agiler wird die adaptive Sicherheit.

Adaptive Sicherheit ist von Natur aus ein flexibles Konzept, das für verschiedene Arten von Tools und Plattformen verwendet werden kann. Anstatt Ihre gesamte Infrastruktur neu zu strukturieren, kann die adaptive Sicherheit in jedes vorhandene System integriert werden.

Raus mit dem Alten und rein mit dem Neuen

Adaptive Sicherheit kann sich selbst formen, um jede Art von Bedrohung zu mindern, indem sie sich an eine sich ständig ändernde Bedrohungsumgebung anpasst und darauf reagiert - etwas, das veraltete Sicherheitsrichtlinien nicht erreichen können.

Angesichts einer sich entwickelnden Sicherheitslandschaft mit verteilten Workloads, Cloud-basierten Umgebungen und neu auftretenden Bedrohungen ist dies unabdingbar Sowohl Einzelpersonen als auch Unternehmen können sich über die gängigen Bedrohungsvektoren informieren, traditionelle Sicherheitspraktiken loswerden und sich auf das Auftauchen konzentrieren Bedrohungen.

Glücklicherweise hilft das adaptive Sicherheitsmodell.

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