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.
Der berühmte Gartner-Analyst Neil MacDonald beschrieb adaptive Sicherheit als:
"Die Verwendung zusätzlicher Informationen zur Verbesserung der Sicherheitsentscheidungen zum Zeitpunkt ihrer Entscheidung führt zu genaueren Sicherheitsentscheidungen, die dynamische Geschäfts- und IT-Umgebungen unterstützen können."
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, Vorfälle aufspüren zu können, insbesondere solche, die Anwendungen in Sekundenschnelle beenden und keine Spuren für Untersuchungen hinterlassen können.
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 bieten zentralisierte und intelligente Plattformen wie Anamolys ThreatStream Datenuntersuchungen aus verschiedenen Quellen.
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 Zeitrahmen für die Lösung böswilliger 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, Filterung und Priorisierung von Sicherheitsvorfällen, die sonst von herkömmlichen Überwachungssystemen nicht bemerkt würden.
Schnellere Auflösungen
Die Echtzeitbewertung aller Benutzer, Systeme und Tools sowie die Kombination von manuellen und automatisierten Prozessen helfen bei der Früherkennung von Risiken, während die automatisierten Antworten den Zeitrahmen für die Korrektur erheblich verkürzen.
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 die Untersuchung der Kompromissindikatoren wird es kontinuierlich weiterentwickelt, um bevorstehenden Bedrohungen direkt zu begegnen.
Je mehr sich die Bedrohungsvektoren ändern, desto agiler wird die adaptive Sicherheit.
Flexibilität und Integration mit anderen Tools
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
Die 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 es sowohl für Einzelpersonen als auch für Unternehmen unerlässlich, sich mit den gängigen Bedrohungsvektoren vertraut zu machen, traditionelle Sicherheitspraktiken zu beseitigen und sich auf neu auftretende Bedrohungen zu konzentrieren.
Glücklicherweise hilft das adaptive Sicherheitsmodell.