Come l’Intelligenza Artificiale potenzia la fiducia zero
Come l'IA potenzia la fiducia zero
La tecnologia è in costante evoluzione e cambia il modo in cui le industrie operano. La sicurezza Zero-Trust sta facendo grandi progressi nel mondo della sicurezza informatica. Molte aziende hanno adottato rapidamente questa pratica per avere la tranquillità mentre i loro dipendenti lavorano in sicurezza da qualsiasi luogo.
La sicurezza Zero-Trust richiede una tecnologia robusta per funzionare in modo efficace e con la crescita dell’intelligenza artificiale (AI) e del machine learning (ML), è stata la scelta ovvia. Ecco cosa bisogna sapere sullo Zero-Trust e su come l’AI lo potenzia.
Cos’è la sicurezza Zero-Trust?
La sicurezza Zero-Trust utilizza il principio secondo cui qualsiasi utente – che si trovi all’interno o all’esterno del perimetro di rete – deve essere continuamente verificato per ottenere o mantenere l’accesso a una rete privata, a un’applicazione o a dati. La sicurezza tradizionale non segue questa pratica.
La sicurezza standard delle reti informatiche rende difficile ottenere l’accesso al di fuori del suo perimetro, ma chiunque sia all’interno viene automaticamente considerato affidabile. Sebbene ciò abbia funzionato molto bene in passato, presenta alle aziende sfide moderne. Le organizzazioni non hanno più i propri dati in un unico luogo ma nel cloud.
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In seguito alla pandemia di COVID-19, molte persone sono passate al lavoro da remoto. Ciò significa che i dati memorizzati nel cloud venivano accessibili da diverse posizioni e la rete era protetta solo da una misura di sicurezza singola. Ciò potrebbe aprirsi alle aziende a violazioni dei dati, che costano in media 4,35 milioni di dollari per violazione a livello globale e una media di 9,44 milioni di dollari per violazione negli Stati Uniti da risolvere nel 2022.
Lo Zero-Trust aggiunge un altro livello di sicurezza che offre alle aziende tranquillità. La sicurezza Zero-Trust non si fida di nessuno – non importa se si trovano all’interno o all’esterno della rete – e verifica continuamente l’utente che cerca di accedere ai dati.
Lo Zero-Trust segue quattro principi di sicurezza:
- Controllo dell’accesso per i dispositivi: Lo Zero-Trust monitora continuamente quanti dispositivi cercano di accedere alla rete. Determina se qualcosa rappresenta un rischio e lo verifica.
- Autenticazione multifattore: La sicurezza Zero-Trust ha bisogno di ulteriori prove per fornire accesso agli utenti. Richiede ancora una password come la sicurezza tradizionale, ma può anche chiedere agli utenti di verificarsi in un modo aggiuntivo – ad esempio, un codice PIN inviato a un dispositivo diverso.
- Verifica continua: La sicurezza Zero-Trust non si fida di nessun dispositivo all’interno o all’esterno della rete. Ogni utente viene monitorato e verificato continuamente.
- Microsegmentazione: Agli utenti viene concesso l’accesso a una parte specifica di una rete, ma il resto è limitato. Ciò impedisce a un attaccante informatico di spostarsi e compromettere il sistema. I pirati informatici possono essere individuati e rimossi, prevenendo ulteriori danni.
3 Modi in cui l’AI e l’ML possono potenziare lo Zero-Trust
La sicurezza Zero-Trust funziona in modo più efficace con l’AI e l’ML. Ciò consente ai team IT e alle organizzazioni di proteggere correttamente le loro reti.
1. Fornisce agli utenti un’esperienza migliore
Una maggiore sicurezza comporta un costo che può essere un inconveniente per molte aziende: l’esperienza dell’utente. Tutti questi ulteriori livelli di protezione offrono molti vantaggi all’organizzazione. Tuttavia, possono costringere le persone a superare molti ostacoli per ottenere l’accesso.
L’esperienza dell’utente è essenziale. Le persone che non seguono il protocollo potrebbero danneggiare l’organizzazione. Questo è un problema importante che l’IA e l’ML affrontano.
L’IA e l’ML migliorano l’intera esperienza per gli utenti legittimi. In passato, potevano attendere a lungo l’approvazione della loro richiesta perché le richieste erano manuali. L’IA può accelerare notevolmente questo processo.
2. Crea e calcola punteggi di rischio
L’ML impara dalle esperienze passate, il che può aiutare la sicurezza Zero-Trust a creare punteggi di rischio in tempo reale. Sono basati sulla rete, sul dispositivo e su qualsiasi altro dato rilevante. Le aziende possono considerare questi punteggi quando gli utenti richiedono l’accesso e determinare quale risultato assegnare.
Ad esempio, se il punteggio di rischio è alto ma non sufficiente a indicare una minaccia, possono essere adottate misure aggiuntive per verificare l’utente. Ciò aggiunge un ulteriore livello di sicurezza al framework Zero-Trust. Questi punteggi possono essere presi in considerazione per fornire l’accesso.
Ecco quattro fattori che questi punteggi di rischio possono considerare:
- In quale posizione il dispositivo sta richiedendo l’accesso e l’ora e la data esatta in cui ciò è avvenuto
- Richieste insolite di accesso ai dati o modifiche impreviste a ciò a cui qualcuno può richiedere l’accesso
- Dettagli dell’utente, come il dipartimento in cui lavora
- Informazioni sul dispositivo che richiede l’accesso, inclusa la sicurezza, il browser e il sistema operativo
3. Fornisce automaticamente l’accesso agli utenti
L’IA può permettere di concedere automaticamente le richieste di accesso, tenendo conto del punteggio di rischio generato. Questo risparmia tempo al dipartimento IT.
Attualmente, i team IT devono verificare e fornire l’accesso ad ogni richiesta manualmente. Questo richiede tempo e gli utenti legittimi devono attendere l’approvazione se c’è un’enorme afflusso di richieste. L’intelligenza artificiale rende questo processo molto più veloce.
L’IA migliora la Zero Trust
L’IA e l’apprendimento automatico sono necessari per la sicurezza Zero Trust. Forniscono molti vantaggi e semplificano le procedure per offrire un’ottima esperienza utente, proteggendo efficacemente l’organizzazione. Di solito, una sicurezza rigorosa ha degli svantaggi, ma l’aggiunta di IA e apprendimento automatico fornisce molteplici vantaggi alle aziende e ai loro clienti.
