Thông tin liên hệ
- 036.686.3943
- admin@nguoicodonvn2008.info
Trong thế giới số hóa, những sự cố mạng đang phát triển với tốc độ đáng báo động. Các cuộc tấn công mạng liên tục gia tăng và bối cảnh bảo mật dần thay đổi đang thúc đẩy các cá nhân và tổ chức phải đánh giá lại các chiến lược bảo mật của mình. Do đó, một mô hình bảo mật hiện đại, nhận biết ngữ cảnh được gọi là "Adaptive Security" đang được khám phá và áp dụng.
Vậy Adaptive Security là gì và nó có thực sự giảm thiểu những mối đe dọa đang phát triển này không? Các phương pháp hay nhất để triển khai Adaptive Security là gì? Machine Learning và phân tích trợ giúp như thế nào cho Adaptive Security? Hãy cùng tìm hiểu qua bài viết sau đây nhé!
Adaptive Security còn được gọi là bảo mật "Zero Trust" nơi không có gì được tin cậy theo mặc định. Điều này đảm bảo việc giám sát nhất quán các mối đe dọa cùng với cách tiếp cận linh hoạt, trong đó các cơ sở hạ tầng bảo mật cũ và lỗi thời được thay thế liên tục bằng những cơ sở hạ tầng mang tính đáp ứng.
Nhà phân tích nổi tiếng của Gartner, Neil MacDonald, đã mô tả Adaptive Security là:
"Việc sử dụng thông tin bổ sung để cải thiện các quyết định bảo mật tại thời điểm chúng được đưa ra, dẫn đến những quyết định bảo mật chính xác hơn, có khả năng hỗ trợ môi trường kinh doanh và CNTT năng động".
Tiền đề chính đằng sau Adaptive Security là việc thực hiện tự động các biện pháp bảo mật chống lại bất kỳ mối đe dọa nào được phát hiện.
Theo đúng nghĩa, Adaptive Security là thành phần của 4 lớp sau:
Phòng bệnh hơn chữa bệnh và lớp trên cùng của mô hình bảo mật Adaptive Security được thiết kế hướng tới mục đích này. Lớp này cô lập mọi sự cố trước khi chúng phát sinh và vạch ra những chính sách, thủ tục và công cụ phòng ngừa để đánh bại trước mọi mối đe dọa tiềm ẩn.
Lớp này xác định bất kỳ mối đe dọa nào mà lớp phòng ngừa không phát hiện được. Mục đích chính ở đây là giảm thời gian phản ứng đối với các mối đe dọa tiềm ẩn bằng cách ngăn chặn chúng ngay trên đường đi.
Lớp này đào sâu hơn để tìm bất kỳ mối đe dọa nào bị bỏ lỡ bởi lớp trước. Đây cũng là nơi tiến hành phân tích sự cố chi tiết với sự trợ giúp của các phương pháp phát hiện tiên tiến và phân tích mối đe dọa.
Cuối cùng nhưng không kém phần quan trọng, lớp dự đoán theo dõi các sự kiện bên ngoài. Nó cung cấp đánh giá rủi ro kỹ lưỡng và cảnh báo cho nhân viên CNTT về bất kỳ hoạt động đáng ngờ nào.
Thông tin được cung cấp bởi lớp này giúp xác định các cuộc tấn công thành công, dự đoán và ngăn chặn những cuộc tấn công tương tự trong tương lai.
Với sự chuyển đổi nhanh chóng sang các dịch vụ dựa trên đám mây, phân tích nâng cao và Machine Learning đóng một vai trò to lớn trong việc bảo vệ Big Data.
Dưới đây là một số lợi ích chính mà AI và Machine Learning mang lại cho Adaptive Security.
Phân tích nâng cao và Machine Learning rất tốt trong việc nhận dạng mẫu, phân loại, xác định email, liên kết và file đính kèm độc hại. Điều này hỗ trợ rất nhiều trong việc xác định các mối đe dọa mới và đang phát triển.
Lợi thế chính của việc kết hợp phân tích và Machine Learning vào bối cảnh bảo mật của bạn là có thể theo dõi các sự cố, đặc biệt là những sự cố có thể dừng ứng dụng trong vài giây và không để lại dấu vết gì để điều tra.
AI mang đến cơ hội tuyệt vời để phân tích số lượng lớn dữ liệu trong chớp mắt, điều mà các biện pháp bảo mật truyền thống không thể thực hiện được.
Điều này không chỉ đảm bảo việc phát hiện các mối đe dọa theo thời gian thực mà còn giúp giảm thiểu chúng bằng cách đưa ra mô hình dựa trên rủi ro.
Hầu hết các tổ chức phải đối mặt với những mối đe dọa dữ liệu từ nhiều nguồn và khó theo dõi mọi thứ. Nhờ AI và Machine Learning, các nền tảng tập trung và thông minh như ThreatStream của Anamoly cung cấp các cuộc điều tra dữ liệu từ nhiều nguồn.
Ví dụ về luồng mối đe dọa sẽ là một địa chỉ IP bắt đầu quét ngay lập tức tất cả các điểm cuối mạng của bạn. Tuy nhiên, với việc sử dụng một công cụ thông minh, bất kỳ lúc nào một IP hoạt động kỳ lạ, nó sẽ được ghi vào threat stream để điều tra thêm.
Do tính chất phòng ngừa của nó, Adaptive Security có thể phát hiện sớm các sự cố an ninh. Đánh giá thời gian thực của các sự kiện, người dùng, hệ thống và lưu lượng mạng giúp phát hiện sớm những mối đe dọa bảo mật, trong khi các phản hồi tự động đẩy nhanh khung thời gian giải quyết các cuộc tấn công độc hại.
Dưới đây là một số lợi ích chính có thể đạt được thông qua Adaptive Security.
Phát hiện sớm rủi ro là lợi ích chính của Adaptive Security. Bản chất phòng ngừa của mô hình bảo mật này giúp bạn dễ dàng phát hiện ra các rủi ro trước khi chúng biến thành những mối đe dọa thực sự.
Việc sử dụng phân tích nâng cao và Machine Learning trong Adaptive Security đảm bảo việc phát hiện, lọc và ưu tiên các sự cố bảo mật mà hệ thống giám sát truyền thống sẽ không chú ý đến.
Đánh giá thời gian thực của tất cả người dùng, hệ thống và công cụ - cùng sự kết hợp giữa quy trình thủ công và tự động - hỗ trợ phát hiện rủi ro sớm, trong khi các phản hồi tự động giúp rút ngắn đáng kể khung thời gian khắc phục.
Do khả năng phát hiện mối đe dọa tức thời và giải quyết nhanh hơn, Adaptive Security có thể thu nhỏ kích thước cuộc tấn công và hạn chế thiệt hại lan rộng hơn.
Adaptive Security cung cấp hỗ trợ giám sát nhiều tầng không bị cô lập với chỉ một công cụ hoặc tỷ lệ. Bằng cách kiểm tra các dấu vết tấn công hệ thống (Indicators of Compromise), nó phát triển liên tục để đối mặt với những mối đe dọa trong tương lai.
Các vectơ mối đe dọa càng thay đổi, thì khả năng của Adaptive Security càng trở nên nhanh nhẹn hơn.
Theo thiết kế, Adaptive Security là một khái niệm linh hoạt có thể hoạt động trên nhiều loại công cụ và nền tảng khác nhau. Thay vì tái cấu trúc toàn bộ cơ sở hạ tầng, Adaptive Security có thể tích hợp với bất kỳ hệ thống hiện có nào.
Nguồn tin: Quantrimang.com
Ý kiến bạn đọc
Những tin mới hơn
Những tin cũ hơn