Automaattinen dataan perustuva turvallisuus - jatkuvat tarkastelut, nopea tapausmääritys ja tehokas vastaus
Nykyään digitaalisen maailman organisaatiot kohtaavat lisääntymisiin kehittyviä cyberuhkia. Perinteiset turvallisuussysteemit eivät enää riitä havaitsemaan ja estämään nykyisiä hyönteismenetelmiä, jotka käyttävät etenkin uusia tekniikoita ja kehittyvät jatkuvasti. AI-systeemi havainnointiin ja analyysiin liittyvä uusi generatiotyyppinen turvallisuustoimi on hyödyllinen, kun se yhdistää konepäättelyä, etujärjestelmien tietokanta-analyysiä ja automaattisia vastauksia turvallisuuden varmistamiseksi IT-infrastruktuurin turvallisuudesta.
Systeemi käyttää uusia artificiellista intellektia -algoritmia jatkuvan verkko-liikennettä, käyttäjän käyttäytymistä ja anomalioiden tunnistamiseen. Se voi tunnistaa potenteja turvallisuussairauksia reaaliduun aikaan, arvioida niiden vakavuutta ja automaattisesti aloittaa vastaavaa toimintaa. Sen kyky oppia historiallisesta datasta ja sopeutua uusiin uhkauslajeihin antaa turvallisuuden parantavan suojan sekä tunnettuista että tuntemattomista turvallisuusriskistä.
AI-systeemin toteuttaminen vähentää merkittävästi turvallisuuden onnistumisen riskiä ja vähenee mahdollisia vahinkoja. Systeemi automaattisesti generoi tarkat raportit ja analyysit, jotka auttavat turvallisuusryhmistä paremmin ymmärtämään uhkauksen luonteen ja parantamaan turvallisuussuunnittelua. Automatisoidun routine-työn automaattisessa tutkimukseen ja nopeassa tapausmäärityksessä organisaatiot voivat paremmin hyödyntää oikeita turvallisuusresurssejaan ja keskittyä strategiseen osasuuteen cyberturvallisuudesta.
AI-systeemi havainnointiin ja analyysiin liittyvä uusi generatiotyyppinen turvallisuustoimi tarjoaa laajan joukon ominaisuuksia turvallisuuden varmistamiseksi. Sen keskipiste on jatkuvan verkko-liikennettä ja käyttäjän käyttäytymistä tarkkaavainen, etujärjestelmien tietokanta-analyysi ja etujärjestelmien avainominaisuudet. Systeemi käyttää konepäättelyä luodessaan käyttäytymismallia ja havaitseessaan poikkeuksia normaalista käyttäytymisestä. Se automaattisesti analysoi suuria määriä dataa reaaliduun aikaan ja tunnistaa potenteja turvallisuussairauksia ennen kuin ne voivat aiheuttaa vahinkoa. Systeemi sisältää integroitu tutkimusvälineet, jotka auttavat tarkastelua tapausmäärityksen alkuvaiheessa ja sen alkamisesta. Systeemi tarjoaa automaattisia työpajaa tapausmääritykseen ja turvallisuusryhmien koordinointiin.
Rahoitusala käyttää AI-järjestelmää detektoidakseen ja estäkseen sensitiivisten tietojen vioituksen sekä rahastonsa rikkomisen. Järjestelmä valvoo kaikki toimintatilanteet ja tietoverkkouudistuksia, tunnistaa epätavalliset käyttäytymismalleja ja estää epäilyttävät toiminnat automaattisesti. Matalapaineessa opettamisen avulla järjestelmä parantaa jatkuvasti tietoja tuntemistaan uusien hyökkäystyyppien tunnistamiseen ja rikkomisten strategjoiden tunnistamiseen.
Ensimmäisellä vaiheella suoritetaan tarkka analyysi nykyisestä IT-ohjelmistosta, turvallisuusprosessista sekä organisaation tietyistä vaatimuksista. Pääomaisuuksia ja mahdollisia uhkauksia tunnustetaan. Tämän analyysin perusteella luodaan tarkka toteutusohjelma.
Seuraavaksi kaikki järjestelmäkomponentit asentuvat, integroidaan nykyiseen infrastruktuuriin ja perustuva konfigurointi tehdään. Detektioreiteet, viestintäkanavat sekä automaattiset vastaukset määritellään organisaation tietyille tarpeisiin.
Järjestelmä testataan kokeellisessa ympäristössä, detektiomekanismien fine-tunnettu ja automaattiset vastaukset parannetaan. Turvallisuusryhmän koulutus sekä dokumentoinnin valmistelu tapahtuu myös tällaisella vaiheella.
Ensimmäinen vuosi
Ensimmäinen vuosi
Ensimmäinen vuosi
Systeemi käyttää monipuolista artificiellista intelliigenssiä vaarantuntien havainnointiin. Perustana on konepohjainen oppiminen, joka analysoi historiallisia tietoja turvallisuuden tapahtumista ja luotiin normaalitapahtumien mallit. Näistä mallista päivittyy ja parantaa uusilla tietojen perusteella. Sympyvällä oppimisella käytetään analyysioidessa monimuotoisia malleja verkkotrafikossa ja uhkailujen tunnistamiseksi. Systeemi käyttää myös luonnollista kieltoteoriaa tietoja logi- ja turvallisuus tapahtumien analyysiin.
Onnistuneen implementoinnin kannalta tärkeät infrastruktuurivaatimukset ovat hyvin voimakas serveri- ja muistitietokanta, vähintään 32 GB RAM ja monikäyttöiset prosessorit. Systeemi vaatii stabilaan verkko-yhteysin minimalisella latenssilla ja riittävän leveysarvoa dataa prosessoida real-time. Omistettu tallennus on tarpeen varata turvallisuuden tietoja, joka on suunniteltu organisaation koonteen mukaan (yleensä alkaa 1 TB). Systeemin kompatiility on myös tärkeää, ja se kannattaa integroida standardin API-rajaliittymien avulla. Optimalisella suorituksella suositeltavaa on omistettu virtuaal- tai fysikaalista infrastruktuuria.
Väärää ilmoitusta vähentää monipuolinen tarkistusjärjestelmä ja etuja analyysi- menetelmiin. Systeemi käyttää kontekstuaista analyysiä, joka huomioon ottaa monia tekijöitä, kuten historiallinen käyttäytyminen, aika, paikka ja toiminnan tyyppi. Se toteuttaa myös sopeutettavia rajoituksia, jotka sovittavat automaattisesti normaalia liikennettä organisaatiolle. Konepohjainen oppiminen auttaa tunnistaa oikeutetun käyttäytymisen mallit ja erottaa ne todellisista uhkailuista. Lisäksi systeemi käyttää tapahtumien korrelaatio- menetelmiä, jotka yhdistävät liittyyt tapahtumat ja antavat laajemman näkökulman mahdollisille uhkailuille. Jatkuvan oppimisen ansiosta detektiivisuus paranee jatkuvasti.
Systeemi on kykenyt laajaa spektria turvallisuuden tapahtumista havaitsemaan. Pääkategoriat ovat malware- ja ransomware-infezioni, phishing- hyökkäykset, virheellinen tietoverkossa käyttäytyminen, DDoS hyökkäykset, tietoja leviävä uhka ja etujärjestelmien jatkuvat uhkat (APT). Systeemi tunnistaa myös anomiaa käyttäjän käyttäytymisessä, kuten epätavallista tietoturva-ohjelman käyttöä, epätyydyttävää muutosta oikeuksissa tai epätyydyttävää kirjaamistapaa. Se tunnistaa myös verkkoanomiaa, kuten epätavallista verkkotrafikkoa, porttien tutkimusta tai yrittäviä hyökkäyksiä. Erityisen huomiolla on sisällytetty uhkailuun sisäinen uhka ja kompromitoituneet käyttäjänvälitteet.
Koulutus on järjestelmällinen prosessi, joka jakautuu useisiin vaiheisiin. Se alkaa perusteellisesta käyttäytymisen katsastuksesta ja jatkuu käytännössä ylempien toimintojen harjoitteluun ja etenee eteenpäin etenkin hyökkäyksen analyysi- menetelmiin. Koulutus sisältää käsikäyttöharjoituksia, joissa osallistujat harjoittelevat vastaavien tyyppisten turvallisuuden tapahtumien vastaan. Tärkeintä on ymmärtää analyysi-työkaluja ja tulkita systemin tuloksia. Forensinen tutkimus ja hyökkäyksen tutkimuksellinen tutkimus ovat myös osa koulutusta. Koulutus kestää 2-3 viikkoa ja päättyy käytännön tutkimukseen. Perusteellisella koulutuksella on myös mentoring-ajankohta, jossa kokemusten varaan tarjoaa tukea turvallisuuden tapahtumien toteuttamiseen.
Systeemi tarjoaa laajan mahdollisuuden integroida vanhojen turvallisuuslaitteiden kanssa. Se tukee standardien ja API-rajaliittymien avulla eri turvallisuuspohjien kanssa. Integroitavuus on mahdollista REST API, webhooks tai erikoistuneen yhdistelmän avulla. Systeemi voi prosessoida tietoa verkkotietoista, ohjausohjelmaa, identiteettien hallinnasta ja verkko-ohjelmien kanssa. Se tukee myös standardin logi- ja turvallisuus tapahtumien muodostamisessa. Tärkeintä on mahdollisuus bidektoraaliseen integroitavuuteen, jossa ei vain vastaanota dataa vaan myös reagoida ja kommunikoida integroidun systemin kanssa.
Turvallisuuden tietojen suojelu on varmistettu monipuoliseen turvallisuus- ja ohjelmistosuojelumenetelmiin. Systeemi käyttää etäviestintää tietoja prosessoidessa, joka varmistaa, että tietoa prosessoitetaan turvallisesti GDPR:n ja muun säännön mukaisesti. Lisäksi tietojen tallennus on salattu data- ja verkkotietoliikkeiden aikana. Tietoja käyttämiseen on myös asetettu erillinen käyttöoikeus, joka on kirjallistunut ja arvioidun. Systeemi tarjoaa myös mahdollisuuden määritellä automaattiset sijoitukset tietojen tallennuksessa ja poistamisessa. Mechanismit toimittavat myös data-omistajien oikeuksiin, kuten oikeuteen poistaa tai muuttaa tietoja.
Systeemi tarjoaa laajan mahdollisuuden soveltuuvaan malleihin ja ohjelmistosuojeluihin eri organisaatioon soveltuvien tarpeiden mukaan. Malleja voidaan soveltaa käytännössä detektioreiteen tasolla, jossa voidaan soveltaa sääntöjä, rajoituksia ja luokittelujärjestelmän kriteerejä organisaation tarpeiden mukaan. Systeemin käyttöliittymä on käytännössä valmis, jossa voidaan luoda omat dashboard-ohjelmat ja raportit. Systeemi mahdollistaa myös soveltuuva työtoimintamalleja, kuten automaattisia toimenpiteitä ja ilmoituksia. Systeemin käyttöön voidaan integroida omat analyysimallit ja ohjelmistotapauksiin soveltuvat skriptit.
Systeemi tarjoaa laajan tuen turvallisuuden toimeenpanoon eri sääntöihin ja standardeihin (GDPR, ISO 27001, PCI DSS jne.) soveltuvien kannaltaan. Se generoi automaattisesti tarpeelliset dokumentit ja auditit, jotka osoittavat turvallisuusvaatimusten noudattamisen. Systeemi toteuttaa tarkistuksia ja seurantaa tärkeisiin turvallisuuskriteereihin liittyviin metriikkoihin. Raportointimodulissa on mahdollista generoida yksityiskohtaiset raportit turvallisuuden kannalta. Systeemi auttaa myös havaitsemaan ja varoittamaan mahdollisia sääntövaatimuksen rikkomuksia ja tarjoaa ohjelmistotapauksiin soveltuvia ratkaisuja nopeasti. Systeemi päivittää sen ominaisuuksia uusien sääntövaatimusten mukaan.
Järjestelmän luotettavuutta varmistetaan johdettujen rakenteiden ja etäviiveistön avulla sekä korkeapuolisen saatavuuden mekanismien avulla. Järjestelmä käyttää pohjautuvaa arkitektuuria, jossa on automaattinen toipumislasku ja latauskoordinointi. Se toteuttaa automatiseen palautuminen -mekanismit, jotka auttavat järjestelmässä palautumista poikkeustapauksissa ja virheiden aiheuttamasta vahingosta. Regulaarit tiedostotallennukset ja kloonaukset varmistavat turvallisuuden tietojen menetyksestä. Järjestelmän toimintaa seurataan 24/7 automaattisilla viestinilmoituksilla, kun on havaittu ongelmia. Järjestelmää testataan regulaarissa lataus- ja katastrofien katsastuksessa. Varmistettu järjestelmän saatavuus on yleensä 99,9% mukaisilla SLA-kohdilla eri komponentteja ja palveluita.
Tutkitaan yhdessä, miten tekoäly voi mullistaa prosessejasi.