Защитете и модернизирайте организацията си със стратегия Zero Trust

Холистичният подход към Zero Trust обхваща цялата цифрова среда – включително самоличности, крайни точки, мрежа, данни, приложения, инфраструктура и ИИ системи. Архитектурата Zero Trust служи като цялостна, от край до край стратегия, която изисква тясна интеграция между тези елементи, за да се намали рискът и да се адаптира към развиващия се пейзаж на заплахите.

Основата на защитата Zero Trust са самоличностите. Това включва човешки идентичности, нечовешки идентичности, работни натоварвания и агенти с изкуствен интелект, които действат автономно от името на потребители или системи. Всички идентичности трябва да бъдат силно удостоверени, непрекъснато оценявани и упълномощени чрез изрично потвърждение, достъп с най-малко привилегии и принципи на приемане на пробив – независимо дали достъпът идва от потребител, услуга или процес, управляван от изкуствен интелект.

Като единен слой за прилагане на политики, политиките Zero Trust изрично проверяват всяка заявка за достъп, оценявайки сигнали от цялата среда. Това включва риск за идентичността, състояние на устройството, местоположение, чувствителност на приложението, класификация на данните и контекст на изкуствения интелект, като намерение на агента, разрешения на модела и поведение на работното натоварване. Правилата се прилагат по време на достъпа и се оценяват непрекъснато по време на сесията.

Тази рамка за политики се укрепва допълнително чрез управление и контрол на съответствието, които се простират до използването на изкуствен интелект и автоматизация, управлявана от изкуствен интелект. Оценката на състоянието на сигурността, събирането на телеметрия и оптимизацията осигуряват видимост върху потребителите, системите и работните натоварвания с изкуствен интелект – помагайки на организациите да балансират иновациите, производителността и риска.

Телеметрията и анализите захранват системите за защита от заплахи в цялата архитектура Zero Trust. Големи обеми сигнали – включително активност на изкуствен интелект, действия на агенти и взаимодействия с модели – се анализират непрекъснато, за да се генерират прозрения за риска. Тъй като киберзаплахите оперират с машинна скорост, защитите трябва да реагират със същата скорост, позволявайки автоматизирана защита в реално време и подкрепяйки по-задълбочено разследване при необходимост.

Филтрирането на трафика и сегментацията се прилагат последователно преди да бъде предоставен достъп до всяка публична или частна мрежа. Това включва комуникации между услуги с изкуствен интелект, приложения и инфраструктура, като се гарантира, че страничното движение е ограничено и доверието никога не се приема за даденост.

Класификацията, етикетирането и криптирането на данни се прилагат към имейли, документи, структурирани данни и данни, използвани за обучение, основаване или отговор чрез системи с изкуствен интелект. Достъпът до приложения – независимо дали SaaS или локални – е адаптивен и базиран на риска. Контролите по време на изпълнение се прилагат към инфраструктура като безсървърни услуги, контейнери, IaaS, PaaS и вътрешни услуги, като се налага контрол на версиите и управление както върху традиционни, така и върху работни натоварвания с изкуствен интелект.

Накрая, телеметрията, анализите и оценките на риска от мрежата, данните, приложенията, инфраструктурата и системите с изкуствен интелект се връщат непрекъснато обратно в оптимизацията на политиките и защитата от заплахи – създавайки затворена система, която с времето укрепва сигурността.