Wat is adaptieve beveiliging en hoe helpt het bij bedreigingspreventie?

In onze gedigitaliseerde wereld groeien cyberincidenten in een alarmerend tempo. Een constante golf van cyberaanvallen en ons veranderende beveiligingslandschap dwingen individuen en organisaties om hun beveiligingsstrategieën opnieuw te beoordelen. Als gevolg hiervan wordt een modern en contextbewust beveiligingsmodel met de naam "adaptieve beveiliging" onderzocht en aangenomen.

Wat is adaptieve beveiliging en beperkt het deze evoluerende bedreigingen daadwerkelijk? Wat zijn de best practices om het te implementeren en hoe helpen machine learning en analytics bij adaptieve beveiliging? Laten we het uitzoeken!

Wat is adaptieve beveiliging?

Adaptieve beveiliging wordt ook wel "Zero Trust" -beveiliging genoemd, waarbij niets standaard wordt vertrouwd. Dit zorgt voor een consistente bewaking van bedreigingen en voor een flexibele aanpak waarbij verouderde en verouderde beveiligingsinfrastructuren voortdurend worden vervangen door adaptieve.

Verwant: Wat is een Zero-Day Exploit en hoe werken aanvallen?

De beroemde Gartner-analist Neil MacDonald omschreef adaptieve beveiliging als:

"Het gebruik van aanvullende informatie om beveiligingsbeslissingen te verbeteren op het moment dat ze worden genomen, resulterend in nauwkeurigere beveiligingsbeslissingen die dynamische bedrijfsvoering en IT kunnen ondersteunen omgevingen. "

Het belangrijkste uitgangspunt achter adaptieve beveiliging is de automatische implementatie van tegenbeveiligingsmaatregelen na gedetecteerde bedreigingen.

Best practices voor adaptieve beveiliging en het vierlagenmodel

In zijn ware zin is adaptieve beveiliging de samenstelling van de volgende vier lagen.

Preventief

Voorkomen is beter dan genezen, en de bovenste laag voor adaptieve beveiliging is daar speciaal voor ontworpen. Deze laag isoleert alle incidenten voordat ze zich voordoen en schetst de voorzorgsmaatregelen, procedures en hulpmiddelen om mogelijke bedreigingen preventief te verslaan.

Detective

Deze laag identificeert alle bedreigingen die de preventieve laag niet detecteert. Het belangrijkste doel hier is om de reactietijd voor potentiële dreigingen te verkorten door ze direct te stoppen.

Retrospectief

Deze laag graaft verder uit voor gemiste bedreigingen door de vorige laag. Hier wordt ook een gedetailleerde incidentanalyse uitgevoerd met behulp van geavanceerde forensische gegevens en dreigingsanalyses.

Voorspellend

Last but not least houdt de voorspellende laag een oogje in het zeil voor externe gebeurtenissen. Het biedt een grondige risicobeoordeling en waarschuwt het IT-personeel bij verdachte activiteiten.

De informatie die door deze laag wordt verstrekt, helpt bij het identificeren van succesvolle aanvallen en het anticiperen en voorkomen van soortgelijke aanvallen in de toekomst.

De rol van machine learning bij adaptieve beveiliging

Met de snelle overgang naar cloudgebaseerde services spelen geavanceerde analyses en machine learning een grote rol bij het beschermen van big data.

Hier zijn enkele belangrijke voordelen die AI en machine learning bieden op het gebied van adaptieve beveiliging.

Identificatie van bedreigingen

Geavanceerde analyse en machine learning zijn geweldig in patroonherkenning, classificatie, identificatie van kwaadaardige e-mails, links en bijlagen. Dit helpt enorm bij het identificeren van nieuwe en evoluerende bedreigingen.

Opsporen van bedreigingen

Het grote voordeel van het opnemen van analyses en machine learning in uw beveiligingslandschap is dat u dit kunt incidenten opsporen, vooral degene die applicaties binnen enkele seconden kunnen doden en geen sporen achterlaten voor onderzoek.

Onmiddellijke analyse van enorme gegevens

AI biedt een geweldige kans om enorme hoeveelheden gegevens in een oogwenk te analyseren, wat niet mogelijk is met traditionele beveiligingsmaatregelen.

Dit zorgt niet alleen voor realtime detectie van bedreigingen, maar helpt ook bij het beperken ervan door op risico gebaseerde modellen aan te bieden.

De mogelijkheid om een ​​dreigingsstroom te gebruiken

De meeste organisaties hebben te maken met gegevensbedreigingen uit meerdere bronnen en vinden het moeilijk om alles bij te houden. Dankzij AI en machine learning kunnen gecentraliseerde en intelligente platforms zoals Anamoly's ThreatStream bieden data-onderzoeken uit meerdere bronnen.

Een voorbeeld van een dreigingsstroom is een IP-adres dat onmiddellijk begint met het scannen van al uw netwerkeindpunten. Echter, met het gebruik van een intelligent hulpmiddel, zal elke keer dat een IP zich vreemd gedraagt, het aangemeld worden bij de dreigingsstroom voor verder onderzoek.

De belangrijkste voordelen van het implementeren van adaptieve beveiliging

Vanwege het preventieve karakter wordt vroege detectie van beveiligingsincidenten mogelijk gemaakt. De realtime evaluatie van gebeurtenissen, gebruikers, systemen en netwerkverkeer helpt bij de vroege detectie van beveiligingsrisico's, terwijl de geautomatiseerde reacties het tijdsbestek voor het oplossen van kwaadaardige aanvallen versnellen.

Hier zijn enkele belangrijke voordelen die kunnen worden bereikt door adaptieve beveiliging.

Vroege risicodetectie

Voortijdige risicodetectie is een groot voordeel van adaptieve beveiliging. Het preventieve karakter van dit beveiligingsmodel maakt het gemakkelijk om risico's te detecteren voordat ze in echte bedreigingen veranderen.

Gebeurtenisfiltering en prioriteitstelling

Het gebruik van geavanceerde analyses en machine learning in adaptieve beveiliging zorgt voor detectie, filtratie, en prioriteitstelling van beveiligingsincidenten die anders niet opgemerkt zouden worden door traditionele monitoring systemen.

Snellere oplossingen

De realtime beoordeling van alle gebruikers, systemen en tools - en de combinatie van handmatig en geautomatiseerd processen - helpt bij het vroegtijdig opsporen van risico's, terwijl de geautomatiseerde reacties het herstel aanzienlijk verkleinen tijdsspanne.

Verminderde impact van de aanval

Dankzij onmiddellijke detectie van bedreigingen en snellere resolutievensters kan adaptieve beveiliging de omvang van het aanvalsoppervlak verkleinen en de schade beperken die zich verder verspreidt.

Evergreen-aanpak op meerdere niveaus

Adaptieve beveiliging biedt bewakingsondersteuning op meerdere niveaus die niet geïsoleerd is voor slechts één tool of incident. Door het onderzoeken van de indicatoren van een compromis, evolueert het continu om opkomende bedreigingen het hoofd te bieden.

Hoe meer de bedreigingsvectoren veranderen, hoe flexibeler de adaptieve beveiliging wordt.

Door het ontwerp is adaptieve beveiliging een flexibel concept dat kan werken met verschillende soorten tools en platforms. In plaats van uw volledige infrastructuur te herstructureren, kan adaptieve beveiliging worden geïntegreerd met elk bestaand systeem.

Weg met het oude en binnen met het nieuwe

Adaptieve beveiliging kan zichzelf vormen om elk type dreiging te verminderen door zich aan te passen en te reageren op een voortdurend veranderende dreigingsomgeving - iets dat verouderd beveiligingsbeleid niet kan bereiken.

Met een evoluerend beveiligingslandschap vol gedistribueerde workloads, cloud-gebaseerde omgevingen en opkomende bedreigingen, is het noodzakelijk voor zowel individuen als bedrijven om meer te weten te komen over de meest voorkomende bedreigingsvectoren, traditionele beveiligingspraktijken te verwijderen en zich te concentreren op nieuwe gevaren.

Gelukkig is het adaptieve beveiligingsmodel hier om te helpen.

Hoe u uw opmerkzaamheid kunt verbeteren met goede beveiligingspraktijken

Voel je je gestrest over mogelijke cyberaanvallen? Hier leest u hoe goede beveiligingspraktijken mindfulness kunnen bevorderen.

Lees Volgende

Over de auteur