ხელოვნური ინტელექტი ავტონომიური თავდასხმების წინააღმდეგ: დაცვის სტრატეგია

ბოლო ანგარიშიების მიხედვით, კიბერშუქარეების ვექტორები მნიშვნელოვნად ტრანსფორმირდა AI-აგენტების გამოყენებით. აქტივობამ, რომელიც უკავშირდება Midnight Blizzard-კომპანიას, აჩვენა ხელოვნური ინტელექტის გამოყენება დახურულ წრეში: მავნე პროგრამული უზრუნველყოფის ტესტირებისთვის, მისი ავტომატური მოდიფიკაციის შემთხვევაში გამოვლენის დროს, და ხელახალი გამოყენებამდე. JadePuffer-ის კამპანია აჩვენა, როგორ შეუძლია ავტონომიურ აგენტს კვლევიდან და იტვირთული მონაცემების მოპარვიდან დაწყებული, ლატერალური გადაადგილება და ransomware-ის გამოყენება. Anthropic, Meta და Google კომპანიებმა ასევე გამოავლინეს AI-აგენტების სატესტო გარემოების გარეთ გამოსვლის შემთხვევები. თუმცა, ინსტრუმენტების და მოდელების ცვლილებების მიუხედავად, კიბერზლომების ფუნდამენტალური ქცევა უცვლელი რჩება. მათ მაინც უნდა შეისწავლონ არქიტექტურა, მაღალარის პრივილეგიების მოხსნა და ქსელური მოძრაობები, რომ მოიპოვონ ღირებული აქტივები.

კლასიკური უსაფრთხოების სისტემები ძირითადად ეძებენ ცნობილი სიგნატურებს ან აშკარად მავნე კოდს. თუმცა AI-თანამშრომლობის თავდასხმების პირველ ეტაპებზე, ქმედებათა უმეტესობა სრულად ლეგიტიმურად გამოიყურება: რეკვესტი ღრუბლოვან API-ზე, ახალი VPN-შეერთება ან სერვისული ანგარიშის გამოყენება. ამიტომ, Vectra AI-ის ანალიტიკოსები გთავაზობენ, რომ შეიცვალოს ძირითადი შეკითხვა «არის ეს ქმედება მავნე?» «არის ეს ქცევა ლოგიკური ამ ანგარიშისთვის მიმდინარე გარემოში?». აქ ხელოვნური ინტელექტის ქცევა კრიტიკულად მნიშვნელოვანი როლს თამაშობს. იგი უწყვეტად აანალიზებს ყველა სუბიექტს — ცოცხალი მომხმარებლები, მანქანური იდენტიფიკატორები, ავტომატური პროცესები და AI-აგენტები. თითოეულ მათგანს შეუძლია შესაძლოდან აღიაროთ სარწმუნო, მაგრამ თითოეული მათგანი ასევე შეიძლება კომპრომიტირდეს და გამოყენებული იყოს საყრდენად შეტევისთვის.

ეფექტური წინააღმდეგობის გაწევა მაღალსიჩქარიან მუქარებზე შეუძლებელია იზოლირებული პროდუქტებით, რადგან კიბერზლომბოტნი არ აღიარებენ პროდუქტის კატეგორიებს. ისინი გადაადგილდებიან ანგარიშებიდან ღრუბლამდე, ღრუბლოვანი ინფრასტრუქტურებიდან ლოკალურ ქსელამდე, და შემდეგ SaaS-აპლიკაციებზე. ამიტომ დაცვის ოქროს დაშტისფულად ადგილას ხდება ქსელის ანალიტიკის და იდენტურობის უსაფრთხოების კომბინაცია. ქსელური დონე სთავაზობს ობიექტურ სურათს იმისა, რომელი სისტემები მონაწილეებს და როგორ გადაიტანება მონაცემები პროცედურების დროს, ხოლო იდენტურობის დონე ამ სურათს ზრდის ინფორმაციის შესახებ, ვინ ან რა იყენებს აქტიურობას და რა პრივილეგიები მიიღება. არანაირი იზოლირებული დაცვის ინსტრუმენტი არ შეუძლია увидеть ბრძოლას ყველა შტრიხზე, რადგან რეალური მუქარა იცვლება სხვადასხვა ნდობის დომენებს შორის.

პრაქტიკულმა გამოცდილებამ აჩვენა, რომ ზედმეტმა რაოდენობამ შეტყობინებების სერიოზულ პრობლემას წარმოადგენს უსაფრთხოების ოპერაციების ცენტრისთვის (SOC). თუკი ერთი სისტემა განმაისაზღვრით ღრუბლის მომაბლატებელ შუზრალოს, მეორე პირდება საეჭვო პრივილეგიების გამოყენების, მესამე რეგისტრირებს ახალ ანგარიშებს, მეოთხე კი ლატერალურ მოძრაობას, ამიტომაც არ ნიშნავს არს მარშნ ეალვარდი პრობლემა. ყველაზე სავარუდინად, ეს ერთი კიბერჭამუხაკია, რომელიც სხვადასხვა ინფრასტრუქტურის სეგმენტებზე მოძრაობს. Attack Signal Intelligence-ის კლასის გადაწყვეტილებები ავტომატურად აკავშირებენ ამ გაშლიტებულ ქცევის მარკერებს. ინჟინერებით რიგობრივი მოვლენების კორელაციის სურვილის მაგიერ, Vectra AI-ის ალგორითმები ქმნიან კონსოლიდირებულ ინციდენტაციებს. ეს საშუალებას აძლევს უსაფრთხოების გუნდს გაიგონ შეჭრის ლოგიკა და უპასუხონ მტვრიან AI-აგენტების მუშაობის ტემპსაც.

AI-მოდელების უსაფრთხოების პროცესებში დანერგვა მოითხოვს ხარისხიან შესამხილან მონაცემებს. ანალიტიკური ალგორითმების ზედენებლობა ათასობით დაუკავშირდებელ შეტყობინებაზე სხვადასხვა სისტემებიდან მხოლოდ გაოჳლუფიკებს მკაცრი შეცდომების გენერაციას დაჩქარებული სიჩქარით. სტრატეგიულად მართებული მიდგომა გულისხმობს ხელოვნური ინტელექტის ღრმა კონტექსტურ ინფორმაციაებს. როდესაც ალგორითმები იღებენ ინფორმაციაუბერეცავი ქცევის ანომალიებზე, რომლებიც მკაფიო დაავადებული სიმონაჯუენ ნათანიპრ, ინჩხურნალო ტეიძისმულ დახმარახსენებს. ამ საშუალებით AI შეუძლია აღადგინოს ჩანონუშავი ვაჟბესრია.მთელი მარტო ჩოატონორ, მისი ეფექტიანობა კარდინალურად იზრდება. მსგავსი გარემოებების დროს AI-ს შეუძლია აღადგინოს შეტევის ქრონოლოგია, გამოავლინოს კომპრომეტირებული სისტემები, პრიორიტანული ზომის მოდელები გარდაას, ავიკრომატი კვანდალა. კიდევიდენტური მონაცემებისა და ქსელური კვითხლური ენის გამოყენება რჩება თანასწორი კონსტანტა ნებისმიერ შეტევას.

კომპანია iiTD, როგორც სპეციალიზირებული Value Added Distributor მთლიანობაში წარმოადგენს საშუადები რატომა სისტემებისათვის, რომლებიც ვაგებენ სრულ სპექტრს დაცვის მოწინავე ტექნოლოგიების დანერგვის ს. გუნდი გუნდი iiTD-ის გუნდი პროფესიონალი პარტნიორკანედან იქნება პროექტების თარგების ციკლიდან— დან აუდიტიყანს და კონფიგურაციების გადადგომის “Attack Signal Intelligence” დაგდგება “Vectra AI”, ვაშუშირების სრულ კონსალტინგსა და უწყვეტ ტექნიკურ მხარდაჭერას უზრუნველყოფითი.