Izvor: Prasanth Aby Thomas
Od 2024. krajolik fizičke sigurnosti iz temelja se promijenio. Tradicionalna zabrinutost fizičkih provala dopunjena je digitalnom dimenzijom, gdje sofisticirane cyber prijetnje ciljaju kamere i kontrole pristupa. Današnji stručnjaci za sigurnost moraju biti vješti u kibernetičkoj kao i fizičkoj sigurnosti. Riječ je o evoluciji vođenoj potrebom da se preduhitre napredni kibernetički kriminalci.
Za one koji rade na terenu, cyber stručnost postala je neophodna. Ovaj se članak bavi ključnim koracima za osiguranje sigurnosnih sustava od digitalnih upada i raspravlja o integralnoj ulozi umjetne inteligencije (AI) u poboljšanju tih mjera.
AI se pojavio kao vitalni saveznik u sigurnosnom sektoru, opremajući sustave sposobnošću ne samo snimanja, već i interpretacije podataka. U tekućoj godini AI nadilazi oznaku inovativne značajke; bitno je jer pruža proaktivne sposobnosti potrebne za preventivno prepoznavanje i suzbijanje prijetnji.
Osnovni koraci upravljanja ranjivostima za sigurnosne uređaje
Prva linija obrane u kibernetičkoj sigurnosti osigurava da sigurnosni uređaji nisu izloženi poznatim ranjivostima. Redovito krpanje i ažuriranja su ključni. Kako se otkrivaju nove ranjivosti, proizvođači izdaju zakrpe kako bi ublažili te rizike. Ako ne primijenite ova ažuriranja, uređaji mogu biti otvoreni za iskorištavanje.
"Izreka 'Ne možete zaštititi ono što ne vidite' posebno je prikladna za upravljanje ranjivostima u sigurnosnim uređajima poput kamera u 2024.", rekao je Vishak Raman, potpredsjednik prodaje, Indija, SAARC, SEAHK & ANZ u Fortinetu. “Ključni koraci uključuju redovite popravke i ažuriranja kako bi se osiguralo da su uređaji zaštićeni od poznatih ranjivosti. Provođenje redovitih procjena ranjivosti i testiranja penetracije pomaže identificirati i riješiti sigurnosne nedostatke.”
Provođenje procjene ranjivosti i penetracijskog testiranja još je jedan važan korak. Ove prakse uključuju simulaciju kibernetičkih napada pod kontroliranim uvjetima kako bi se identificirale i ispravile sigurnosne rupe. Za sigurnosne uređaje to znači provjeru slabosti u hardverskim i softverskim komponentama.
"Jaki mehanizmi provjere autentičnosti i stroge kontrole pristupa ključni su za pristup uređaju", dodao je Raman. “Segmentacija mreže može minimizirati utjecaj kibernetičkih napada, a praćenje zapisa uređaja pomaže u otkrivanju sumnjivih aktivnosti. Redovita obuka za podizanje svijesti o sigurnosti za osoblje ključna je za njihovo informiranje o novim prijetnjama.”
Segmentacija mreže igra ključnu ulogu u smanjenju utjecaja kibernetičkih napada. Segmentiranjem mreža sigurnosni stručnjaci mogu izolirati uređaje, osiguravajući da proboj u jednom segmentu ne ugrozi cijelu mrežu.
Praćenje zapisa uređaja ključni je korak u otkrivanju sumnjivih aktivnosti. Redovito pregledavanje ovih zapisa može pomoći u prepoznavanju obrazaca koji ukazuju na kibernetički napad. Obuka o svijesti o sigurnosti za osoblje također je ključna. Obuka bi trebala pokrivati nove prijetnje i najbolje prakse za održavanje sigurnosti uređaja. Angažirani i informirani timovi značajna su prednost u borbi protiv kibernetičkih prijetnji.
"Suradnja s dobavljačima koji daju prednost sigurnosti i redovito ažuriraju svoje uređaje također je ključna", nastavio je Raman. „Važno je napomenuti da se specifični koraci upravljanja ranjivostima mogu razlikovati ovisno o vrsti i modelu sigurnosnih uređaja koji se koriste. Preporuča se konzultirati proizvođače uređaja i slijediti njihove smjernice za učinkovito osiguranje i upravljanje uređajima.”
Evolucija umjetne inteligencije u kibernetičkoj sigurnosti
Kibernetička sigurnost prolazi kroz brzu transformaciju zbog napretka umjetne inteligencije. Od 2024. godine, vještina AI u prepoznavanju prijetnji dosegnula je nove visine. Algoritmima je sada moguće brzo pretraživati opsežne skupove podataka, precizno i brzo određujući moguće opasnosti.
"Napredne mogućnosti umjetne inteligencije obećavaju poboljšano otkrivanje prijetnji, pri čemu algoritmi analiziraju ogromne skupove podataka u stvarnom vremenu, omogućujući brzu i točnu identifikaciju potencijalnih rizika", rekao je Raman. "Inteligentni nadzor, pokretan umjetnom inteligencijom, automatizira nadzor zapisnika sustava i mrežnog prometa, osiguravajući proaktivno otkrivanje anomalija."
Korištenjem povijesnih podataka, prediktivna analitika osnažuje sigurnosne sustave sposobnošću predviđanja potencijalnih proboja. Ova sposobnost predviđanja olakšava provedbu preventivnih radnji, učinkovito smanjujući rizike prije nego što postanu stvarne prijetnje.
"Prediktivna analitika koristi povijesne podatke kako bi predvidjela potencijalne sigurnosne povrede, omogućujući preventivne mjere", rekao je Raman. „Kapacitet umjetne inteligencije za automatizirani odgovor prpruža upozorenja u stvarnom vremenu i preporuke za sanaciju, pojednostavljujući upravljanje incidentima. Ono što je ključno, prilagodljivost umjetne inteligencije znači da se kontinuirano razvija kao odgovor na nove prijetnje, povećavajući ukupnu otpornost sustava.”
Sposobnost umjetne inteligencije za automatizirani odgovor mijenja igru. Sustavi vođeni umjetnom inteligencijom mogu pružiti upozorenja u stvarnom vremenu i preporuke za sanaciju, pojednostavljujući upravljanje incidentima. Ono što je možda najvažnije, AI je prilagodljiv, kontinuirano se razvija kao odgovor na nove prijetnje i povećava otpornost sigurnosnih sustava.
"Općenito, kako se umjetna inteligencija nastavlja razvijati 2024., integratori mogu predvidjeti transformativni učinak na kibernetičku sigurnost fizičkih sigurnosnih sustava, iskorištavajući napredak za proaktivno otkrivanje prijetnji, inteligentno praćenje i prilagodljiva sigurnosna rješenja, pri čemu Fortinetove inovacije igraju ključnu ulogu," dodao je Raman.
Ključne prednosti za integratore
Za integratore, napredak umjetne inteligencije (AI) donosi značajna poboljšanja u kibernetičkoj sigurnosti. Sposobnost umjetne inteligencije za proaktivno otkrivanje prijetnji osigurava da se potencijalni rizici identificiraju i ublaže unaprijed, sprječavajući štetu. Ova sigurnosna mjera koja gleda u budućnost štedi dragocjene resurse i povećava otpornost sustava.
AI također optimizira upravljanje incidentima, omogućujući brzo i točno prepoznavanje prijetnji. Automatizirajući rutinsku analizu, umjetna inteligencija omogućuje stručnjacima za sigurnost da svoju pozornost usmjere na kritična područja, poboljšavajući vrijeme odziva i rezultate.
Ugradnja umjetne inteligencije u sigurnosnu infrastrukturu označava strateški pomak u upravljanju rizikom. Jača obranu pametnim, prilagodljivim protokolima koji se razvijaju s prijetnjama. Stoga integracija umjetne inteligencije nije samo poboljšanje već i transformacija sigurnosnog položaja, čime se stvara dinamičan i predvidljiv obrambeni sustav neophodan za rješavanje suvremenih kibernetičkih prijetnji.
Zaključak
Kibernetička sigurnost zahtijeva da se strategije zaštite za fizičke sigurnosne sustave razvijaju sa sofisticiranošću prijetnji. Stručnost u upravljanju ranjivostima je neophodna, jer čini kamen temeljac sigurne infrastrukture. Integracija napretka u umjetnoj inteligenciji (AI) je imperativ, značajno poboljšavajući našu obranu.
Kako se mogućnosti umjetne inteligencije u kibernetičkoj sigurnosti šire, njena uloga postaje kritičnija, pružajući sve naprednije alate za suzbijanje kibernetičkih prijetnji. AI je spreman postati središnji dio naših sigurnosnih strategija, nudeći prediktivnu preciznost u otkrivanju prijetnji i odgovoru.
Gledajući unaprijed, integracija umjetne inteligencije u sigurnosne sustave je ključna. Osigurat će da se naše obrane ne samo podudaraju, već i da budu ispred kibernetičkih prijetnji koje se razvijaju, stvarajući proaktivan i sveobuhvatan sigurnosni položaj. Stručnjaci za sigurnost moraju nastaviti prihvaćati potencijal umjetne inteligencije za učinkovitu zaštitu naših digitalnih i fizičkih prostora.