Sự tăng trưởng của đám mây cho thấy không có dấu hiệu suy yếu, với hơn 96% các công ty hiện nay đều sử dụng nó trong ít nhất là vài bộ phận điều hành – theo Rightscale.
Nhưng dù việc áp dụng đám mây ngày càng tăng, nhiều chuyên gia IT vẫn nêu rõ đám mây là lĩnh vực rất dễ bị tổn thương chính trong hoạt động kinh doanh của họ, với 49% các công ty đang có kế hoạch tăng ngân sách bảo mật đám mây trong 12 tháng tới – theo báo cáo của Cybersecurity Insider cho hay.
Để tránh và giảm cơ hội gặp phải điều này, một số công ty đang chuyển sang AI và học máy để tăng cường bảo mật đám mây của họ.
AI, hay trí tuệ nhân tạo, là phần mềm có thể giải quyết vấn đề và tự suy nghĩ theo cách thức giống con người. Học máy là một tập hợp con của AI sử dụng các thuật toán để học từ dữ liệu. Càng nhiều mô hình dữ liệu được phân tích, học máy càng xử lý và tự điều chỉnh dựa trên các mô hình đó cũng như càng hiểu biết giá trị của nó.
Dù không phải là viên đạn bạc hay thuốc chữa bách bệnh, AI và học máy có thể được sử dụng để chuyển các thực tiễn từ phòng tránh sang phát hiện các mối đe dọa thời gian thực, đưa các công ty và các nhà cung cấp dịch vụ đám mây đi trước kẻ tấn công mạng một bước. Dưới đây là một vài lợi ích của việc sử dụng các công nghệ này như một phần chiến lược bảo mật của bạn
Xử lý nguồn dữ liệu lớn
Các hệ thống an ninh mạng cung cấp lượng dữ liệu khổng lồ - nhiều hơn bất cứ đội ngũ con người nào có thể sàng lọc và phân tích. Các công nghệ học máy sử dụng tất cả nguồn dữ liệu này để phát hiện các mối đe dọa. Càng nhiều dữ liệu được xử lý, càng nhiều mô hình nó có thể phát hiện và học hỏi, rồi sau đó nó sử dụng chúng để phát hiện các thay đổi trong dòng chảy mẫu bình thường. Các thay đổi này có thể là mối đe dọa trên mạng.
Ví dụ, học máy sẽ lưu ý đến những gì được coi là bình thường như là nhân viên truy cập vào hệ thống vào lúc nào và ở đâu, họ thường theo dõi những gì và các mô hình lưu lượng truy cập hay các hoạt động của những người sử dụng khác. Những sai lệch so với những điều bình thường này, như là truy cập vào buổi sáng sớm, sẽ bị gắn cờ. Điều này nghĩa là các mối đe dọa tiềm tàng có thể được làm nổi bật lên và xử lý nhanh hơn.
Dự đoán sự kiện
Bằng việc sử dụng các tiếp cận dựa trên nhiều dữ liệu, trí tuệ nhân tạo có thể được dùng để phát hiện và chủ động cảnh báo về các yếu điểm và chỗ yếu đang bị khai thác ngay lúc này hoặc trong tương lai. Trí tuệ nhân tạo hoạt động bằng cách phân tích dữ liệu đến và đi từ các điểm cuối được bảo vệ, cả hai đều phát hiện các mối đe dọa dựa trên các hành vi đã được biết đến, và phát hiện các mối đe dọa đã biết dựa trên các phân tích dự đoán.
Cách tiếp cận mang tính dự đoán hơn này thu thập tất cả các dữ liệu hoạt động điểm cuối thay vì chỉ mỗi hoạt động “xấu” và làm phong phú nó từ nhiều nguồn khác để giúp giải quyết gốc rễ nguyên nhân của một cuộc tấn công tiềm năng, thay vì chỉ giảm thiểu tác động khi phát hiện ra cuộc tấn công. Nó cũng giúp tạo ra một chu kì ngắn hơn giữa phát hiện và khắc phục bằng cách đảm bảo một nhóm bảo mật có khả năng phản ứng nhanh hơn với dữ liệu tốt hơn.
Phát hiện và ngăn chặn sự kiện
Khi các công nghệ AI và học máy xử lý dữ liệu được hệ thống tạo ra và tìm thấy sự bất thường, chúng có thể cảnh báo con người hoặc phản hồi bằng cách tắt một người dụng cụ thể, trong số các lựa chọn khác.
Bằng cách thực hiện các bước này, các sự kiện thường được phát hiện và ngăn chặn trong vòng vài giờ, tắt dòng chảy của nguồn mã có nguy hiểm tiềm ẩn vào hệ thống mạng và ngăn chặn rò rỉ dữ liệu. Quá trình kiểm tra và dữ liệu liên quan trong thời gian thực cho phép các doanh nghiệp có khả năng nhận được cảnh báo và có thời gian hành động trước các sự kiện bảo mật.
Được ủy thác làm công nghệ tự động
Các cảnh báo về các mối đe dọa tiềm năng hay các bất thường rất phổ biến với nhiều nền tảng bảo mật. Nhưng có rất nhiều tiềm năng với công nghệ tự động để loại bỏ hỗn tạp để tập trung vào điều quan trọng. Khi các đội ngũ bảo mật có công nghệ AI và học máy xử lý các nhiệm vụ thông thường và phân tích bảo mật cấp độ một, họ có thể tự do để tập trung vào các mối đe dọa quan trọng và phức tạp hơn.
Điều này đặc biệt quan trọng với sự thiếu hụt kĩ năng trong an ninh mạng. Với 51% các tổ chức nói rằng họ gặp nhiều vấn đề do sự thiếu hụt kĩ năng trong bảo mật an ninh mạng, các công ty có thể giảm bớt một số áp lực bằng cách ủy thác phân tích cấp độ đầu tiên cho các robot, cho phép các chuyên gia bảo mật tập trung nỗ lực của họ vào việc chống lại các cuộc tấn công khó khăn hơn.
Điều này không có nghĩa các công nghệ này có thể thay thế các nhà phân tích con người vì các cuộc tấn công mạng thường bắt đầu từ cả nỗ lực của con người và máy móc. Vì thế cũng cần sự phản hồi từ cả con người và máy móc. Tuy nhiên, nó cho phép các nhà phân tích ưu tiên khối lượng công việc và hoàn thành công việc của họ tốt hơn.
.png "5 lý do để tăng cường bảo mật mạng")
