W stale ewoluującym krajobrazie cyfrowym cyberataki wykroczyły poza podstawowe operacje ręczne z przeszłości. Obecnie podstawą strategii ofensywnych jest sztuczna inteligencja (AI). Sztuczna inteligencja pozwala na generowanie złożonego polimorficznego złośliwego oprogramowania i umożliwia systematyczną cyfrową pracę szpiegowską. W rezultacie cyberprzestępcy są szybsi i sprytniejsi niż tradycyjne mechanizmy obronne, stanowiąc rzeczywiste, a nie teoretyczne zagrożenie. Jednak w obliczu tej rewolucji wiele organizacji nadal polega na przestarzałych reaktywnych modelach bezpieczeństwa, które koncentrują się na znanych wskaźnikach naruszenia bezpieczeństwa, historycznych zachowaniach podczas ataków i ocenach dotkliwości z wątpliwą dokładnością.
Jednak te stare metody zawodzą, ponieważ powodują, że personel bezpieczeństwa pracuje niestrudzenie, uwikłany w labirynt alertów i fałszywych alarmów, jednocześnie nie dostrzegając krytycznych rzeczywistych zagrożeń. Nawet przy długotrwałych, ale obecnie przestarzałych środkach bezpieczeństwa, które zależą wyłącznie od spełnienia wymogów zgodności i okresowych ocen, oczywiste jest, że walka z cyberatakami toczy się na niewłaściwym froncie.
Luka ta istnieje głównie z powodu nadmiernego polegania na statycznych wynikach ryzyka, takich jak CVSS, w celu określenia poziomu zagrożenia. Takie wyniki, choć korzystne w niektórych przypadkach, nie uwzględniają unikalnego środowiska organizacji i tego, czy luka jest odsłonięta, dostępna lub stanowi część możliwej trasy ataku. W rezultacie zespoły ds. bezpieczeństwa często tracą czas na zajmowanie się kwestiami o minimalnym faktycznym ryzyku, podczas gdy cyberprzestępcy łączą niezauważone luki w celu infiltracji systemów.
Traditional detection methods, such as signature matching and rule-based alerts are rapidly losing their relevance. The AI-driven threats are designed to adapt and avoid static defenses, making them an ineffective solution for today’s cybersecurity challenges. The adoption of polymorphic malware, which alters its structure with each deployment, or AI-crafted phishing emails that convincingly mimic authentic communication, makes old-school detection tools obsolete.
Oprócz bezpośrednich wyzwań związanych z bezpieczeństwem, organizacje zmagają się również z nowymi regulacjami. Na przykład w Stanach Zjednoczonych SEC zobowiązuje obecnie spółki publiczne do niezwłocznego zgłaszania istotnych incydentów związanych z cyberbezpieczeństwem i ujawniania odpowiednich praktyk zarządzania ryzykiem. Podobnie w UE, rozporządzenie DORA nakazuje systematyczne monitorowanie ryzyka i odporność operacyjną. Zdecydowana większość organizacji nie dysponuje narzędziami lub systemami, które pozwoliłyby im poradzić sobie z tą zmianą, przez co nie przestrzegają przepisów lub stają się podatne na zagrożenia związane ze sztuczną inteligencją.
Responding to these changing scenarios demands a fresh perspective on threat management. This means considering factors like whether the vulnerability is reachable from an attacker’s likely entry point or if it can be exploited in real-world attack scenarios. Ignoring such aspects only leads to misdirection of resources, while the real threats continue to lurk in the shadows. The traditional, simplistic “find and fix” approach no longer suffices.
Embracing the concept of Attack-Path-Driven Defense could aid in altering the way security teams operate. What if they could emulate a real attacker’s behavior, anticipate breach methods and then address only those issues that have significant impact? This is the concept of continuous security validation and attack-path simulation. It proactively maps potential attacker routes across environments, connecting misconfigurations, identity gaps, and vulnerable assets to locate critical systems.
Główne sugestie strategiczne dla liderów ds. bezpieczeństwa mogą obejmować wykorzystanie narzędzi opartych na sztucznej inteligencji do naśladowania rzeczywistych zachowań atakujących, ustalanie priorytetów luk w zabezpieczeniach w oparciu o ich potencjał do wykorzystania w określonych środowiskach, ujednolicanie danych z platform bezpieczeństwa w celu umożliwienia kompleksowej analizy ścieżki ataku oraz wykorzystywanie uczenia maszynowego do ciągłej walidacji ich zdolności obronnych. Takie kroki nie tylko poprawiają wydajność operacyjną, ale także zapewniają lepszą zgodność z przepisami.
Wreszcie, cyberataki oparte na sztucznej inteligencji na nowo definiują pole bitwy. Jeśli mają mieć szansę, obrońcy muszą dorównać ich tempu i wprowadzać innowacje przy użyciu sztucznej inteligencji, aby wypełnić te same luki, które wykorzystują atakujący. Ostatecznie sprowadza się to do strategicznego skupienia: zrozumienie atakujących, symulowanie ich operacji i walidacja mechanizmów obronnych to klucze dla zespołów bezpieczeństwa do odzyskania przewagi w erze inteligentnych zagrożeń.
This website uses cookies.