Защо наследените системи се нуждаят от по-интелигентна защита на крайните точки през 2026 г.

Въведение

Старите системи, тези дългогодишни софтуерни и хардуерни инфраструктури, остават гръбнакът на много предприятия по целия свят. Въпреки критичната си роля в подкрепата на основните бизнес операции, тези системи често се сблъскват с предизвикателства, свързани с съвместимостта, мащабируемостта и сигурността. Тъй като кибер заплахите се развиват с все по-голяма сложност и честота, традиционните мерки за сигурност на крайните точки често се оказват недостатъчни, което оставя тези стари среди уязвими към сложни атаки. За доставчиците на управлявани ИТ услуги наболелият въпрос е как да защитят тези остаряващи системи, без да прекъсват операциите или да понасят непосилни разходи.

Смята се, че над 60% от предприятията все още разчитат в голяма степен на старите системи за основните си бизнес функции, което подчертава широко разпространения характер на това предизвикателство. Тази зависимост създава сложна среда за сигурност, в която конвенционалните антивирусни и защитни стени не могат да откриват или да реагират адекватно на усъвършенствани постоянни заплахи (APT), насочени към крайните точки. Освен това старите системи често не разполагат с необходимата гъвкавост за интегриране на съвременни протоколи за сигурност, което ги прави основна мишена за киберпрестъпници, които се опитват да се възползват от остарелите защити.

Последиците от тези уязвимости са значителни. Успешно проникване може да доведе до кражба на данни, прекъсване на работата и сериозни финансови загуби. Според IBM средната цена на проникване в данните през 2023 г. достига 4,45 милиона долара, което подчертава критичната необходимост от надеждни мерки за сигурност, особено в среди, където преобладават старите системи. За организациите, обвързани със старата инфраструктура, предизвикателството е да се намери баланс между подобряването на сигурността и непрекъснатостта на работата, като същевременно се управляват ограничените ИТ бюджети и ресурси.

Възходът на AI-базираната сигурност на крайните точки

Технологиите за изкуствен интелект (AI) и машинно обучение (ML) революционизират начина, по който се реализира сигурността на крайните точки, особено в рамките на управляваните ИТ услуги. Чрез използването на AI, рамките за сигурност придобиват способността да анализират огромни количества данни, да разпознават аномалии в поведението и да реагират на заплахи в реално време – способности, които са от съществено значение за защитата на старите системи, които не разполагат с модерни архитектури за сигурност.

Решенията за сигурност на крайните точки, задвижвани от AI, могат проактивно да откриват уязвимости от типа „нулев ден“ и неизвестен зловреден софтуер, като използват предсказуема аналитика, вместо да разчитат единствено на откриване на базата на сигнатури. Този проактивен подход драстично намалява прозореца на експозиция и минимизира риска от нарушения на данните. Всъщност организациите, които възприемат инструменти за сигурност, задвижвани от AI, отчитат 30% намаление на времето за откриване на нарушения и 40% намаление на времето за реакция при инциденти.

Доставчиците на управлявани ИТ услуги все по-често включват тези AI възможности в своите предложения, което позволява на клиентите да поддържат оперативната си непрекъснатост, като същевременно значително подобряват своята сигурност. За компаниите, които проявяват интерес към тези нововъведения, решенията, предлагани от PrimeWave IT, представят атрактивна гама от опции, проектирани да се интегрират безпроблемно в съществуващата инфраструктура.

Интегриране на AI сигурността с по-стари системи

Едно от най-значителните препятствия при надграждането на сигурността на крайните точки е да се гарантира, че AI решенията са съвместими със старите системи. За разлика от съвременните приложения, старите среди може да не поддържат най-новите протоколи за сигурност или API, което може да попречи на внедряването на усъвършенствани инструменти.

За да се преодолее това, управляваните ИТ услуги използват адаптивни AI модели, които могат да бъдат персонализирани, за да отговарят на уникалните параметри на старите платформи. Тези модели използват техники като пясъчник, виртуално патчинг и сегментиране на мрежата, за да изолират уязвимостите, без да се налагат обширни преустройства на съществуващите системи. Например, виртуалното патчинг действа като защитен щит, като прехваща и неутрализира заплахите, преди те да достигнат уязвимите приложения, ефективно компенсирайки остарелия софтуер, който не може да бъде незабавно заменен.

Освен това, инструментите за откриване и реагиране на крайни точки (EDR), задвижвани от AI, осигуряват непрекъснато наблюдение и автоматизирано отстраняване на проблеми. Този подход позволява ранното откриване на заплахи и бързото им ограничаване, което е от решаващо значение за старите системи, където ръчната намеса може да бъде бавна и податлива на грешки. Задвижваните от AI EDR платформи могат да анализират поведението на крайните точки в реално време, като идентифицират подозрителни модели, които индикират потенциална компрометация, и задействат автоматизирани протоколи за изолиране, за да предотвратят страничното движение в мрежата.

За компаниите, които искат да разширят разбиранията си за AI-базираните интеграции за сигурност и опциите за аутсорсинг, trav-tech.com предлага ценна информация и ресурси.

Количествено измерване на въздействието на изкуствения интелект върху управляваната сигурност на крайните точки

Интеграцията на технологии, задвижвани от AI, в управляваните ИТ услуги не е само теоретична; измерими ползи се реализират в различни индустрии. Според проучване на Cybersecurity Insiders, 61% от организациите, които използват сигурност на крайните точки, задвижвана от AI, отчитат подобрени възможности за откриване на заплахи, а 55% отчитат по-бързо разрешаване на инциденти. Тези подобрения се превръщат директно в подобрена защита за старите системи, които преди бяха по-уязвими към сложни атаки.

Освен това се очаква глобалният пазар на изкуствен интелект в киберсигурността да нарасне с 23,3% годишен темп на растеж (CAGR) от 2021 до 2028 г., което подчертава все по-широкото внедряване на тези решения. Този растеж отразява нарастващото признание, че сигурността, задвижвана от изкуствен интелект, е не само технологичен напредък, но и стратегическа необходимост за организациите, които се сблъскват с развиващите се киберзаплахи.

Икономическата ефективност на AI-базираната сигурност на крайните точки също играе решаваща роля. Чрез автоматизиране на откриването и реагирането на заплахи организациите могат да намалят зависимостта си от обширни човешки ресурси, които често са оскъдни и скъпи. Тази автоматизация е особено полезна за управлението на по-стари системи, където ръчните процеси за сигурност са неефективни и податливи на грешки.

Най-добри практики за внедряване на сигурност на крайните точки, базирана на изкуствен интелект

За да максимизират ползите от изкуствения интелект при защитата на старите системи, организациите трябва да имат предвид следните най-добри практики:

1. Цялостна оценка: Започнете с цялостна оценка на съществуващите стари системи, за да идентифицирате уязвимостите и проблемите със съвместимостта. Това включва инвентаризация на хардуерните и софтуерните активи, оценка на нивата на пачове и разбиране на комуникационните протоколи.

2. Персонализирани модели на изкуствен интелект: Работете с доставчици на управлявани ИТ услуги, за да разработите модели на изкуствен интелект, адаптирани към конкретни стари среди. Персонализацията гарантира, че алгоритмите на изкуствения интелект отчитат уникалните поведения и ограничения на по-старите системи, като намаляват фалшивите положителни резултати и подобряват точността на откриването.

3. Непрекъснато наблюдение: Въведете EDR инструменти, задвижвани от AI, които осигуряват 24/7 наблюдение и автоматизирана реакция на заплахи. Непрекъснатото наблюдение е от жизненоважно значение за ранното откриване на заплахи и минимизиране на въздействието на потенциални нарушения.

4. Редовни актуализации и обучение: Уверете се, че AI алгоритмите се актуализират често, за да се адаптират към нововъзникващите заплахи, и обучете персонала да разбира AI механизмите за сигурност. Човешкият опит остава от съществено значение за интерпретирането на AI сигналите и вземането на информирани решения.

5. Сътрудничество: Насърчавайте тясното сътрудничество между ИТ екипите и доставчиците на управлявани услуги, за да се гарантира гладка интеграция и бърза реакция при инциденти. Това партньорство позволява споделянето на знания и непрекъснатото подобряване на сигурността.

6. Поетапно внедряване: За да сведете до минимум прекъсванията, възприемете поетапен подход при интегрирането на AI-базирани инструменти за сигурност. Започнете с критичните крайни точки и разширявайте постепенно, като отделите време за справяне с предизвикателствата, специфични за старите среди.

Следвайки тези стъпки, организациите могат да превърнат своите стари системи от рискови за сигурността в устойчиви компоненти на своята ИТ екосистема. Тази трансформация не само намалява риска, но и удължава експлоатационния живот на старата инфраструктура, осигурявайки по-голяма възвръщаемост на инвестициите.

Бъдещето на старите системи и AI сигурността

С напредъка на технологиите за изкуствен интелект, тяхната роля в подобряването на сигурността на крайните точки ще става все по-сложна. Бъдещите разработки може да включват по-дълбока интеграция на изкуствения интелект с устройствата от Интернет на нещата (IoT), подобрени прогнозни анализи за предвиждане на атаките, преди те да се случат, и по-голяма автоматизация в откриването и отстраняването на заплахи.

IoT устройствата, които често не разполагат с надеждни функции за сигурност, представляват нарастваща повърхност за атака, особено когато са свързани с остарели системи. Решенията за сигурност, базирани на изкуствен интелект, ще бъдат от решаващо значение за мониторинг на тези устройства, откриване на аномалии и предотвратяване на злоупотреби. Освен това, напредъкът в федеративното обучение може да позволи на моделите на изкуствен интелект да се учат от разпределени източници на данни, без да се нарушава поверителността, като по този начин се подобри откриването на заплахи в различни среди.

Доставчиците на управлявани ИТ услуги ще играят ключова роля в насърчаването на тези иновации, като предлагат мащабируеми и адаптивни решения за сигурност, които се развиват успоредно с по-старите и съвременните системи. Крайната цел е да се създаде инфраструктура за сигурност, която е гъвкава, интелигентна и способна да се защити от сложните киберзаплахи на бъдещето.

Освен това, с затягането на регулаторните изисквания в световен мащаб, AI-базираните инструменти за сигурност ще помагат на организациите да поддържат съответствие, като предоставят подробни одитни следи и оценки на риска в реално време. Този аспект на съответствието е особено важен за индустрии като здравеопазването и финансите, където преобладават старите системи и защитата на данните е от първостепенно значение.

Заключение

Сближаването на AI-базираната сигурност на крайните точки и управляваните ИТ услуги бележи трансформационна промяна за бизнеса, зависим от старите системи. Използвайки възможностите на AI, организациите могат да преодолеят присъщите уязвимости на остарялата инфраструктура, да подобрят откриването и реагирането на заплахи и да осигурят непрекъснатост на бизнеса в една все по-враждебна киберсреда.

В ера, в която киберзаплахите стават все по-сложни с всеки изминал ден, внедряването на AI-базирана сигурност на крайните точки в управляваните ИТ услуги не е просто опция. Това е необходимост за устойчива цифрова устойчивост. Чрез инвестиране в тези съвременни технологии, предприятията могат да защитят своите критични активи, да поддържат оперативната си ефективност и да се ориентират уверено в променящата се цифрова среда.