Kāpēc 2026. gadā mantotajām sistēmām nepieciešama gudrāka galapunktu drošība?

Ievads

Legacy sistēmas, t.i., senas programmatūras un aparatūras infrastruktūras, joprojām ir daudzu uzņēmumu visā pasaulē pamats. Neskatoties uz to nozīmīgo lomu galveno uzņēmējdarbības procesu atbalstīšanā, šīs sistēmas bieži saskaras ar savietojamības, mērogojamības un drošības problēmām. Tā kā kiberdraudi kļūst arvien sarežģītāki un biežāki, tradicionālie galapunktu drošības pasākumi bieži vien nav pietiekami, padarot šīs legacy vides neaizsargātas pret sarežģītiem uzbrukumiem. Pārvaldīto IT pakalpojumu sniedzējiem aktuāls jautājums ir, kā aizsargāt šīs novecojošās sistēmas, netraucējot darbību un neradot pārmērīgas izmaksas.

Tiek lēsts, ka vairāk nekā 60 % uzņēmumu joprojām galvenajām biznesa funkcijām lielā mērā paļaujas uz vecajām sistēmām, kas uzsver šī izaicinājuma plašo raksturu. Šī atkarība rada sarežģītu drošības vidi, kurā parastie antivīrusu un ugunsmūru risinājumi nespēj pienācīgi atklāt vai reaģēt uz uzlabotām pastāvīgām draudēm (APT), kas vērstas pret galapunktiem. Turklāt vecajām sistēmām bieži trūkst elastības, kas nepieciešama, lai integrētu modernus drošības protokolus, padarot tās par galvenajiem mērķiem kibernoziedzniekiem, kuri cenšas izmantot novecojušas aizsardzības sistēmas.

Šo ievainojamību sekas ir būtiskas. Veiksmīga uzlaušana var izraisīt datu zādzību, darbības pārtraukumu un smagus finansiālus zaudējumus. Saskaņā ar IBM datiem, vidējās izmaksas par datu uzlaušanu 2023. gadā sasniedza 4,45 miljonus ASV dolāru, kas uzsver kritisko nepieciešamību pēc stingriem drošības pasākumiem, jo īpaši vidēs, kurās dominē novecojušas sistēmas. Organizācijām, kas ir saistītas ar novecojušu infrastruktūru, izaicinājums ir līdzsvarot drošības uzlabojumus ar darbības nepārtrauktību, vienlaikus pārvaldot ierobežotus IT budžetus un resursus.

AI vadītas galapunktu drošības uzplaukums

Mākslīgā intelekta (AI) un mašīnmācīšanās (ML) tehnoloģijas revolucionāri maina galapunktu drošības īstenošanu, īpaši pārvaldītajos IT pakalpojumos. Izmantojot AI, drošības sistēmas iegūst spēju analizēt lielus datu apjomus, atpazīt uzvedības anomālijas un reaļlaikā reaģēt uz draudiem, kas ir būtiskas spējas, lai aizsargātu vecās sistēmas, kurām trūkst modernu drošības arhitektūru.

AI vadīti galapunktu drošības risinājumi var proaktīvi atklāt nulles dienas ievainojamības un nezināmas ļaunprogrammatūras, izmantojot prognozējošo analīzi, nevis paļaujoties vienīgi uz paraksta balstītu atklāšanu. Šī proaktīvā pieeja ievērojami samazina riska periodu un minimizē datu pārkāpumu risku. Faktiski organizācijas, kas ievieš AI vadītus drošības rīkus, ziņo par 30 % samazinājumu pārkāpumu atklāšanas laikā un 40 % samazinājumu incidentu reaģēšanas laikā.

Pārvaldīto IT pakalpojumu sniedzēji arvien biežāk iekļauj šīs AI iespējas savos piedāvājumos, ļaujot klientiem saglabāt darbības nepārtrauktību, vienlaikus ievērojami uzlabojot savu drošības stāvokli. Uzņēmumiem, kas ir ieinteresēti izpētīt šos sasniegumus, PrimeWave IT piedāvātie risinājumi sniedz pārliecinošu iespēju klāstu, kas ir paredzēts vienkāršai integrācijai esošajā infrastruktūrā.

AI drošības integrēšana ar vecajām sistēmām

Viens no nozīmīgākajiem šķēršļiem galapunktu drošības uzlabošanā ir nodrošināt, ka AI risinājumi ir saderīgi ar vecajām sistēmām. Atšķirībā no modernajām lietojumprogrammām vecās vides var neatbalstīt jaunākos drošības protokolus vai API, kas var kavēt uzlabotu rīku ieviešanu.

Lai to pārvarētu, pārvaldītie IT pakalpojumi izmanto adaptīvus AI modeļus, kurus var pielāgot veco platformu unikālajiem parametriem. Šie modeļi izmanto tādus paņēmienus kā sandboxing, virtuālo labojumu ieviešana un tīkla segmentācija, lai izolētu ievainojamības, nepieciešot plašu esošo sistēmu pārstrādāšanu. Piemēram, virtuālo labojumu ieviešana darbojas kā aizsargājošs vairogs, pārtverot un neitralizējot draudus, pirms tie sasniedz ievainojamas lietojumprogrammas, efektīvi kompensējot novecojušu programmatūru, kuru nevar nekavējoties aizstāt.

Turklāt AI balstīti galapunktu atklāšanas un reaģēšanas (EDR) rīki nodrošina nepārtrauktu uzraudzību un automatizētu novēršanu. Šī pieeja ļauj agrīni atklāt draudus un ātri tos ierobežot, kas ir ļoti svarīgi vecajām sistēmām, kur manuāla iejaukšanās var būt lēna un kļūdaina. AI balstītas EDR platformas var analizēt galapunktu darbību reālajā laikā, identificējot aizdomīgus modeļus, kas norāda uz potenciālu apdraudējumu, un aktivizējot automatizētus izolācijas protokolus, lai novērstu sānu kustību tīklā.

Uzņēmumiem, kas vēlas paplašināt savas zināšanas par AI vadītu drošības integrāciju un ārpakalpojumu iespējām, vairāk informācijas un resursu ir pieejams vietnē trav-tech.com.

AI ietekmes kvantificēšana pārvaldītajā galapunktu drošībā

AI tehnoloģiju integrācija pārvaldītajos IT pakalpojumos nav tikai teorētiska; visās nozarēs tiek gūti izmērāmi ieguvumi. Saskaņā ar Cybersecurity Insiders pētījumu, 61 % organizāciju, kas izmanto AI balstītu galapunktu drošību, ziņoja par uzlabotām draudu atklāšanas spējām, bet 55 % pieredzēja ātrāku incidentu risināšanu. Šie uzlabojumi tieši izpaužas kā uzlabota aizsardzība vecajām sistēmām, kas iepriekš bija vairāk pakļautas sarežģītiem uzbrukumiem.

Turklāt paredzams, ka globālais AI tirgus kiberdrošības jomā no 2021. līdz 2028. gadam pieaugs par 23,3 % gadā (CAGR), kas liecina par šo risinājumu pieaugošo popularitāti. Šis pieaugums atspoguļo arvien lielāku atziņu, ka AI drošība ir ne tikai tehnoloģisks sasniegums, bet arī stratēģiska nepieciešamība organizācijām, kas saskaras ar mainīgām kiberdraudēm.

Būtiska nozīme ir arī AI vadītas galapunktu drošības rentabilitātei. Automatizējot draudu atklāšanu un reaģēšanu uz tiem, organizācijas var samazināt atkarību no plašiem cilvēkresursiem, kas bieži vien ir ierobežoti un dārgi. Šī automatizācija ir īpaši izdevīga vecāku sistēmu pārvaldībā, kur manuālie drošības procesi ir neefektīvi un pakļauti kļūdām.

Labākā prakse AI balstītas galapunktu drošības ieviešanai

Lai maksimāli izmantotu AI priekšrocības veco sistēmu aizsardzībā, organizācijām jāapsver šādas labākās prakses:

1. Visaptverošs novērtējums: sāciet ar esošo novecojušo sistēmu rūpīgu novērtējumu, lai identificētu neaizsargātības un savietojamības problēmas. Tas ietver aparatūras un programmatūras aktīvu inventarizāciju, programmatūras labojumu līmeņu novērtēšanu un komunikācijas protokolu izpratni.

2. Pielāgoti AI modeļi: sadarbojieties ar pārvaldītu IT pakalpojumu sniedzējiem, lai izstrādātu AI modeļus, kas pielāgoti konkrētām vecajām vidēm. Pielāgošana nodrošina, ka AI algoritmi ņem vērā vecāku sistēmu unikālo uzvedību un ierobežojumus, samazinot kļūdainus pozitīvos rezultātus un uzlabojot atklāšanas precizitāti.

3. Nepārtraukta uzraudzība: ieviesiet AI vadītus EDR rīkus, kas nodrošina 24/7 uzraudzību un automatizētu reaģēšanu uz draudiem. Nepārtraukta uzraudzība ir būtiska, lai savlaicīgi atklātu draudus un mazinātu potenciālo pārkāpumu ietekmi.

4. Regulāras atjauninājumi un apmācība: nodrošiniet, ka AI algoritmi tiek regulāri atjaunināti, lai pielāgotos jauniem draudiem, un apmāciet personālu izprast AI drošības mehānismus. Cilvēku pieredze joprojām ir būtiska, interpretējot AI brīdinājumus un pieņemot informētus lēmumus.

5. Sadarbības pieeja: veiciniet ciešu sadarbību starp IT komandām un pārvaldīto pakalpojumu sniedzējiem, lai nodrošinātu vienmērīgu integrāciju un ātru reaģēšanu uz incidentiem. Šī partnerība ļauj dalīties ar atziņām un nepārtraukti uzlabot drošības stāvokli.

6. Pakāpeniska ieviešana: Lai mazinātu traucējumus, AI drošības rīku integrēšanā izmantojiet pakāpenisku pieeju. Sāciet ar kritiskajiem galapunktiem un pakāpeniski paplašinieties, atvēlot laiku, lai risinātu problēmas, kas raksturīgas vecajām vidēm.

Izpildot šos soļus, organizācijas var pārveidot savas vecās sistēmas no drošības riskiem par elastīgām IT ekosistēmas sastāvdaļām. Šī pārveide ne tikai mazina risku, bet arī pagarinā vecās infrastruktūras darbības ilgumu, nodrošinot lielāku investīciju atdevi.

Legālo sistēmu un AI drošības nākotne

Tā kā AI tehnoloģijas turpina attīstīties, to loma galapunktu drošības uzlabošanā kļūs tikai sarežģītāka. Nākotnes attīstība var ietvert AI dziļāku integrāciju ar lietu interneta (IoT) ierīcēm, uzlabotu prognozējošo analīzi, lai paredzētu uzbrukumus, pirms tie notiek, un lielāku automatizāciju draudu meklēšanā un novēršanā.

IoT ierīcēm, kurām bieži trūkst drošu drošības funkciju, ir arvien lielāka uzbrukumu virsma, jo īpaši, ja tās ir savienotas ar vecajām sistēmām. AI vadīti drošības risinājumi būs ļoti svarīgi šo ierīču uzraudzībā, anomāliju atklāšanā un izmantošanas novēršanā. Turklāt federatīvās mācīšanās attīstība varētu ļaut AI modeļiem mācīties no izkliedētiem datu avotiem, neapdraudot privātumu, uzlabojot draudu atklāšanu dažādās vidēs.

Pārvaldīto IT pakalpojumu sniedzējiem būs izšķiroša loma šo inovāciju virzīšanā, piedāvājot skalējamas un pielāgojamas drošības risinājumus, kas attīstās līdztekus gan vecajām, gan modernajām sistēmām. Galvenais mērķis ir izveidot drošības infrastruktūru, kas ir elastīga, inteliģenta un spēj aizsargāt pret nākotnes sarežģītajiem kiberdraudiem.

Turklāt, ņemot vērā regulatīvo prasību stingrināšanu visā pasaulē, AI balstīti drošības rīki palīdzēs organizācijām nodrošināt atbilstību, sniedzot detalizētus revīzijas izsekojamības datus un riska novērtējumus reālajā laikā. Šis atbilstības aspekts ir īpaši svarīgs tādās nozarēs kā veselības aprūpe un finanses, kurās dominē vecās sistēmas un datu aizsardzība ir ārkārtīgi svarīga.

Secinājums

AI vadītas galapunktu drošības un pārvaldītu IT pakalpojumu konverģence iezīmē pārveides posmu uzņēmumiem, kas ir atkarīgi no vecajām sistēmām. Izmantojot AI iespējas, organizācijas var pārvarēt novecojušas infrastruktūras raksturīgās ievainojamības, uzlabot draudu atklāšanu un reaģēšanu uz tām, kā arī nodrošināt uzņēmējdarbības nepārtrauktību arvien naidīgākā kibervidē.

Laikmetā, kad kiberdraudi kļūst arvien sarežģītāki, AI vadītas galapunktu drošības ieviešana pārvaldītajos IT pakalpojumos nav tikai iespēja. Tā ir nepieciešamība ilgtspējīgai digitālajai noturībai. Investējot šajās modernajās tehnoloģijās, uzņēmumi var aizsargāt savus kritiskos aktīvus, saglabāt darbības efektivitāti un pārliecinoši orientēties mainīgajā digitālajā vidē.