Zakaj bodo starejši sistemi leta 2026 potrebovali pametnejšo varnost končnih točk

Uvod

Starejši sistemi, tj. dolgoletne programske in strojne infrastrukture, ostajajo hrbtenica mnogih podjetij po vsem svetu. Kljub svoji ključni vlogi pri podpori osnovnih poslovnih dejavnosti se ti sistemi pogosto spopadajo z izzivi na področju združljivosti, prilagodljivosti in varnosti. Ker se kibernetske grožnje razvijajo in postajajo vse bolj sofisticirane in pogoste, tradicionalni ukrepi za varnost končnih točk pogosto ne zadostujejo, zaradi česar so ta starejša okolja ranljiva za kompleksne napade. Za ponudnike upravljanih IT-storitev je pereče vprašanje, kako zaščititi te zastarele sisteme, ne da bi pri tem motili poslovanje ali povzročili previsoke stroške.

Ocenjuje se, da več kot 60 % podjetij za svoje ključne poslovne funkcije še vedno močno zanaša na stare sisteme, kar poudarja razširjenost tega izziva. Ta odvisnost ustvarja kompleksno varnostno okolje, v katerem konvencionalne protivirusne in požarne zidove rešitve ne morejo ustrezno zaznati ali se odzvati na napredne vztrajne grožnje (APT), ki so usmerjene v končne točke. Poleg tega stari sistemi pogosto nimajo potrebne prožnosti za integracijo sodobnih varnostnih protokolov, kar jih naredi za glavne tarče kiberkriminalcev, ki želijo izkoristiti zastarele obrambne mehanizme.

Posledice teh ranljivosti so znatne. Uspešen vdor lahko vodi do kraje podatkov, izpada delovanja in hudih finančnih izgub. Po podatkih IBM-a so povprečni stroški vdora v podatke v letu 2023 dosegli 4,45 milijona dolarjev, kar poudarja nujno potrebo po robustnih varnostnih ukrepih, zlasti v okoljih, kjer prevladujejo zastareli sistemi. Za organizacije, vezane na zastarelo infrastrukturo, je izziv uravnotežiti izboljšave varnosti z neprekinjenim delovanjem, hkrati pa upravljati omejene IT-proračune in vire.

Vzpon varnosti končnih točk, ki jo poganja umetna inteligenca

Tehnologije umetne inteligence (AI) in strojnega učenja (ML) revolucionirajo način izvajanja varnosti končnih točk, zlasti v okviru upravljanih IT-storitev. Z izkoriščanjem AI varnostni okviri pridobijo sposobnost analiziranja velikih količin podatkov, prepoznavanja anomalij v vedenju in odzivanja na grožnje v realnem času, kar so sposobnosti, ki so bistvene za zaščito zastarelih sistemov, ki nimajo sodobnih varnostnih arhitektur.

Rešitve za varnost končnih točk, ki temeljijo na umetni inteligenci, lahko proaktivno zaznavajo ranljivosti zero-day in neznano zlonamerno programsko opremo z uporabo prediktivne analitike, namesto da se zanašajo izključno na zaznavanje na podlagi podpisov. Ta proaktiven pristop drastično zmanjša čas izpostavljenosti in zmanjša tveganje za kršitve varnosti podatkov. Dejansko organizacije, ki uporabljajo varnostna orodja, ki temeljijo na umetni inteligenci, poročajo o 30-odstotnem zmanjšanju časa zaznavanja kršitev in 40-odstotnem zmanjšanju časa odziva na incidente.

Ponudniki upravljanih IT-storitev vse pogosteje vključujejo te zmogljivosti umetne inteligence v svoje ponudbe, kar strankam omogoča ohranjanje neprekinjenega delovanja in hkrati znatno izboljšanje varnosti. Za podjetja, ki jih zanimajo te novosti, rešitve, ki jih ponuja PrimeWave IT, predstavljajo privlačno paleto možnosti, zasnovanih za nemoteno integracijo v obstoječo infrastrukturo.

Integracija varnosti AI v starejše sisteme

Ena največjih ovir pri nadgradnji varnosti končnih točk je zagotovitev združljivosti rešitev AI s starejšimi sistemi. Za razliko od sodobnih aplikacij starejša okolja morda ne podpirajo najnovejših varnostnih protokolov ali API-jev, kar lahko ovira uvajanje naprednih orodij.

Da bi to premagali, upravljane IT-storitve uporabljajo prilagodljive AI-modele, ki jih je mogoče prilagoditi edinstvenim parametrom starejših platform. Ti modeli uporabljajo tehnike, kot so sandboxing, virtualno popravljanje in segmentacija omrežja, da izolirajo ranljivosti, ne da bi bilo potrebno obsežno prenavljanje obstoječih sistemov. Virtualno popravljanje na primer deluje kot zaščitni ščit, ki prestreže in nevtralizira grožnje, preden dosežejo ranljive aplikacije, s čimer učinkovito nadomesti zastarelo programsko opremo, ki je ni mogoče takoj zamenjati.

Poleg tega orodja za odkrivanje in odzivanje na končnih točkah (EDR), ki jih poganja umetna inteligenca, zagotavljajo neprekinjeno spremljanje in avtomatsko odpravljanje napak. Ta pristop omogoča zgodnje odkrivanje groženj in hitro omejevanje, kar je ključnega pomena za stare sisteme, kjer je ročno posredovanje lahko počasno in nagnjeno k napakam. Platforme EDR, ki jih poganja umetna inteligenca, lahko v realnem času analizirajo vedenje končnih točk, identificirajo sumljive vzorce, ki kažejo na potencialno ogroženost, in sprožijo avtomatizirane protokole izolacije, da preprečijo stransko gibanje znotraj omrežja.

Za podjetja, ki želijo razširiti svoje znanje o varnostnih integracijah na podlagi umetne inteligence in možnostih zunanjega izvajanja, trav-tech.com ponuja dragocene informacije in vire.

Kvantificiranje vpliva umetne inteligence na upravljano varnost končnih točk

Integracija tehnologij, ki temeljijo na umetni inteligenci, v upravljane IT-storitve ni le teoretična; merljive koristi se uresničujejo v vseh panogah. Glede na študijo Cybersecurity Insiders je 61 % organizacij, ki uporabljajo varnost končnih točk, ki temelji na umetni inteligenci, poročalo o izboljšani sposobnosti zaznavanja groženj, medtem ko je 55 % poročalo o hitrejšem reševanju incidentov. Te izboljšave se neposredno kažejo v izboljšani zaščiti starejših sistemov, ki so bili prej bolj ranljivi za sofisticirane napade.

Poleg tega se pričakuje, da bo globalni trg umetne inteligence v kibernetski varnosti med letoma 2021 in 2028 rasel s 23,3-odstotno letno stopnjo rasti (CAGR), kar poudarja vse večjo uporabo teh rešitev. Ta rast odraža vse večje zavedanje, da varnost, ki temelji na umetni inteligenci, ni le tehnološki napredek, ampak strateška nujnost za organizacije, ki se soočajo z nenehno spreminjajočimi se kibernetskimi grožnjami.

Pomembno vlogo igra tudi stroškovna učinkovitost varnosti končnih točk, ki temelji na umetni inteligenci. Z avtomatizacijo zaznavanja groženj in odzivanja nanje lahko organizacije zmanjšajo odvisnost od obsežnih človeških virov, ki so pogosto redki in dragi. Ta avtomatizacija je še posebej koristna za upravljanje starejših sistemov, kjer so ročni varnostni postopki neučinkoviti in nagnjeni k napakam.

Najboljše prakse za izvajanje varnosti končnih točk, ki temelji na umetni inteligenci

Da bi organizacije kar najbolj izkoristile prednosti umetne inteligence pri zaščiti zastarelih sistemov, morajo upoštevati naslednje najboljše prakse:

1. Celovita ocena: Začnite s temeljito oceno obstoječih zastarelih sistemov, da ugotovite ranljivosti in težave z združljivostjo. To vključuje inventarizacijo strojne in programske opreme, oceno ravni popravkov in razumevanje komunikacijskih protokolov.

2. Prilagojeni modeli umetne inteligence: Sodelujte z upravljavci IT-storitev, da razvijete modele umetne inteligence, prilagojene posebnim starejšim okoljem. Prilagajanje zagotavlja, da algoritmi umetne inteligence upoštevajo edinstvena vedenja in omejitve starejših sistemov, kar zmanjša število lažnih pozitivnih rezultatov in izboljša natančnost zaznavanja.

3. Nenehno spremljanje: Uvedite orodja EDR na podlagi umetne inteligence, ki zagotavljajo 24-urno nadzorovanje in avtomatiziran odziv na grožnje. Nenehno spremljanje je ključnega pomena za zgodnje odkrivanje groženj in zmanjšanje vpliva morebitnih kršitev.

4. Redne posodobitve in usposabljanje: Poskrbite, da se algoritmi AI redno posodabljajo, da se prilagodijo nastajajočim grožnjam, in usposobite osebje, da razume varnostne mehanizme AI. Človeško strokovno znanje ostaja bistveno za razlago opozoril AI in sprejemanje informiranih odločitev.

5. Sodelovalni pristop: spodbujajte tesno sodelovanje med IT-ekipami in ponudniki upravljanih storitev, da zagotovite nemoteno integracijo in hiter odziv na incidente. To partnerstvo omogoča izmenjavo spoznanj in nenehno izboljševanje varnostnega položaja.

6. Postopna implementacija: Da bi zmanjšali motnje, pri integraciji varnostnih orodij na podlagi umetne inteligence uporabite postopni pristop. Začnite s kritičnimi končnimi točkami in postopoma širite, da boste imeli čas za reševanje izzivov, značilnih za starejša okolja.

Slednje organizacijam omogoča, da svoje stare sisteme preoblikujejo iz varnostnih tveganj v odporne komponente svojega IT-ekosistema. Ta preoblikovanje ne le zmanjšuje tveganje, ampak tudi podaljšuje življenjsko dobo stare infrastrukture, kar zagotavlja večji donos naložb.

Prihodnost zastarelih sistemov in varnosti AI

S nadaljnjim napredkom tehnologij umetne inteligence bo njihova vloga pri izboljšanju varnosti končnih točk postala še bolj sofisticirana. Prihodnji razvoj lahko vključuje globljo integracijo umetne inteligence z napravami interneta stvari (IoT), izboljšano prediktivno analitiko za predvidevanje napadov, preden se zgodijo, in večjo avtomatizacijo pri odkrivanju in odpravljanju groženj.

Naprave IoT, ki pogosto nimajo robustnih varnostnih funkcij, predstavljajo vse večjo površino za napade, zlasti ko so povezane z zastarelimi sistemi. Varnostne rešitve na podlagi umetne inteligence bodo ključnega pomena za spremljanje teh naprav, odkrivanje anomalij in preprečevanje zlorab. Poleg tega bi napredek na področju združenega učenja omogočil modelom umetne inteligence, da se učijo iz razpršenih virov podatkov brez ogrožanja zasebnosti, kar bi izboljšalo odkrivanje groženj v različnih okoljih.

Ponudniki upravljanih IT-storitev bodo imeli ključno vlogo pri spodbujanju teh inovacij, saj bodo ponujali prilagodljive varnostne rešitve, ki se razvijajo skupaj s starejšimi in sodobnimi sistemi. Končni cilj je ustvariti varnostno infrastrukturo, ki je agilna, inteligentna in sposobna braniti pred kompleksnimi kibernetskimi grožnjami prihodnosti.

Poleg tega bodo varnostna orodja na podlagi umetne inteligence, ko se bodo regulativne zahteve po vsem svetu zaostrile, pomagala organizacijam pri ohranjanju skladnosti z zagotavljanjem podrobnih revizijskih sledi in ocen tveganja v realnem času. Ta vidik skladnosti je še posebej pomemben za panoge, kot sta zdravstvo in finance, kjer prevladujejo starejši sistemi in je zaščita podatkov najpomembnejša.

Zaključek

Konvergenca varnosti končnih točk, ki temelji na umetni inteligenci, in upravljanih IT-storitev pomeni preobrat za podjetja, ki so odvisna od zastarelih sistemov. Z izkoriščanjem zmogljivosti umetne inteligence lahko organizacije premagajo vgrajene ranljivosti zastarele infrastrukture, izboljšajo odkrivanje groženj in odzivanje nanje ter zagotovijo neprekinjeno poslovanje v vse bolj sovražnem kibernetskem okolju.

V času, ko kibernetske grožnje postajajo iz dneva v dan bolj sofisticirane, sprejetje varnosti končnih točk, ki temelji na umetni inteligenci, v okviru upravljanih IT-storitev ni le možnost. Je nujnost za trajnostno digitalno odpornost. Z vlaganjem v te napredne tehnologije lahko podjetja zaščitijo svoja kritična sredstva, ohranijo operativno učinkovitost in samozavestno krmarijo po spreminjajočem se digitalnem okolju.