نظارت مداوم آسیب پذیری با هوش مصنوعی: قابلیت مشاهده ریسک در زمان واقعی و مدیریت وضعیت امنیتی سازگار

آینده مدیریت آسیب پذیری مداوم و محور AI است

امنیت سایبری دیگر فقط مربوط به تنظیم فایروال ها و اجرای اسکن های آسیب پذیری گاه به گاه نیست. در چشم انداز تهدید امروز به سرعت در حال تحول ، مدیریت آسیب پذیری سنتی کم است زیرا به ارزیابی های استاتیک و نقطه ای متکی است. با این حال ، مهاجمان منتظر ممیزی های امنیتی سه ماهه نیستند.

این جایی است که نظارت بر آسیب پذیری مداوم AI محور بازی می شود. AI به جای واکنش به تهدیدات پس از خسارت ، تیم های امنیتی را قادر می سازد تا آسیب پذیری ها را در زمان واقعی شناسایی ، اولویت بندی و کاهش دهند. سازمان ها با ادغام هوش مصنوعی با گردش کار در فضای مجازی ، سازمان ها مدیریت وضعیت امنیتی تطبیقی ​​را به دست می آورند که به صورت پویا با چشم انداز تهدید تکامل می یابد. بیایید بررسی کنیم که چگونه هوش مصنوعی در حال تغییر نظارت مداوم آسیب پذیری است و رهبران امنیتی برای ماندن از طرف مقابل باید در نظر بگیرند.

چرا مدیریت آسیب پذیری سنتی کوتاه می آید

سالهاست که تیم های امنیت سایبری به اسکن های آسیب پذیری دوره ای متکی هستند که اغلب ماهانه ، سه ماهه یا حتی سالانه انجام می شوند. این اسکن ها نقاط ضعف را مشخص می کنند اما در ایجاد ریسک ریسک سازمان ، عدم مشاهده مداوم را نشان نمی دهند. در همین حال ، مهاجمان به سرعت حرکت می کنند ، و از آسیب پذیری های تازه کشف شده استفاده می کنند قبل از اینکه حتی آن را بر روی رادار تیم امنیتی قرار دهند.

مدیریت آسیب پذیری استاتیک سه کاستی اصلی دارد:

• تاخیر در معرض خطر: تا زمان تشخیص آسیب پذیری ، مهاجمان ممکن است قبلاً آن را اسلحه کرده باشند.
• فقدان زمینه: اسکن های سنتی مشخصات ریسک ویژه سازمان را در نظر نمی گیرند و تیم های امنیتی را تحت الشعاع نمرات شدت عمومی قرار می دهند.
• رویکرد واکنشی: سازمانها اغلب پس از تبدیل شدن به یک سوء استفاده شناخته شده ، به آسیب پذیری های وصله می پردازند.

نمونه دنیای واقعی از یک سوء استفاده از دست رفته:

آسیب پذیری log4shell را در نظر بگیرید (CVE-2021-44228). بسیاری از سازمان ها اسکن های روتین را اجرا کردند و سیستم های آسیب دیده را شناسایی کردند. با این حال ، مهاجمان پیش از این که بسیاری از تیم های امنیتی حتی هشدار دریافت کنند ، از این آسیب پذیری در طبیعت سوء استفاده کرده بودند.

سازمانهایی که به اسکن دوره ای تکیه می کنند در معرض دید قرار گرفتند ، در حالی که کسانی که دارای نظارت مداوم AI محور هستند ، تلاش های بهره برداری را در زمان واقعی تشخیص دادند و به طور فعال دفاع می کردند.

چگونه AI نظارت بر آسیب پذیری در زمان واقعی را امکان پذیر می کند

هوش مصنوعی فقط فرآیندهای موجود را خودکار نمی کند بلکه اساساً نحوه شناسایی و مدیریت آسیب پذیری ها را تغییر می دهد. در اینجا چگونه:

1. جمع آوری و تجزیه و تحلیل داده های خودکار

سیستم عامل های امنیتی با هوش مصنوعی به طور مداوم شبکه ها ، نقاط پایانی و برنامه های مربوط به تهدیدهای نوظهور را اسکن می کنند. بر خلاف ابزارهای سنتی ، هوش مصنوعی چندین منبع داده را از جمله:

• فیدهای اطلاعاتی تهدید (وب تاریک ، پایگاه داده های بهره برداری ، چارچوب MITER ATT & CK)
• تجزیه و تحلیل رفتاری (نظارت بر الگوهای ترافیک برای تشخیص ناهنجاری)
• زمینه دارایی (درک انتقاد سیستم های آسیب دیده)

هوش مصنوعی به جای اینکه فقط به پایگاه داده های CVE تکیه کند ، مدل تهدید خود را بر اساس الگوهای حمله در زمان واقعی به روز می کند. این تضمین می کند که تیم های امنیتی در مورد آسیب پذیری های پرخطر در لحظه ظهور هشدار داده می شوند.

2. تجزیه و تحلیل ریسک متنی

هوش مصنوعی با تجزیه و تحلیل ریسک در چارچوب محیط منحصر به فرد سازمان ، ارزیابی آسیب پذیری را افزایش می دهد. یک آسیب پذیری که بر یک سرور وب روی اینترنت تأثیر می گذارد بسیار خطرناک تر از همان نقص در یک سیستم داخلی جدا شده است. AI با در نظر گرفتن عواملی مانند:

• بهره برداری در طبیعت: AI تلاشهای بهره برداری فعال را بررسی می کند.
• تأثیر تجاری: هوش مصنوعی ارزیابی می کند که آیا آسیب پذیری بر عملیات مهم تجاری تأثیر می گذارد یا خیر.
• قرار گرفتن در معرض شبکه: هوش مصنوعی تعیین می کند که آیا یک سیستم تحت تأثیر خارجی در دسترس است یا خیر.

3. تجزیه و تحلیل رفتاری و تشخیص ناهنجاری

ابزارهای سنتی مدیریت آسیب پذیری می توانند تهدیدات شناخته شده را شناسایی کنند اما با تکنیک های جدید حمله مبارزه می کنند. تجزیه و تحلیل رفتاری محور AI حتی در صورت وجود CVE خاص ، فعالیت مشکوک را تشخیص می دهد. به عنوان مثال:

• هوش مصنوعی ممکن است تلاشهای مکرر ورود به سیستم را بر روی یک سیستم تازه وصله شده تشخیص دهد ، و این یک آزمایش مهاجم را برای آسیب پذیری ها نشان می دهد.
• هوش مصنوعی می تواند الگوهای غیرمعمول اکتشافی داده ها را که نشان دهنده آسیب پذیری صفر مورد بهره برداری است ، تشخیص دهد.

این رویکرد فعال به سازمانها کمک می کند تا قبل از اینکه مهاجمان از آنها استفاده کنند ، تهدیدات را تشخیص داده و کاهش دهند.

اولویت بندی خطر AI محور: حرکت فراتر از نمرات CVSS

چرا CVS به تنهایی کافی نیست

بیشتر برنامه های مدیریت آسیب پذیری به شدت به سیستم امتیاز دهی آسیب پذیری مشترک (CVSS) متکی هستند. در حالی که CVSS رتبه بندی شدت استاندارد را ارائه می دهد ، فاقد زمینه است. همه آسیب پذیری های “بحرانی” یک خطر فوری را ایجاد نمی کنند ، و برخی از آسیب پذیری های شدت “کم” می توانند در محیط های خاص ویران کننده باشند.

به عنوان مثال ، CVE-2022-30190 (آسیب پذیری Follina) نمره CVSS اولیه پایین را داشت اما در کمپین های باج افزار به طور گسترده مورد سوء استفاده قرار گرفت. اولویت بندی AI محور تضمین می کند که آسیب پذیری هایی با استثمار زیاد توجه فوری را به خود جلب می کنند ، حتی اگر نمره CVSS آنها در غیر این صورت نشان می دهد.

1. مدل های اولویت بندی مبتنی بر هوش مصنوعی
هوش مصنوعی با در نظر گرفتن چندین عامل ، مانند:

• ادغام اطلاعات تهدید: هوش مصنوعی اگر آسیب پذیری را به طور فعال در طبیعت مورد سوء استفاده قرار می دهد ، بررسی می کند.
• عوامل محیطی: هوش مصنوعی تعیین می کند که آیا سیستم آسیب دیده در خارج از کشور قرار دارد یا حاوی داده های حساس است.
• از پیچیدگی بهره برداری: هوش مصنوعی ارزیابی می کند که مهاجمان برای سوء استفاده از آسیب پذیری چقدر آسان یا دشوار است.

اگر شرکت ها سیستم عامل های مدیریت آسیب پذیری AI مانند Transilience AI را پیاده سازی کنند ، می توانند آسیب پذیری ها را در اولویت قرار دهند و سردرد دستی آنها فقط از بین رفته است! تیم های امنیتی آنها از هزاران آسیب پذیری که غالباً به عنوان “خطر بالا” پرچم گذاری می شوند ، عاری از هزاران آسیب پذیری خواهند بود.

با این حال ، پس از استقرار اولویت بندی مبتنی بر هوش مصنوعی ، آنها می توانند دریابند که تنها بخشی از این آسیب پذیری ها از سوءاستفاده در دنیای واقعی برخوردار است. این امر به آنها امکان می دهد ضمن کاهش غیر ضروری ، بر روی تهدیدهای مهم تمرکز کنند.

2. مدل امنیتی تطبیقی
هوش مصنوعی فقط آسیب پذیری ها را ردیابی می کند بلکه سیاست های امنیتی را به صورت پویا تطبیق می دهد. به عنوان مثال:

• اگر یک آسیب پذیری پرخطر در یک سرور عمومی مشاهده شود ، هوش مصنوعی می تواند به طور خودکار قوانین سختگیرانه فایروال را اجرا کند تا زمانی که یک پچ اعمال شود.
• اگر یک مدل AI تلاش های بهره برداری افزایش یافته را بر روی یک آسیب پذیری خاص تشخیص دهد ، می تواند وصله را در سیستم های آسیب دیده در اولویت قرار دهد.

3. اتوماسیون انطباق
بسیاری از صنایع نیاز به رعایت دقیق مقررات مانند HIPAA ، PCI-DSS و NIST دارند. AI انطباق مستمر توسط:

• پرچم گذاری غلط های نادرست که چارچوب های نظارتی را نقض می کند.
• تولید گزارش های انطباق در زمان واقعی.
• اتوماسیون مراحل اصلاح برای رعایت استانداردهای امنیتی.

تیم های امنیتی غالباً با اعلان هایی از تکنیک های امتیاز دهی آسیب پذیری سنتی که فاقد یک سلسله مراتب تعریف شده هستند ، بیش از حد بارگذاری می شوند. این با ارزیابی ریسک AI محور تغییر یافته است ، که به صورت پویا از استثمار پذیری ، اثر تجاری و الگوهای حمله واقعی برای تمرکز تلاشهای درمانی در جایی که بیشترین نیاز را دارند ، ارزیابی می کند.

سازمان ها می توانند از یک واکنشی به یک استراتژی دفاعی فعال که با فراتر از نمرات CVSS استاتیک ، با تهدیدهای جدید تنظیم می شود ، انتقال دهند. سپس تیم های امنیتی می توانند به طور مؤثر از بین بروند ، در معرض خطر کمتری قرار بگیرند و وضعیت امنیتی کلی خود را با استفاده از اولویت بندی AI بهبود بخشند.

اجرای نظارت مداوم AI محور: بهترین شیوه ها

• ابزار مدیریت آسیب پذیری AI را که با سیستم عامل های SIEM ، XDR و SOAR ادغام شده است ، انتخاب کنید.
• برای بهبود دقت تشخیص ، مدل های هوش مصنوعی را با داده های مربوطه آموزش دهید.
• برای کاهش تلاش دستی و زمان پاسخ ، گردش کار خودگردان را خودکار کنید.
• به طور مداوم اثربخشی هوش مصنوعی را با شبیه سازی سناریوهای حمله و اعتبار سنجی مکانیسم های پاسخ ارزیابی کنید.

امنیت با هوش مصنوعی استاندارد جدیدی برای مقاومت سایبری است

نظارت بر آسیب پذیری مداوم AI دیگر یک لوکس نیست ، بلکه یک ضرورت است. با جابجایی از مدیریت آسیب پذیری استاتیک ، واکنشی به زمان واقعی ، مدیریت وضعیت امنیتی امنیتی AI ، سازمان ها سطح بی سابقه ای از دید تهدید و کاهش خطر فعال را به دست می آورند.

با نگاهی به آینده ، نقش AI در امنیت سایبری همچنان تکامل خواهد یافت. پیشرفت های آینده ممکن است شامل مدل سازی تهدید آمیز ، اتوماسیون پچ AI محور و ادغام عمیق تر با راه حل های مدیریت سطح حمله باشد. سازمان هایی که امروز امنیت محور AI را پذیرفته اند ، آنهایی خواهند بود که برای تهدیدهای فردا آماده هستند.

تهدیدهای سایبری در حال تحول است ، آیا استراتژی مدیریت آسیب پذیری شما نیز تکامل می یابد؟