През последните години киберсигурността претърпя радикална промяна. Традиционните решения, които някога са били достатъчни за защита на цифровите активи на организациите, вече са остарели срещу все по-сложните киберзаплахи. Злонамерените хакери вече използват модерни технологии, за да извършват сложни атаки с безпрецедентни мащаби и скорост. Според Националния център за киберсигурност на Обединеното кралство изкуственият интелект ускорява разпространението на ransomware и намалява бариерата за навлизане на по-малко опитни киберпрестъпници.
За да се противопостави на тези нови заплахи, киберсигурността възприе по-интелигентни и проактивни подходи. Изкуственият интелект (ИИ) се превърна в съществен компонент при откриването, анализирането и намаляването на заплахите в реално време. Благодарение на ИИ компаниите могат да предвиждат и неутрализират атаките, преди да са нанесли значителни щети, а доставчиците на управлявани услуги (MSP) могат да повишат оперативната ефективност на своите услуги, стимулирайки растежа на бизнеса. Еволюцията на ИИ към мултимодални модели обаче крие и рискове, тъй като същата технология, която укрепва сигурността, може да бъде използвана от хакерите за усъвършенстване на техните стратегии.
XDR – еволюцията на цифровата защита
Решението XDR използва ИИ, за да издигне защитата на следващо ниво, като корелира данни от мрежи, облачни услуги, VPN логове и други среди в единна интелигентна рамка за сигурност. Благодарение на тези възможности MSP получават по-добра видимост на заплахите, което им позволява да реагират по-бързо и ефективно, като същевременно минимизират рисковете и оптимизират киберсигурността на своите клиенти. Това решение предлага ключови предимства, които помагат на MSP да рационализират своите операции, включително:
- Намаляване на фалшивите положителни резултати:
Едно от най-големите предизвикателства за анализаторите по киберсигурност е големият обем от сигнали, които екипите трябва да преглеждат ежедневно. Много от тези сигнали се оказват фалшиво положителни, което губи ценно време и отклонява вниманието от реалните заплахи. Това е моментът, в който задвижваното от изкуствен интелект решение за XDR е от значение. Анализирайки големи обеми от данни, ИИ може да открива аномални модели с по-голяма точност, като намалява шума и свежда до минимум нерелевантните сигнали. Това позволява на MSP да съсредоточат усилията си върху истинските заплахи, вместо да разследват несъществени събития. - По-голяма точност на откриването:
Системите XDR, управлявани от ИИ, ускоряват времето за откриване чрез машинно обучение, което за секунди съпоставя множество индикатори за компрометиране от различни инструменти, предоставяйки контекстуален поглед върху атаката. Това, което някога е изисквало продължителен ръчен анализ, сега се решава автоматично, което позволява по-бързи и по-ефективни реакции. - Автоматизация за намаляване на ръчното работно натоварване:
С развитието на заплахите екипите по сигурността се сблъскват с все по-голямо оперативно натоварване. Ръчните процеси остават една от най-сериозните пречки за MSP, особено за тези с ограничени ресурси. XDR автоматизира критични задачи, като намалява човешката намеса в повтарящи се процеси. Това подобрява оперативната ефективност и дава възможност на MSP да предоставят по-гъвкави и мащабируеми услуги без необходимост от допълнителен персонал. - По-ниски оперативни разходи и повишена рентабилност:
Внедряването на XDR не само повишава оперативната ефективност, но и спомага за намаляване на разходите, свързани с управлението на сигурността. Това се изразява в по-голяма рентабилност и конкурентоспособност на пазара, като дава възможност на MSP да оптимизират дейността си и да увеличат максимално ресурсите си.
Пейзажът на киберсигурността продължава да се развива и MSP се нуждаят от решения, които осигуряват ефективна защита, без да увеличават оперативната им тежест. Задвижваният от ИИ XDR не само подобрява откриването и реагирането на заплахи, но и рационализира управлението на сигурността, което позволява на MSP да мащабират услугите си, без да правят компромис с качеството.
