Zero zaufania: podstawa ochrony w erze cyfrowej

Wprowadzenie: Zintegrowane bezpieczeństwo w obecnym krajobrazie cyfrowym

Nowoczesne narzędzia oparte na sztucznej inteligencji oferują bezprecedensowe możliwości optymalizacji biznesu i generowania informacji. Postęp ten niesie jednak ze sobą fundamentalne kwestie bezpieczeństwa, zwłaszcza gdy firmy powierzają wrażliwe dane dostawcom SaaS opartym na chmurze. Bezpieczeństwo nie może być już postrzegane jako zwykły dodatek, ale musi być zintegrowane z każdą warstwą nowoczesnych platform technologicznych.

‍

Model Zero Trust stanowi podstawę nowoczesnego cyberbezpieczeństwa. W przeciwieństwie do tradycyjnego podejścia, które opierało się na ochronie określonego obwodu, model Zero Trust uwzględnia tożsamość, uwierzytelnianie i inne wskaźniki kontekstowe, takie jak stan i integralność urządzeń, aby znacznie poprawić bezpieczeństwo w porównaniu ze status quo.

‍

Czym jest Zero Trust?

Zero Trust to model bezpieczeństwa oparty na założeniu, że dostęp do danych nie powinien być przyznawany wyłącznie na podstawie lokalizacji sieciowej. Wymaga od użytkowników i systemów silnego udowodnienia swojej tożsamości i wiarygodności oraz stosuje szczegółowe zasady autoryzacji oparte na tożsamości przed przyznaniem dostępu do aplikacji, danych i innych systemów.

‍

Dzięki Zero Trust tożsamości te często działają w elastycznych, świadomych tożsamości sieciach, które dodatkowo zmniejszają powierzchnię ataku, eliminują niepotrzebne ścieżki do danych i zapewniają solidne zewnętrzne zabezpieczenia.

‍

Tradycyjna metafora "zamku i fosy" zniknęła, zastąpiona przez definiowaną programowo mikrosegmentację, która umożliwia użytkownikom, aplikacjom i urządzeniom bezpieczne łączenie się z dowolnej lokalizacji z dowolną inną.

‍

Trzy przewodnie zasady wdrażania Zero Trust

Na podstawie podręcznika Poradnik AWS "Zyskaj pewność bezpieczeństwa dzięki Zero Trust"

‍

1. Wspólne korzystanie z tożsamości i umiejętności nawiązywania kontaktów

Lepsze bezpieczeństwo nie wynika z binarnego wyboru między narzędziami skoncentrowanymi na tożsamości lub sieci, ale raczej z efektywnego wykorzystania obu w połączeniu. Kontrola skoncentrowana na tożsamości oferuje szczegółowe autoryzacje, podczas gdy narzędzia skoncentrowane na sieci zapewniają doskonałe zabezpieczenia, w ramach których mogą działać kontrole oparte na tożsamości.

Oba rodzaje kontroli powinny być świadome siebie nawzajem i wzajemnie się wzmacniać. Na przykład możliwe jest powiązanie zasad, które umożliwiają pisanie i egzekwowanie reguł skoncentrowanych na tożsamości z logiczną granicą sieci.

2. Postępowanie wstecz od przypadków użycia

Zero zaufania może oznaczać różne rzeczy w zależności od przypadku użycia. Biorąc pod uwagę różne scenariusze, takie jak:

Machine-to-machine: Autoryzacja określonych przepływów między komponentami w celu wyeliminowania niepotrzebnej bocznej mobilności sieci.
Human-application: Umożliwienie bezproblemowego dostępu do wewnętrznych aplikacji dla pracowników.
Oprogramowanie-oprogramowanie: Gdy dwa komponenty nie muszą się komunikować, nie powinny być w stanie tego robić, nawet jeśli znajdują się w tym samym segmencie sieci.
Cyfrowa transformacja: tworzenie starannie podzielonych na segmenty architektur mikrousług w ramach nowych aplikacji opartych na chmurze.

3. Pamiętaj, że jeden rozmiar nie pasuje do wszystkich

Koncepcje Zero Trust muszą być stosowane zgodnie z polityką bezpieczeństwa systemu i danych, które mają być chronione. Zero Trust nie jest podejściem uniwersalnym i stale ewoluuje. Ważne jest, aby nie stosować jednolitych kontroli w całej organizacji, ponieważ nieelastyczne podejście może nie pozwolić na rozwój.

Jak stwierdzono w podręczniku:

‍

"Rozpoczęcie od silnego przestrzegania zasady najmniejszych uprawnień, a następnie ścisłe stosowanie zasad Zero Trust może znacznie podnieść poprzeczkę bezpieczeństwa, szczególnie w przypadku krytycznych obciążeń. Koncepcje Zero Trust należy traktować jako uzupełnienie istniejących mechanizmów kontroli bezpieczeństwa i koncepcji, a nie jako ich zamienniki.

Podkreśla to, że koncepcje Zero Trust powinny być postrzegane jako uzupełnienie istniejących kontroli bezpieczeństwa, a nie jako ich zamienniki.

‍

‍

Szczególne kwestie bezpieczeństwa związane ze sztuczną inteligencją

Systemy sztucznej inteligencji wprowadzają unikalne wyzwania w zakresie bezpieczeństwa, które wykraczają poza tradycyjne problemy związane z bezpieczeństwem aplikacji:

Model ochrony

Szkolenie w zakresie bezpieczeństwa danych: Federacyjne możliwości uczenia się umożliwiają ulepszone modele bez centralizacji wrażliwych danych, umożliwiając organizacjom korzystanie ze zbiorowej inteligencji przy jednoczesnym zachowaniu suwerenności danych.
Ochrona przed inwersją modelu: Ważne jest, aby wdrożyć algorytmiczne zabezpieczenia przed atakami inwersji modelu, które próbują wyodrębnić dane szkoleniowe z modeli.
Weryfikacja integralności modelu: Ciągłe procesy weryfikacji zapewniają, że modele produkcyjne nie zostały naruszone lub zatrute.

Ochrona przed podatnościami specyficznymi dla sztucznej inteligencji

Ochrona przed atakami typu "prompt injection": Systemy powinny obejmować kilka poziomów ochrony przed atakami typu "prompt injection", w tym oczyszczanie danych wejściowych i monitorowanie prób manipulowania zachowaniem modelu.
Filtrowanie danych wyjściowych: zautomatyzowane systemy powinny analizować wszystkie treści generowane przez sztuczną inteligencję przed ich dostarczeniem, aby uniknąć potencjalnych wycieków danych lub nieodpowiednich treści.
Wykrywanie przykładów przeciwników: Monitorowanie w czasie rzeczywistym musi identyfikować potencjalne dane wejściowe przeciwników zaprojektowane w celu manipulowania wynikami modelu.

Zgodność i zarządzanie

Pełne bezpieczeństwo wykracza poza kontrole techniczne i obejmuje zarządzanie i zgodność:

Dostosowanie ram prawnych

Nowoczesne platformy powinny być zaprojektowane tak, aby ułatwiały zachowanie zgodności z kluczowymi ramami regulacyjnymi, w tym:

RODO i regionalne przepisy dotyczące prywatności
Wymagania branżowe (HIPAA, GLBA, CCPA)
Kontrole typu II SOC 2
Normy ISO 27001 i ISO 27701

Gwarancja bezpieczeństwa

Regularna niezależna ocena: Systemy powinny być poddawane regularnym testom penetracyjnym przez niezależne firmy zajmujące się bezpieczeństwem.
Program Bug Bounty: Publiczny program ujawniania luk w zabezpieczeniach może zaangażować globalną społeczność badaczy bezpieczeństwa.
Ciągłe monitorowanie bezpieczeństwa: całodobowe centrum operacyjne bezpieczeństwa powinno monitorować potencjalne zagrożenia.

Wydajność bez kompromisów

Powszechnym błędem jest przekonanie, że solidne zabezpieczenia muszą koniecznie pogorszyć wydajność lub wrażenia użytkownika. Dobrze zaprojektowana architektura pokazuje, że bezpieczeństwo i wydajność mogą się uzupełniać, a nie wykluczać:

Bezpieczna akceleracja pamięci: przetwarzanie AI może wykorzystywać wyspecjalizowaną akcelerację sprzętową w enklawach chronionych pamięcią.
Zoptymalizowana implementacja szyfrowania: szyfrowanie z akceleracją sprzętową zapewnia, że ochrona danych powoduje minimalne opóźnienia w operacjach.
Bezpieczna architektura buforowania: Inteligentne mechanizmy buforowania poprawiają wydajność przy zachowaniu ścisłej kontroli bezpieczeństwa.

Podsumowanie: Bezpieczeństwo jako przewaga konkurencyjna

W środowisku AI SaaS silne zabezpieczenia to nie tylko ograniczanie ryzyka, ale w coraz większym stopniu wyróżnik konkurencyjny, który umożliwia organizacjom szybsze i pewniejsze działanie. Integracja zabezpieczeń z każdym aspektem platformy tworzy środowisko, w którym innowacje mogą się rozwijać bez uszczerbku dla bezpieczeństwa.

‍

Przyszłość należy do organizacji, które potrafią wykorzystać transformacyjny potencjał sztucznej inteligencji, jednocześnie zarządzając nieodłącznym ryzykiem. Podejście Zero Trust gwarantuje, że możesz budować tę przyszłość z pewnością siebie.