Сучасні тренди кібербезпеки

Станом на сьогодні відомо, що кількість кіберзагроз з кожним роком постійно зростає. У другому кварталі 2022 року кібератаки зросли на цілих 32% порівняно з 2021 роком. Щодня з’являються нові загрози, а старі — постійно модифікуються.

Кіберзагрози мають досить значний вплив на бізнес, уряд, некомерційні організації та на життя самих людей. Дослідники та експерти з інформаційної безпеки регулярно працюють над створенням проактивних методів і інструментів для покращення кібербезпеки.

До списку найактуальніших викликів для кібербезпекми можна віднести:

  • атаки програм-вимагачів;
  • збільшення попиту на використання хмарних сервісів;
  • велика кількість віддалених працівників;
  • надзвичайно високі темпи зростання кількості IoT-пристроїв, що охоплюють портативні фітнес-трекери, розумні холодильники, розумні годинники, голосові помічники тощо.

Тож давайте детальніше розглянемо нові найперспективніші технології, які створені для боротьби з актуальними загрозами у кіберпросторі.

Manufacturer Usage Description (MUD)

Manufacturer Usage Description (MUD) — це стандарт, розроблений Інженерної ради Інтернету (Engineering Task Force) для посилення безпеки пристроїв IoT (інтернету речей) у малих підприємствах і домашніх мережах.

Пристрої IoT вразливі до мережевих атак. Ці атаки можуть призвести до втрати особистих даних або призвести до припинення належної роботи машин. Пристрої IoT мають бути безпечними, не витрачаючи на це багато ресурсів.

Переваги використання MUD включають просте та доступне покращення безпеки для пристроїв IoT. Фахівці з кібербезпеки можуть використовувати MUD, щоб зробити пристрої більш захищеними від DDoS-атак. MUD може допомогти зменшити кількість пошкоджень і втрати даних у разі успішної атаки.

Extended Detection and Response (XDR)

Extended Detection and Response (XDR) — це тип передової технології кібербезпеки, яка виявляє загрози безпеки та інциденти та реагує на них. XDR реагує на кінцеві точки, хмару та мережі. XDR надає більш цілісну картину, створюючи зв’язки між даними в різних місцях. Ця технологія дозволяє фахівцям з кібербезпеки виявляти й аналізувати загрози на вищому автоматизованому рівні.

Це може допомогти запобігти або мінімізувати поточні та майбутні витоки даних у всій екосистемі активів організації. Фахівці з кібербезпеки можуть використовувати XDR, щоб реагувати на цілеспрямовані атаки та виявляти їх, автоматично підтверджувати та зіставляти сповіщення, а також створювати комплексну аналітику.

Хмарне шифрування

Хмарні сервіси підвищують ефективність організацій, допомагають їм пропонувати покращені дистанційні послуги та економити гроші. Однак віддалене зберігання даних у хмарі може збільшити вразливість даних.

Технологія хмарного шифрування перетворює дані зі зрозумілої інформації на нечитабельний код, перш ніж вони надходять у хмару. Лише авторизовані користувачі з ключем шифрування можуть розблокувати код, роблячи дані знову читабельними. Цей обмежений доступ мінімізує ймовірність витоку даних неавторизованими зловмисниками. Хмарне шифрування також може підвищити довіру клієнтів до хмарних служб.

Технології аналізу поведінки

Аналітика поведінки проводить аналіз даних, щоб зрозуміти, як люди поводяться на вебсайтах, у мобільних додатках, системах і мережах. Фахівці з кібербезпеки можуть використовувати платформи аналізу поведінки для пошуку потенційних загроз і вразливостей. Аналіз моделей поведінки може призвести до виявлення незвичних для користувача подій, які можуть вказувати на загрози.

Наприклад, поведінкова аналітика може виявити, що з одного пристрою надходить надзвичайно велика кількість даних або були зафіксовані незвичні дії користувача в незвичній послідовності. Це може означати, що кібератака активно відбувається. Переваги використання поведінкової аналітики включають раннє виявлення потенційних атак і можливість передбачити майбутні атаки.

Контекстно-визначена безпека

Контекстно-визначена безпека це тип технології кібербезпеки, яка допомагає компаніям приймати кращі рішення щодо безпеки в режимі реального часу.

Традиційні технології кібербезпеки визначають, дозволяти комусь доступ до системи чи даних, ставлячи питання або «так» або «ні». Цей простий процес може призвести до того, що деяким авторизованим користувачам буде відмовлено у доступі, у той час, як зловмисникам навпаки – надати доступ.

Контекстно-визначена безпека зменшує ймовірність заборони входу авторизованому користувачеві. Замість того, щоб покладатися у відповіді на статичні запитання «так/ні», ця технологія використовує різну допоміжну інформацію, як, наприклад: місцеперебування, час, репутацію URL-адреси тощо щоб визначити, чи є користувач верифікованим, чи ні.

Використання штучного інтелекту (AI)

Фахівці з кібербезпеки можуть використовувати захисний штучний інтелект, щоб виявляти або зупиняти кібератаки. Кіберзлочинці використовують такі технології, як атакувальний штучний інтелект і загальне машинне навчання для проведення атаки на ціль, оскільки традиційним інструментам кібербезпеки їх складніше виявити.

Зловмисники можуть використовувати загальне машинне навчання, щоб обманом змусити інші машини вийти з ладу, надаючи їм неправильні дані.

Професіонали з кібербезпеки можуть використовувати захисний штучний інтелект, щоб виявляти, для того, щоб посилити алгоритми, ускладнюючи можливість їх зламу, вимірювати, тестувати та вивчати як функціонує система чи мережа.

Підписатися на новини