Zero Trust in het tijdperk van kunstmatige intelligentie: data, AI en beveiliging

Informatic Digital » Middelen » Zero Trust in het tijdperk van kunstmatige intelligentie: data, AI en beveiliging

De inval van Generatieve kunstmatige intelligentie heeft de spelregels voor cyberbeveiliging veranderd: Dezelfde technologieën die bedrijfsinnovatie stimuleren, maken ook snellere, geloofwaardigere en geautomatiseerde aanvallen mogelijk.Beveiligingsteams worden gedwongen hybride infrastructuren te verdedigen, met externe gebruikers, cloudservices en verbonden industriële systemen, terwijl de regelgeving strenger wordt en de budgetten niet altijd gelijke tred houden.

In dit scenario wordt het steeds duidelijker dat Het oude model van een 'veilige perimeter' is dood en de Zero Trust-filosofie is de nieuwe standaard geworden.De uitdaging is nu om AI aan te passen aan een wereld waarin het niet alleen gaat om de aansturing van mensen en apparaten, maar ook om AI-modellen, autonome agents en gegevensstromen die met de snelheid van een machine tussen platforms, applicaties en clouds bewegen.

Waarom AI het traditionele beveiligingsmodel uitdaagt

Kunstmatige intelligentie is een tweesnijdend zwaard geworden: Het versterkt de verdediging, maar vergroot ook het arsenaal van cybercriminelen.Tegenwoordig is het een fluitje van een cent om hypergepersonaliseerde phishingcampagnes, voice- of videodeepfakes te genereren, polymorfe malware of geautomatiseerde fraude ondersteund door generatieve AI.

Al mismo tiempo, Organisaties beheren steeds heterogenere infrastructuren: multicloudomgevingen (AWS, Azure, Google Cloud, Oracle), SaaS, eigen datacenters, industriële OT-netwerken en duizenden externe werknemersDit alles in combinatie met overal verspreide kritieke gegevens, complexe digitale toeleveringsketens en toenemende regeldruk (NIS2, DORA, sectorregelgeving).

Cybersecurity-experts zijn het erover eens dat Het probleem zijn niet de aanvallen die worden geblokkeerd, maar de aanvallen die onopgemerkt blijven.De tegenstanders camoufleren zich in legitiem verkeer, ze maken misbruik van gestolen inloggegevensZe misbruiken API's en vertrouwen erop dat AI zich onopvallend en snel kan verplaatsen. Vaak maken ze misbruik van slecht gecontroleerde 'vertrouwde' toegang.

Geconfronteerd met dit scenario richtten geërfde architecturen zich op de perimeter —Traditionele VPN'splatte netwerken, impliciet vertrouwen in wat ‘binnenin zit’

Van perimeterbeveiliging naar de Zero Trust-aanpak

Jarenlang was IT-beveiliging gebaseerd op de metafoor van het kasteel met muren: Binnen is alles betrouwbaar, buiten is alles verdachtFirewalls aan de rand, VPN's voor toegang en eenmaal binnen onbeperkte toegang tot het interne netwerk. Dit model valt in duigen wanneer medewerkers overal vandaan werken, applicaties in de cloud worden gehost en gegevens tussen leveranciers, partners en IoT-apparaten worden uitgewisseld.

Om op deze verandering in te spelen, populariseerde Forrester in 2010 het Zero Trust-model, waarvan John Kindervag de grondlegger was. Het model kwam met een idee dat even simpel als radicaal was: “Vertrouw nooit, controleer altijd”Het maakt niet uit of de verbinding ‘van binnenuit’ of ‘van buitenaf’ komt: alle toegang moet worden geauthenticeerd, geautoriseerd en continu worden bewaakt.

De basisprincipes van Zero Trust kunnen worden samengevat in drie pijlers: strenge en onafhankelijke verificatie van de herkomst, toegang met de minste privileges en permanente betrokkenheidMet andere woorden, er wordt aangenomen dat het netwerk gecompromitteerd kan zijn en dat elke gebruiker, zelfs een interne gebruiker, een bedreiging kan vormen, ongeacht of dit per ongeluk of te kwader trouw gebeurt.

In de loop van de tijd is deze aanpak van een theorie veranderd in een aanpak met concrete richtlijnen. De publicatie van NIST SP 800-207 en het CISA-volwassenheidsmodel markeerden een keerpunt.referentiearchitecturen bieden voor netwerken, applicaties en data. Tegelijkertijd dwingen NIS2- en ENISA-aanbevelingen in Europa kritieke sectoren om sterke authenticatie, segmentatie en continue toegangscontrole te implementeren.

Zero Trust in het tijdperk van AI: wanneer autonome agenten de norm doorbreken

De eerste golf van Zero Trust werd ontworpen met mensen en relatief statische apparatenMenselijke gebruikers, bedrijfsteams en traditionele bedrijfsapplicaties waren vroeger de norm. Maar AI heeft deze realiteit ingrijpend veranderd.

AI-modellen, met name grote taalmodellen (LLM's) en autonome agenten, Ze werken dynamisch, overschrijden grenzen tussen systemen en manipuleren gevoelige gegevens in een kwestie van seconden.Ze kunnen e-mails lezen, workflows starten, bestanden wijzigen, met API's werken en beslissingen nemen zonder voortdurend menselijk toezicht.

OWASP waarschuwt in zijn Top 10-risico's voor GenAI en LLM voor zogenaamde 'overmatige agency': wanneer AI te veel autonomie of handelingscapaciteit krijgtAgenten die namens leidinggevenden e-mails versturen, bots die geld tussen rekeningen verplaatsen, assistenten die wijzigingen aanbrengen in productiesystemen... Elk van deze functies opent nieuwe aanvalsmogelijkheden als ze niet goed worden beheerd.

Zero Trust-benaderingen die zich richten op de menselijke gebruiker schieten tekort: Ze zijn niet schaalbaar genoeg om duizenden beslissingen per minuut te verwerken die door algoritmen worden genomenHet is simpelweg onhaalbaar om handmatig de principes van minimale privileges toe te passen op elke actie van elke agent. Hier ontstaat een belangrijke evolutie: de focus verschuift van identiteit naar data.

Zero Trust richt zich op data: data als het nieuwe controlevlak

In een door AI gedomineerde omgeving is het niet langer alleen van belang wie toegang heeft, maar welke gegevens het benadert, hoe het deze transformeert en met wie het deze deelt.De netwerkperimeter verliest zijn betekenis en de nieuwe perimeter wordt de data zelf.

Analisten zoals Forrester, met raamwerken als AEGIS voor AI-bestuur, benadrukken dat Beveiliging moet zich richten op de zichtbaarheid, context en verantwoordingsplicht van gegevens.Het doel is om innovatie met AI mogelijk te maken, maar wel onder controle op basis van informatieclassificatie, dataherkomst en controleerbare regels voor het gebruik ervan. Om gevoelige informatie te beschermen, is het raadzaam om praktijken en controles te implementeren die het risico op datalekken en diefstal verminderen.

Gespecialiseerde platforms combineren DSPM (Data Security Posture Management) en AI-SPM (AI Security Posture Management) mogelijkheden om Ontdek waar gevoelige gegevens zich bevinden in cloud-, SaaS- en hybride omgevingenHoe ze worden gebruikt en welke AI-systemen ermee interacteren. Van daaruit worden governance-beleidsmaatregelen toegepast die risicovol gedrag (kwaadaardige prompts, exfiltratie, ongebruikelijke bewegingen) detecteren en blokkering of waarschuwingen automatiseren.

Deze verandering transformeert Zero Trust in een levende, datagestuurde architectuurin staat om te schalen met het tempo van autonome agenten en zelflerende modellen. In plaats van blindelings te vertrouwen dat AI "het juiste zal doen", worden dynamische waarborgen ingesteld die beperken wat AI kan zien en doen op basis van gevoeligheid en context.

AI als bondgenoot: volgende generatie SOC en ‘minimale agency’

AI creëert niet alleen problemen; Het is ook een sleutelcomponent bij het op grote schaal in stand houden van Zero TrustDe hoeveelheid huidige beveiligingssignalen (logboeken, netwerktelemetrie, cloudactiviteit, identiteitsgebeurtenissen, enz.) is overweldigend voor elk menselijk team zonder geautomatiseerde ondersteuning.

Cybersecurityfabrikanten integreren Geavanceerde AI in zijn beschermings-, detectie- en responsplatformsVan engines die honderden biljoenen gebeurtenissen analyseren om anomalieën te ontdekken, tot intelligente agents in het SOC die incidenten kunnen onderzoeken, waarschuwingen met elkaar in verband kunnen brengen en acties kunnen uitvoeren zonder handmatige tussenkomst.

Vooraanstaande bedrijven experimenteren met het concept van Agentic SOC: beveiligingsoperatiecentra die worden aangestuurd door AI-agenten die 'zij aan zij' werken met analistenDeze agenten begrijpen de context van de infrastructuur, adviseren over inperkingsmaatregelen, schrijven rapporten, automatiseren draaiboeken en voeren in bepaalde gevallen direct reacties uit binnen duidelijk gedefinieerde grenzen.

De sleutel is om een ​​soortgelijk principe als 'least privilege' toe te passen op AI, maar dan aangepast: het door OWASP aanbevolen model van ‘minimum agency’Niet alleen de data waartoe een agent toegang heeft, zijn beperkt, maar ook de specifieke acties die hij kan uitvoeren. Geen enkele bot mag de bevoegdheid krijgen om "alles te doen" in productie, tenzij absoluut noodzakelijk.

Voorbeelden uit de praktijk: Zero Trust en AI in de banksector, energie, industrie en voedselvoorziening

De theorie is prima, maar waar Zero Trust zijn waarde bewijst is in de loopgraven van cruciale sectorenwaarbij een fout een elektriciteitscentrale kan platleggen, een financiële dienst kan platleggen of miljoenen gebruikers zonder stroom kan laten zitten.

In de bankensector draait het om de zorgen fraude, identiteitsdiefstal en gegevensdiefstalFinanciële instellingen werken aan de ontwikkeling van zeer schaalbare Security Operations Centers (SOC's) die grootschalige telemetrie, AI-gestuurde analyses en automatisering combineren. Het doel is om fraudepatronen te anticiperen, verdachte activiteiten in realtime te blokkeren en over te stappen van een puur reactief naar een proactief model. Het vermogen om gecompromitteerde accounts te herstellen en te beveiligen is essentieel om de impact van deze aanvallen te verminderen.

In de energiesector worden spelers zoals grote elektriciteitsbedrijven geconfronteerd met een gigantische blootstellingsperimeter: Miljoenen slimme meters, duizenden transformatorstations en veldploegen die toegang hebben tot centrale systemenBovendien is er vaak een zeer strikte scheiding tussen IT- en OT-omgevingen, die vaak als wederzijds 'onbetrouwbaar' worden beschouwd. Migratie naar Zero Trust betekent in deze context het bereiken van uniforme zichtbaarheid en het binnen het SOC onderscheiden van wat een aanval is en bijvoorbeeld een geplande massa-update van een apparaat.

In de maakindustrie, waar de prioriteit ligt bij de continuïteit van de productie, wordt Zero Trust heel tastbaar ervaren: Als een PLC of een robot stopt, heeft dat direct gevolgen.Fabrikanten met producten die tientallen jaren meegaan, hebben te maken met verouderde OT-technologieën, onveilige protocollen en een groeiende aanwezigheid in de cloud. Een van de grootste uitdagingen is het bundelen van de zichtbaarheid en controle over deze mix van IT- en OT-oplossingen, waardoor één centraal overzicht ontstaat dat alles weergeeft, van het machinenetwerk tot de cloud van de klant.

Bij voedingsmiddelenbedrijven met geautomatiseerde fabrieken bestaat de zorg dat Ongeautoriseerde toegang op afstand tot industriële apparatuur kan een directe impact hebben op de productieHet principe is duidelijk: geen enkele leverancier mag een PLC of robot betreden zonder een strikt gecontroleerde, bewaakte en herroepbare sessie in realtime, met registratie van activiteiten en het verlopen van de toestemming.

Digitale toeleveringsketens, LLM en risico op datalekken

Naast de interne infrastructuur ontdekken veel organisaties dat De grootste zwakte ligt in de digitale toeleveringsketenWij werken dagelijks samen met banken, technologiepartners, integrators, fintechbedrijven, cloudproviders en nog veel meer. Ze zijn allemaal op de een of andere manier verbonden met de systemen van het bedrijf.

Elke link introduceert een mogelijke invoervector: Een derde partij met slechte beveiligingspraktijken kan de achterdeur worden voor een grotere aanvalDit vereist een grondige evaluatie van B2B-toegang, het beperken van machtigingen, het segmenteren van omgevingen en het bewaken van API-gebaseerde integraties.

Dit wordt nog eens versterkt door de groeiende bezorgdheid over het gebruik van externe LLM's: het risico dat interne informatie uiteindelijk publiek-private modellen zal 'voeden' zonder controle of traceerbaarheidStrategische documenten, klantgegevens of bedrijfscode kunnen onbedoeld lekken wanneer ze als context worden gebruikt in AI-tools zonder passende waarborgen.

Zero Trust toegepast op AI impliceert hier stel sterke DLP-controles (Data Loss Prevention) inRegel wat naar welke modellen mag worden verzonden, eis dataresidentie (logische isolatie) en kies waar mogelijk voor privé-implementaties of 'walled gardens', waarbij de organisatie daadwerkelijk controle heeft over wat er wordt getraind en wat niet.

Zero Trust implementeren met AI: praktische stappen en uitdagingen

Het implementeren van een Zero Trust-strategie is niet simpelweg een kwestie van het installeren van een paar tools: Het is een strategische, technische en culturele reisToch kunnen er een aantal praktische stappen worden gedefinieerd om goed van start te gaan.

Het eerste blok is zichtbaarheid: inventarisactiva, gegevens, identiteiten en stromenHet is essentieel om te weten welke systemen er bestaan, welke kritieke informatie ze verwerken, wie (of welke AI-agent) er toegang toe heeft en waar vandaan. Tools voor datadetectie en -classificatie helpen bij het identificeren van 'kroonjuwelen' in publieke clouds, SaaS- en on-premises omgevingen.

Hierna komen risicobeoordeling en beleidsdefinitie: Classificeer bedrijfsprocessen op basis van impact, definieer wie toegang heeft tot wat en onder welke voorwaardenDenk hierbij aan gedetailleerde toegangsregels, netwerksegmentatie, definitie van OT/IT-'zones', API-beveiliging en duidelijke regels voor het gebruik van AI-services.

De implementatie gebeurt meestal in fasen: Beginnend met identiteit (phishing-resistente MFA, Single Sign-On, modern privilege management), gevolgd door ZTNA/SASE voor toegang en later microsegmentatie en diepgaande gegevensbeschermingElke golf wordt voortdurend gemonitord om het beleid aan te passen en te voorkomen dat te beperkende maatregelen de bedrijfsvoering lamleggen.

Tijdens deze reis kom je de volgende bekende obstakels tegen: Weerstand tegen verandering, technische complexiteit, moeilijk aan te passen legacy en fragmentatie van toolsTraining, verandermanagement en consolidatie op geïntegreerde platformen (SSE, SASE, observability suites) zijn essentiële middelen om te voorkomen dat het succes afneemt.

AI, slimme authenticatie en beheerde services

AI verandert ook authenticatie. In plaats van uitsluitend te vertrouwen op wachtwoorden of statische factoren, Moderne systemen implementeren op risico gebaseerde adaptieve authenticatieZe analyseren de locatie, het apparaat, gebruikspatronen, typsnelheid en zelfs muisgedrag om te bepalen of een verzoek normaal of verdacht is.

Dit type AI-gestuurde authenticatie past perfect bij Zero Trust: Elke toegangspoging wordt dynamisch geëvalueerd en kan aanvullende factoren vereisen, machtigingen beperken of de toegang rechtstreeks blokkeren. wanneer het risico hoog is. Dit alles gebeurt vrijwel transparant voor de legitieme gebruiker, die minder problemen ervaart bij normaal gedrag.

Een ander gebied waarop AI uitblinkt, is bij geautomatiseerde reacties: Als een apparaat begint met het exfiltreren van gegevens, beweegt een kwaadaardige agent lateraal of downloadt een gebruiker anomale hoeveelheden informatieDe detectie-engines kunnen het eindpunt vrijwel direct isoleren, tokens intrekken, sessies sluiten en onderzoeken starten.

Voor veel organisaties, met name middelgrote, is het ingewikkeld om dit niveau van verfijning intern op te bouwen. Dit is waar beheerde cybersecuritydiensten in het spel komen, die Ze bieden 24/7 SOC, geavanceerde monitoring, op AI gebaseerd toegangsbeheer en automatisering van de beveiliging. zonder dat het bedrijf alles vanaf nul hoeft op te bouwen.

Culturele verandering: de ‘Zero Trust-generatie’ en de digitale kloof

Naast technologie eist Zero Trust een culturele verschuiving in de manier waarop vertrouwen wordt begrepen in digitale omgevingenHet gaat er niet om dat je 'mensen wantrouwt', maar dat je accepteert dat elk systeem kan falen en dat de beste manier om gebruikers en bedrijven te beschermen, is om er niet vanuit te gaan dat er niets ergs zal gebeuren.

Interessant genoeg zijn de jongere generaties al sinds hun kindertijd opgegroeid met het gebruik van sociale media, online videogames en digitale diensten. Ze zijn goed bekend met omgevingen waarin vertrouwen verdiend moet worden en de regels streng zijn.Deze groep wordt inmiddels, enigszins ironisch, de "Zero Trust-generatie" genoemd.

Aan de andere kant van de digitale kloof bevinden zich enkele van de meest senior medewerkers Zij kunnen veiligheidsmaatregelen als onnodige obstakels of als een symptoom van persoonlijk wantrouwen ervarenBelangrijk hierbij is dat u de reden voor elke controle duidelijk uitlegt, echte incidenten laat zien en benadrukt dat het doel is om zowel de organisatie als de werknemers zelf te beschermen.

Multifactorauthenticatie, toegangssegmentatie of continue verificatie worden niet langer als 'lastig' gezien wanneer men begrijpt dat Eén enkele klik op een kwaadaardige e-mail kan uiterst geavanceerde AI-ondersteunde aanvallen activeren, met ernstige economische, juridische en reputatiegevolgen.

Als we naar de korte en middellange termijn kijken, wijst alles erop dat Zero Trust en kunstmatige intelligentie zullen steeds meer samensmelten tot ze twee kanten van dezelfde medaille zijn gewordenAI als een motor voor het observeren, analyseren en reageren op wat er in realtime gebeurt; en Zero Trust als een raamwerk voor het beperken, verifiëren en besturen van wat mensen, machines en modellen kunnen doen. Organisaties die erin slagen een evenwicht te vinden tussen autonomie en controle, en data beschermen zonder innovatie te onderdrukken, zullen floreren in een digitale omgeving waar vertrouwen niet langer wordt gegeven, maar wordt opgebouwd.