Noll förtroende i den artificiella intelligensens tidsålder: Data, AI och säkerhet

Informatec Digital » Resurser » Noll förtroende i den artificiella intelligensens tidsålder: Data, AI och säkerhet

Avbrottet av Generativ artificiell intelligens har förändrat spelet inom cybersäkerhet: Samma tekniker som driver affärsinnovation möjliggör också snabbare, mer trovärdiga och automatiserade attacker.Säkerhetsteam tvingas försvara hybridinfrastrukturer, med fjärranvändare, molntjänster och uppkopplade industriella system, samtidigt som regleringar skärps och budgetar inte alltid håller jämna steg.

I det här scenariot blir det allt tydligare att Den gamla modellen med "säker perimeter" är död, och filosofin om noll förtroende har blivit den nya standarden.Utmaningen nu är att anpassa det till en värld där det inte bara handlar om att kontrollera människor och enheter, utan även AI-modeller, autonoma agenter och dataflöden som rör sig i maskinhastighet mellan plattformar, applikationer och moln.

Varför AI utmanar den traditionella säkerhetsmodellen

Artificiell intelligens har blivit ett tveeggat svärd: Det stärker försvaret, men det förbättrar också cyberbrottslingarnas arsenal.Idag är det trivialt att generera hyperpersonliga nätfiskekampanjer, röst- eller videodeepfakes, polymorf skadlig kod eller automatiserade bedrägerier som stöds av generativ AI.

Samtidigt, Organisationer hanterar alltmer heterogena infrastrukturermultimolnmiljöer (AWS, Azure, Google Cloud, Oracle), SaaS, proprietära datacenter, industriella OT-nätverk och tusentals distansarbetareAllt detta med kritisk data utspridd överallt, komplexa digitala leveranskedjor och ökande regeltryck (NIS2, DORA, sektorregleringar).

Cybersäkerhetsexperter är överens om att Problemet är inte de attacker som blockeras, utan de som förblir oupptäckta.Motståndarna kamouflerar sig inom legitim trafik, de utnyttjar stulna inloggningsuppgifterDe missbrukar API:er och förlitar sig på AI för att röra sig i sidled med stor smyg, och utnyttjar ofta dåligt kontrollerad "betrodd" åtkomst.

Inför detta scenario fokuserade ärvda arkitekturer på perimetern —Traditionella VPN-tjänsterplatta nätverk, implicit tillit till vad som "finns inuti"

Från perimetersäkerhet till Zero Trust-strategi

I åratal baserades IT-säkerhet på metaforen om ett slott med murar: Inuti är allt pålitligt, utåt är allt misstänksamtBrandväggar i utkanten, VPN för åtkomst och obegränsad åtkomst till det interna nätverket när man väl är inne. Den här modellen faller isär när anställda arbetar varifrån som helst, applikationer lagras i molnet och data överförs mellan leverantörer, partners och IoT-enheter.

För att möta denna förändring populariserade Forrester år 2010 Zero Trust-modellen, konceptuellt driven av John Kindervag, med en lika enkel som radikal idé: "Lita aldrig, verifiera alltid"Det spelar ingen roll om anslutningen kommer "inifrån" eller "utifrån", all åtkomst måste autentiseras, auktoriseras och kontinuerligt övervakas.

De grundläggande principerna för Zero Trust kan sammanfattas i tre pelare: rigorös och oberoende ursprungsverifiering, åtkomst med minsta möjliga privilegier och permanent åtagandeMed andra ord antas det att nätverket kan vara komprometterat och att vilken användare som helst – även en intern – kan bli ett hot, antingen av misstag eller i ond tro.

Med tiden har detta tillvägagångssätt gått från att vara en teori till att ha konkreta riktlinjer. Publiceringen av NIST SP 800-207 och CISA:s mognadsmodell markerade en vändpunkt.tillhandahålla referensarkitekturer för nätverk, applikationer och data. Parallellt med detta driver NIS2- och ENISA-rekommendationerna i Europa kritiska sektorer att införliva stark autentisering, segmentering och kontinuerlig åtkomstkontroll.

Noll förtroende i AI-åldern: När autonoma agenter bryter mot normerna

Den första vågen av Zero Trust utformades med människor och relativt statiska enheterMänskliga användare, företagsteam och traditionella affärsapplikationer brukade vara normen. Men AI har i grunden förändrat denna verklighet.

AI-modeller – särskilt stora språkmodeller (LLM) och autonoma agenter – De arbetar dynamiskt, korsar gränser mellan system och manipulerar känslig data på några sekunder.De kan läsa e-postmeddelanden, starta arbetsflöden, ändra filer, interagera med API:er eller fatta beslut utan ständig mänsklig övervakning.

OWASP varnar i sin topp 10-lista över risker för GenAI och LLM för så kallad "överdriven byråkrati": när AI ges för mycket autonomi eller handlingsförmågaAgenter som skickar e-postmeddelanden för chefers räkning, bottar som flyttar pengar mellan konton, assistenter som gör ändringar i produktionssystem… Var och en av dessa funktioner öppnar upp för nya attackvektorer om de inte kontrolleras ordentligt.

Zero Trust-metoder inriktade på den mänskliga användaren misslyckas: De kan inte skalas för att hantera tusentals beslut per minut som fattas av algoritmerAtt försöka manuellt tillämpa principerna om minsta möjliga privilegier på varje handling hos varje agent är helt enkelt ogenomförbart. Det är här en viktig utveckling uppstår: fokus flyttas från identitet till data.

Nollförtroende fokuserat på data: data som det nya kontrollplanet

I en AI-dominerad miljö är det som verkligen spelar roll inte längre bara vem som har tillgång, utan vilken data den har åtkomst till, hur den omvandlar den och med vem den delar den.Nätverksperimetern förlorar betydelse och den nya perimetern blir själva data.

Analytiker som Forrester, med ramverk som AEGIS för AI-styrning, betonar att Säkerhet måste fokusera på dataobserverbarhet, kontext och ansvarsskyldighetMålet är att möjliggöra innovation med AI, men under kontroller baserade på informationsklassificering, datahärkomst och granskningsbara regler för dess användning. För att skydda känslig information är det lämpligt att implementera rutiner och kontroller som minskar risken för dataläckor och stöld.

Specialiserade plattformar kombinerar DSPM (Data Security Posture Management) och AI-SPM (AI Security Posture Management) funktioner för att Upptäck var känslig data finns i moln-, SaaS- och hybridmiljöerhur de används och vilka AI-system interagerar med dem. Därifrån tillämpas styrningspolicyer som upptäcker riskfyllda beteenden (skadliga uppmaningar, exfiltrering, ovanliga rörelser) och automatiserar blockering eller varningar.

Denna förändring omvandlar Zero Trust till en levande, datadriven arkitekturkapabel att skala i takt med autonoma agenter och självlärande modeller. Istället för att blint lita på att AI kommer att göra "rätt sak" etableras dynamiska skyddsåtgärder som begränsar vad den kan se och göra baserat på känslighet och kontext.

AI som allierad: nästa generations SOC och "minimal agency"

AI skapar inte bara problem; Det är också en viktig komponent i att upprätthålla nollförtroende i stor skala.Mängden nuvarande säkerhetssignaler (loggar, nätverkstelemetri, molnaktivitet, identitetshändelser etc.) är överväldigande för alla mänskliga team utan automatiserat stöd.

Tillverkare av cybersäkerhet integrerar Avancerad AI i sina skydds-, detekterings- och responsplattformarFrån motorer som analyserar hundratals biljoner händelser för att upptäcka avvikelser, till intelligenta agenter i SOC som kan undersöka incidenter, korrelera varningar och utföra åtgärder utan manuell inblandning.

Ledande företag experimenterar med konceptet Agentic SOC: säkerhetscentraler drivna av AI-agenter som "arbetar sida vid sida" med analytikerDessa agenter förstår infrastrukturens sammanhang, rekommenderar inneslutningsåtgärder, skriver rapporter, automatiserar handböcker och, i vissa fall, utför åtgärder direkt inom väldefinierade gränser.

Nyckeln är att tillämpa en princip som liknar minsta privilegium på AI, men anpassad: den "minimum agentur"-modell som rekommenderas av OWASPInte bara är de data en agent har åtkomst till begränsade, utan även de specifika åtgärder den kan utföra. Ingen bot bör ges befogenhet att "göra allt" i produktion om det inte är absolut nödvändigt.

Verkliga exempel: Nollförtroende och AI inom bank, energi, industri och livsmedel

Teorin är bra, men där Zero Trust bevisar sitt värde är i skyttegravarna i kritiska sektorerdär ett misstag kan stänga av en anläggning, sätta en finansiell tjänst i kras eller lämna miljontals användare utan ström.

Inom banksektorn kretsar oron kring bedrägeri, identitetsstöld och datastöldFinansinstitut arbetar med att bygga mycket skalbara säkerhetsoperationscenter (SOC) som kombinerar massiv telemetri, AI-driven analys och automatisering. Målet är att förutse bedrägerimönster, blockera misstänkt aktivitet i realtid och övergå från en rent reaktiv till en proaktiv modell. Förmågan att återställa och säkra komprometterade konton är nyckeln till att minska effekterna av dessa attacker.

Inom energisektorn står aktörer som stora elbolag inför en gigantisk exponeringsperimeter: Miljontals smarta mätare, tusentals transformatorstationer och fältpersonal som har tillgång till centrala systemDessutom finns det ofta en mycket strikt åtskillnad mellan IT- och OT-miljöer, vilka ofta anses vara ömsesidigt "otillförlitliga". Att migrera till Zero Trust innebär i detta sammanhang att uppnå enhetlig synlighet och att inom SOC skilja på vad som utgör en attack från till exempel en schemalagd massuppdatering av enheter.

Inom tillverkningsindustrin, där prioriteten är produktionens kontinuitet, upplevs Zero Trust på ett mycket konkret sätt: Om en PLC eller en robot stannar är effekten omedelbar.Tillverkare med produkter som håller i årtionden har att göra med äldre OT-tekniker, osäkra protokoll och en växande molnnärvaro. En av de största utmaningarna är att förena synlighet och kontroll över denna blandning av IT- och OT-lösningar, för att uppnå en enda glasruta som visar allt från maskinnätverket till kundens moln.

I livsmedelsföretag med automatiserade anläggningar är oron att Obehörig fjärråtkomst till industriell utrustning kan direkt påverka produktionenPrincipen är tydlig: ingen leverantör bör gå in i en PLC eller robot utan en strikt kontrollerad, övervakad och återkallbar session i realtid, med aktivitetsregistrering och utgångsdatum för behörigheter.

Digitala leveranskedjor, LLM och risk för dataintrång

Utöver den interna infrastrukturen upptäcker många organisationer att Dess största svaghet ligger i den digitala leveranskedjanVi arbetar dagligen med banker, teknikpartners, integratörer, fintech-företag, molnleverantörer och många fler, som alla på ett eller annat sätt är kopplade till företagets system.

Varje länk introducerar en möjlig inmatningsvektor: En tredje part med dåliga säkerhetsrutiner kan bli bakdörren för en större attackDetta kräver en grundlig utvärdering av B2B-åtkomst, begränsning av behörigheter, segmentering av miljöer och övervakning av API-baserade integrationer.

Detta förvärras av en växande oro kring användningen av externa juridikexamina: risken att intern information hamnar i "matning" av offentlig-privata modeller utan kontroll eller spårbarhetStrategiska dokument, kunddata eller proprietär kod kan oavsiktligt läckas ut när de används som kontext i AI-verktyg utan ordentliga skyddsåtgärder.

Nollförtroende tillämpat på AI innebär här etablera starka DLP-kontroller (Data Loss Prevention)Reglera vad som kan skickas till vilka modeller, kräv datalagring (logisk isolering) och, där det är möjligt, välj privata distributioner eller "walled gardens" där organisationen har verklig kontroll över vad som tränas och vad som inte gör det.

Implementering av noll förtroende med AI: praktiska steg och utmaningar

Att implementera en Zero Trust-strategi handlar inte bara om att installera ett par verktyg: Det är en strategisk, teknisk och kulturell resaÄndå kan några praktiska steg definieras för att komma igång på ett bra sätt.

Det första blocket är synlighet: lagertillgångar, data, identiteter och flödenDet är viktigt att veta vilka system som finns, vilken kritisk information de hanterar, vem (eller vilken AI-agent) som har åtkomst till dem och varifrån. Verktyg för dataupptäckt och klassificering hjälper till att identifiera "kronjuveler" i publika moln, SaaS och lokala miljöer.

Nästa steg är riskbedömning och policydefinition: klassificera affärsprocesser efter påverkan, definiera vem som har åtkomst till vad och under vilka villkorDetta inkluderar detaljerade åtkomstpolicyer, nätverkssegmentering, definition av OT/IT-"zoner", API-skydd och tydliga regler för användningen av AI-tjänster.

Implementeringen sker vanligtvis i faser: Börjar med identitet (nätfiskeresistent MFA, Single Sign-On, modern privilegiehantering), följt av ZTNA/SASE för åtkomst och senare mikrosegmentering och djupt dataskyddVarje våg åtföljs av kontinuerlig övervakning för att justera policyer och förhindra att alltför restriktiva åtgärder förlamar verksamheten.

Under hela denna resa uppstår välbekanta hinder: Motstånd mot förändring, teknisk komplexitet, svåranpassat arv och fragmentering av verktygUtbildning, förändringsledning och konsolidering på integrerade plattformar (SSE, SASE, observationssviter) är viktiga hävstång för att undvika att framgången dör ut.

AI, smart autentisering och hanterade tjänster

AI omformar också autentisering. Istället för att enbart förlita sig på lösenord eller statiska faktorer, Moderna system implementerar riskbaserad adaptiv autentiseringDe analyserar plats, enhet, användningsmönster, skrivhastighet eller till och med musbeteende för att avgöra om en begäran är normal eller misstänkt.

Denna typ av AI-driven autentisering passar perfekt för Zero Trust: Varje åtkomstförsök utvärderas dynamiskt och kan kräva ytterligare faktorer, begränsa behörigheter eller blockera åtkomst direkt. när risken är hög. Allt detta görs nästan transparent för den legitima användaren, som upplever mindre friktion när hen beter sig på vanligt sätt.

Ett annat område där AI lyser är inom automatiserade svar: Om en enhet börjar strö data, en skadlig agent rör sig i sidled eller en användare laddar ner avvikande informationsmängderDetektionsmotorerna kan isolera slutpunkten, återkalla tokens, stänga sessioner och starta undersökningar nästan omedelbart.

För många organisationer, särskilt medelstora, är det komplicerat att bygga upp denna sofistikeringsnivå internt. Det är här hanterade cybersäkerhetstjänster kommer in i bilden, vilket De erbjuder SOC dygnet runt, avancerad övervakning, AI-baserad åtkomsthantering och säkerhetsautomation. utan att tvinga företaget att bygga allt från grunden.

Kulturförändring: ”Zero Trust-generationen” och den digitala klyftan

Utöver teknologi, kräver noll förtroende ett kulturellt skifte i hur förtroende uppfattas i digitala miljöerDet handlar inte om att "misstro människor", utan om att acceptera att alla system kan misslyckas och att det bästa sättet att skydda användare och företag inte är att anta att inget dåligt kommer att hända.

Intressant nog har de yngre generationerna vuxit upp med sociala medier, onlinespel och digitala tjänster sedan barndomen. De är ganska bekanta med miljöer där förtroende måste förtjänas och reglerna är strikta.Denna grupp börjar, något ironiskt nog, kallas för "Nollförtroende-generationen".

I andra änden av den digitala klyftan finns några av de mest erfarna medarbetarna. De kan uppfatta säkerhetsåtgärder som onödiga hinder eller som ett symptom på personlig misstro.Nyckeln här är att tydligt förklara orsaken till varje kontroll, visa verkliga incidenter och förstärka att målet är att skydda både organisationen och de anställda själva.

Flerfaktorsautentisering, åtkomstsegmentering eller kontinuerlig verifiering upphör att ses som "störningar" när det förstås att Ett enda klick på ett skadligt e-postmeddelande kan utlösa extremt sofistikerade AI-stödda attacker, med allvarliga ekonomiska, juridiska och anseendemässiga konsekvenser.

På kort och medellång sikt pekar allt på att Nollförtroende och artificiell intelligens kommer att fortsätta att konvergera tills de blir två sidor av samma mynt.AI som en motor för att observera, analysera och reagera på vad som händer i realtid; och Zero Trust som ett ramverk för att begränsa, verifiera och styra vad människor, maskiner och modeller kan göra. Organisationer som lyckas balansera autonomi och kontroll, skydda data utan att hämma innovation, kommer att vara de som frodas i en digital miljö där förtroende inte längre ges, det byggs upp.