什麼是人工智慧零信任安全？
零信任安全模型將最小權限存取控制與使用者存取公司資產請求的明確驗證相結合。基於人工智慧的零信任安全透過利用人工智慧進行存取決策和執行分析，進一步擴展了這個安全機制。AI 零信任安全是零信任網路存取 (ZTNA)的演進，它利用人工智慧技術來增強以身分為中心的安全性。將人工智慧引入其中，可以實現智慧地執行最小權限存取控制、持續驗證和微隔離。
為了應對組織面臨的日益增多的身份攻擊，人工智慧正越來越多地被整合到零信任架構中。隨著網路攻擊的數量和複雜性不斷增加，並且越來越側重於被盜用的用戶帳戶，組織需要人工智慧來大規模地實施有效的安全措施，尤其是在遠端辦公人員和設備不斷增長的情況下。
如今，零信任安全是如何定義的？
零信任安全模型旨在解決傳統基於邊界的安全機制的限制。通常透過虛擬私人網路 (VPN) 實現的邊界模型容易受到內部威脅和攻擊者在網路內部橫向移動的影響。ZTNA 和零信任提供了一種現代化的替代方案，旨在滿足不斷發展的 IT 基礎設施和網路威脅的需求。
零信任的核心原則
零信任採取「假定入侵」的安全方法，試圖阻止橫向移動和持續攻擊以及傳入的威脅。此模型的關鍵要素包括：
- 最小特權：最小權限原則規定，使用者、裝置和應用程式應該只擁有履行其職責所需的存取權限。最小權限存取控制有助於管理帳戶被盜用可能造成的影響，控制橫向移動的威脅。
- 持續身份驗證和授權：零信任安全控制要求對存取公司資產的每個請求進行明確驗證。“永遠不要輕信他人，一定要核實。”
- 微分割：ZTNA 解決方案實現了微隔離，圍繞各個系統和應用程式創建信任邊界。這有助於強制執行最小權限存取控制，因為所有請求都必須通過此信任邊界並接受檢查和策略執行。
零信任控制對所有人一視同仁，包括內部和外部設備及使用者。這種方法可以應對內部威脅的風險，並適應隨著流量越來越多地轉移到雲端和 SaaS 而身份已成為「新邊界」的現實。
零信任網路存取與傳統 VPN
零信任安全控制通常透過 ZTNA 實現，ZTNA 是作為傳統 VPN 的替代方案而開發的。VPN 為經過身份驗證的用戶提供不受限制的網路訪問，一旦攻擊者獲得對企業環境的訪問權限，就會引入橫向移動的威脅。
相比之下，ZTNA 根據具體情況提供對特定應用程式的存取權。這些決定可以基於最小權限存取控制和公司政策，以及其他因素，例如設備姿態檢查。
人工智慧零信任安全是什麼意思？
AI零信任安全將人工智慧和機器學習應用於零信任架構，以便即時評估風險並做出策略決策。它擴展了零信任原則，加入了人工智慧，以大規模增強風險評分和協議執行。
人工智慧如何融入零信任組件
AI 系統與組織零信任架構的現有元素集成，包括身分管理、使用者和實體行為分析 (UEBA)、PTNA 策略引擎和安全分析平台。該系統將透過歷史事件和分析師決策進行訓練，幫助其改善未來的決策，從而最大限度地減少誤報和漏報。在實施零信任人工智慧時，來自身分提供者、端點和網路工具的高品質資料對於最大限度地提高有效性和準確性至關重要。
AI 如何增強零信任網路存取 (ZTNA)？
AI 使 ZTNA 工具能夠透過智慧評估整個會話中的使用者、裝置和會話情境來增強其決策能力。借助人工智慧，企業可以超越靜態策略，考慮與正常登入時間、應用程式使用情況和位置的偏差，以識別異常情況並計算風險評分。然後可以使用這些風險評分來觸發補救措施，例如加強身分驗證、拒絕存取或限制權限。
AI驅動的裝置和會話姿態檢查
零信任架構能夠在計算使用者會話的風險評分時考慮各種潛在因素。常見例子包括：
- 作業系統版本
- 補丁級別
- EDR狀態
- 設備合規性
整合人工智慧可以追蹤整個組織（而不僅僅是單一設備）的模式並識別異常情況。此外，他們在計算風險評分時可以考慮多種因素，而不是單一資料來源。這種額外的背景資訊可以增強威脅偵測能力，並有助於根據具體情況制定補救措施。
持續驗證和自適應訪問
人工智慧增強了組織在使用者會話期間執行持續驗證和實施自適應存取的能力。透過即時監控會話並考慮各種數據點，人工智慧可以根據使用者活動和其他警訊不斷更新其計算出的風險評分。
如果會話風險過高，人工智慧可以採取措施解決這個問題。例如，可以使用增強型身份驗證來驗證使用者的身份，要求他們提供密碼或 MFA 代碼才能繼續會話。或者，系統可以限制對高風險系統或資源的訪問，或完全終止會話。
使用人工智慧還可以讓安全團隊深入了解決策過程和事件升級的原因。如果人工智慧能夠解釋風險評分的歷史及其背後的原因，安全人員就可以採取相應的行動，例如啟動事件回應或處理人工智慧模型的誤報。
人工智慧如何改善身分和存取管理？
身分和存取管理 (IAM)為組織實施使用者身分驗證、授權和稽核。它是零信任架構的關鍵組成部分，用於管理使用者設定檔和使用者信任策略。
AI 透過執行智慧身分管理和分析來增強身分與存取管理 (IAM)。除了威脅管理之外，人工智慧還可以幫助對相似的使用者角色進行聚類，以實現基於角色的存取控制 (RBAC)，識別未使用的帳戶，並幫助識別可能違反最小權限存取策略的權限。
雖然人工智慧對身分和存取管理 (IAM) 很有用，但它並不能取代人工監督。IAM團隊應該驗證AI提出的建議，而不是自動批准更改。
基於風險的身份驗證和逐步升級控制
基於風險的身份驗證會為會話分配風險評分，並根據這些評分採取相應措施。例如，如果會話涉及未知設備、不尋常的地點或不可能的旅行，則可能會被標記。這些會話隨後必須執行升級身份驗證，即需要額外的身份驗證步驟來驗證使用者的身份。
人工智慧模型可以更聰明、更自適應地調整使用者會話的風險評分。這可以考慮使用者行為、威脅趨勢和其他訊息，以確定在哪些情況下需要進行額外的驗證，同時最大限度地減少使用者體驗中的摩擦。
身分生命週期與權限管理
人工智慧可以幫助實現帳戶管理等傳統人工流程的自動化。這包括帳戶開通、存取權限審核和取消開通。
例如，人工智慧系統可以識別組織內的相似帳戶並比較它們的權限，從而幫助檢測權限蔓延和其他問題。監控使用者活動有助於識別未使用的帳戶或授予角色的不必要存取權限。
AI驅動的零信任在實務上有哪些應用案例？
AI驅動的零信任最適用於風險計算複雜且變化迅速的情況。一些常見的例子包括：
- 保護使用非託管網路的遠端員工的安全。
- 保護對管理員控制台的特權存取。
- 控制對人工智慧應用和模型的存取。
- 偵測內部威脅和帳戶盜用。
對於這些應用，人工智慧有潛力快速識別並消除威脅。然而，可能會出現誤報，尤其是在人工智慧系統仍在學習和調整其模型時。此外，人工智慧可能會忽略威脅，因此它應該作為安全團隊和傳統控制措施的補充，而不是取代它們。
人工智慧零信任安全的關鍵設計原則
實施人工智慧零信任安全的最佳實踐包括：
- 政策優先思維：在實施人工智慧之前，組織應明確定義零信任策略和風險模型。這有助於確保人工智慧系統的實施和調整符合公司治理要求。
- 縱深防禦：人工智慧是對零信任機制的補充，而不是取代。基於人工智慧的風險評分應該疊加在透過零信任網路架構 (ZTNA) 實現的傳統零信任安全控制之上，例如最小權限存取管理和網路分段。
- 可見性和可解釋性：不應單獨依賴人工智慧來做出存取決策。安全團隊應該能夠了解人工智慧的思考過程，並能夠在根據人工智慧的建議進行更改後進行審查，然後再實施這些變更。
- 隱私與合規：實施身分與存取管理（IAM）的人工智慧系統將監控和分析使用者行為。這必須按照監管要求實施，並且應適當保護敏感使用者數據，防止未經授權的存取、使用或披露。
- 變更管理：人工智慧系統的微小改動就能對其效能產生重大影響。修改應透過變更管理流程進行控制，該流程應強制執行漸進式變更、監控和調整。
資料、模型與政策治理
資料治理對人工智慧系統至關重要；糟糕的訓練資料或遙測資料會導致人工智慧出錯，並對企業造成損害。人工智慧治理方案的關鍵要素包括：
- 資料分類
- 數據最小化
- 資料存取管理
- 記錄人工智慧模型參數（訓練資料來源、更新頻率等）
IT環境和人工智慧監管環境都在快速發展。企業必須確保其人工智慧政策符合監管機構對透明度、可審計性、安全性、可靠性和資料隱私的要求。
零信任環境下人工智慧的風險和限制是什麼？
將基於人工智慧的系統引入身分管理會帶來各種潛在風險，包括誤報、漏報、模型漂移、偏差和潛在的規避行為。因此，過度依賴使用不透明模型的 AI 工具，如果沒有人工審核，可能會造成重大威脅。
攻擊者可以採取各種不同的方法來破解基於人工智慧的安全系統。例如：
- 逐步改變行為以使惡意活動正常化
- 中毒訓練資料集或遙測
- 利用盲點
在零信任架構下實施人工智慧也可能帶來營運風險，例如：
- 模型配置錯誤
- 吵雜的警報
- 閾值錯位導致存取中斷
- 過時的人工智慧模型
一個有效的基於人工智慧的系統需要隨著應用程式、使用者行為和模式的演變而不斷進行訓練、調整和驗證。人工智慧應該在管理良好的零信任計畫內謹慎實施和使用，而不是取代零信任計畫。
護欄和人機迴路控制
人工智慧是一個有用的工具，但它並不完美。人工智慧提出的高影響力變更建議應由人類分析師進行審查和批准，以減少人工智慧幻覺和其他錯誤可能造成的影響。
該組織還應實施人工智慧變革管理計劃，以管理風險和模擬績效。最佳實踐包括：
- 金絲雀部署
- A/B 測試
- 撤銷人工智慧驅動的政策變更計畫。
- 追蹤 AI KPI，例如降低事故發生率、提高偵測速度和改善使用者體驗。
- 已記錄的決策手冊明確規定了哪些操作可以自動化，哪些操作始終需要人工審核。
關於人工智慧零信任安全的常見問題
AI零信任安全是一種產品還是一種架構？
AI零信任是一種架構，它利用人工智慧來增強現有的零信任安全框架。希望利用人工智慧增強現有系統的組織可以隨著時間的推移逐步採用人工智慧功能，使其與現有的零信任網路分析 (ZTNA)、身分與存取管理 (IAM) 和安全分析投資保持一致。
AI零信任與傳統零信任有何不同？
傳統的零信任依賴靜態的、基於策略的決策來應用零信任原則，例如最小權限存取和明確驗證。AI 零信任在此基礎上增加了 AI，根據從身分識別系統、端點和網路收集的上下文數據，提供持續的、基於風險的決策。
零信任需要人工智慧才能實現嗎？
不，傳統的零信任不使用人工智慧，而是使用靜態策略來強制執行最小權限存取控制。然而，人工智慧是零信任架構的一個有用補充，可以大規模地對存取管理進行更精細的控制。
安全團隊需要具備哪些技能才能運行 AI 零信任？
實施 AI 零信任的團隊需要向模型提供高品質的數據，定義和執行治理策略，並實施回饋循環以實現持續學習。這需要具備身分和存取管理治理、資料工程和策略設計方面的專業知識。
如何評估零信任環境下的AI安全軟體？
AI 零信任透過整合持續、智慧的風險評分和分析，增強了零信任架構的有效性。零信任人工智慧安全軟體應具備以下功能：
- 支援多種資料來源（身分提供者、端點、網路等）
- 與安全解決方案集成，以執行策略
- 高品質、可解釋的風險評分
- 可調政策和治理
- 根據監管要求進行記錄和報告
- 保護隱私的遙測資料收集與分析
- 易於部署和集成
人工智慧並非零信任架構的必要組成部分，但如果正確實施，它可以起到倍增器的作用。在評估解決方案時，要求提供人工智慧驅動決策的具體範例，包括資料來源的詳細資訊、決策的解釋以及政策的執行方式。AI零信任安全使零信任在複雜環境中更具動態性和彈性。然而，這取決於穩固的架構、治理和人為監督。
This page was machine-translated. If you notice any inaccuracies or have feedback, please feel free to send it to us here.
