Kako Cisco uz OpenAI pruža odbranu brzinom mašine

Cisco gradi mrežnu i sigurnosnu infrastrukturu na koju se organizacije oslanjaju kako bi povezale i zaštitile svoje sisteme. Kako napadači koriste AI za povećanje obima automatiziranih napada i razvoj načina iskorištavanja ranjivosti brzinom mašine, i odbrana poslovne infrastrukture mora se razvijati. Povezivanje opsežne mrežne telemetrije kompanije Cisco s rezonovanjem graničnih AI modela daje odbrambenim timovima alate potrebne da budu korak ispred novih prijetnji. Strog pristup kompanije OpenAI privatnosti poslovnih podataka, zasnovan na radu bez zadržavanja podataka, strogoj odvojenosti podataka korisnika i provjerljivoj izolaciji, omogućio je kompaniji Cisco da s povjerenjem uvede granične AI modele u sisteme ključne za poslovanje, bez ugrožavanja prioriteta korisnika ili osjetljivih telemetrijskih podataka.

Odbrana kompanije Cisco počinje tamo gdje se prijetnje kreću: u mreži. Patel opisuje prelazak s jedinstvenog sigurnosnog perimetra na kontrole raspoređene po mikroservisima, kontejnerima i klasterima. „Možemo postaviti mali skup sigurnosnih alata ispred svakog mikroservisa, svakog Kubernetes kontejnera i svakog Kubernetes klastera te ugraditi sigurnost u samu strukturu mreže“, kaže on.

Kontrole na nivou aplikacije mogu ograničiti komunikaciju na veze koje su pojedinom servisu potrebne, smanjujući broj puteva kojima napadač može širiti napad. Sigurnosni timovi mogu i preciznije izolirati pogođene sisteme, omogućavajući nepogođenim servisima da nastave raditi dok timovi provode istragu i reagiraju.

Kombiniranje tih mrežnih uvida s modelima kompanije OpenAI omogućava kompaniji Cisco da povezuje signale u obimu koji omogućavaju mašine, kaže Patel. „Dva signala mogu djelovati bezazleno kada se posmatraju zasebno, ali zajedno mogu otkriti značajan obrazac. Mrežni uvidi omogućavaju nam da povežemo podatke iz cijele mreže i iz njih izvučemo saznanja koja usmjeravaju sigurno djelovanje.“

Patel ukazuje na hitan izazov za odbrambene timove: raskorak između brzine kojom napadači mogu iskoristiti ranjivost i vremena koje je organizacijama potrebno da je otklone. AI vidi kao način da se taj raskorak smanji, dajući odbrambenim timovima kapacitet da istraže više prijetnji i brže reagiraju. „AI napadačima omogućava da djeluju brzo i u velikom obimu. Korištenje AI-ja za odbranu preduslov je za očuvanje sigurnosti“, kaže on.

Inicijative poput Daybreaka i GPT‑6 Astre opisuje kao iskorake koji jačaju sigurnost i kompanije Cisco i njenih korisnika. „Možemo efikasnije pronalaziti i otklanjati ranjivosti, a pritom skraćujemo vrijeme potrebno za istragu, reagiranje i sanaciju“, kaže Patel.

Patel vidi mogućnost usvajanja ovih tehnologija kroz nadogradnju procesa koje timovi već koriste za pronalaženje i otklanjanje ranjivosti. „Ove mogućnosti mogu se uklopiti u vaše postojeće tokove rada za skeniranje, tako da ne morate iz temelja mijenjati način rada svog tima.“

Kako agenti postaju autonomniji, sigurnosni timovi moraju razlikovati zlonamjerno ometanje od situacije u kojoj agent nastoji ostvariti legitiman cilj na nepredviđen način. Patel kaže da su za to, uz podatke za praćenje stanja i rada sistema, potrebni i sigurnosni telemetrijski podaci kako bi timovi mogli procjenjivati i prijetnje i ponašanje agenata.

Izdvaja tri prioriteta: zaštititi agente od zlonamjernih napada, otkriti i zaustaviti nepredviđeno ponašanje te djelovati gotovo u realnom vremenu. Ti prioriteti usmjeravaju prelazak na politike i kontrole koje se mogu prilagođavati tokom djelovanja agenata.

Kroz Daybreak Defense Network, Cisco i OpenAI istražuju kako pomoći sigurnosnim timovima da brže procijene izloženost prijetnjama, odrede prioritete i primijene odgovarajuće kontrole u platformi Cisco Cloud Control. Prema Patelu, to može pomoći da se prednost vrati onima koji se brane.