Így védekezik a Cisco gépi sebességgel az OpenAI segítségével

A Cisco olyan hálózati és biztonsági infrastruktúrát épít, amelyre a szervezetek rendszereik összekapcsolásában és védelmében támaszkodnak. Mivel a támadók az MI segítségével egyre nagyobb léptékben indítanak automatizált támadásokat, és gépi sebességgel készítenek sérülékenységeket kihasználó kódokat, a vállalati infrastruktúra védelmének is fejlődnie kell. A Cisco hatalmas mennyiségű hálózati telemetriai adatát az élvonalbeli MI érvelési képességeivel ötvözve a védekezők olyan eszköztárhoz jutnak, amellyel az új fenyegetések elébe vághatnak. Az OpenAI szigorú vállalati adatvédelmi megközelítése – amelynek alapja a zéró adatmegőrzés, az ügyféladatok szigorú elkülönítése és az ellenőrizhető izoláció – lehetővé tette, hogy a Cisco bizalommal vezessen be élvonalbeli intelligenciát a kritikus fontosságú rendszereiben, anélkül, hogy háttérbe szorítaná ügyfelei prioritásait vagy veszélyeztetné az érzékeny telemetriai adatokat.

A Cisco védelme ott kezdődik, ahol a fenyegetések terjednek: a hálózatban. Patel szerint az egyetlen biztonsági védőhatárra épülő megközelítést felváltják a mikroszolgáltatások, konténerek és klaszterek között elosztott védelmi mechanizmusok. „Minden mikroszolgáltatás, minden Kubernetes-konténer és minden Kubernetes-klaszter elé egy kis biztonsági eszköztárat helyezhetünk, így a védelmet a hálózat szerves részévé tehetjük” – mondja.

Az alkalmazásszintű szabályozás az egyes szolgáltatások számára szükséges kapcsolatokra korlátozhatja a kommunikációt, csökkentve azoknak az útvonalaknak a számát, amelyeken a támadó továbbjuthat. A biztonsági csapatok célzottabban is elkülöníthetik az érintett rendszereket, így a többi szolgáltatás a kivizsgálás és a válaszlépések alatt is zavartalanul működhet.

Patel szerint ezt a hálózati intelligenciát az OpenAI modelljeivel ötvözve a Cisco gépi léptékben tárhatja fel a jelzések közötti összefüggéseket. „Két jelzés külön-külön ártalmatlannak tűnhet, együtt azonban már lényeges mintázatot rajzolhatnak ki. A hálózati intelligencia segítségével a teljes hálózat adatai között feltárhatjuk az összefüggéseket, és olyan következtetéseket vonhatunk le, amelyek segítik a biztonságos üzemeltetést.”

Patel egy sürgető védelmi kihívásra hívja fel a figyelmet: a támadók sokkal gyorsabban képesek kihasználni egy sérülékenységet, mint amennyi idő alatt a szervezetek kijavítják azt. Úgy véli, az MI segíthet csökkenteni ezt a lemaradást azzal, hogy lehetővé teszi a védekezők számára több fenyegetés kivizsgálását és a gyorsabb reagálást. „Az MI gyorsabbá és nagyobb léptékűvé teszi a támadók tevékenységét. A biztonság megőrzésének alapfeltétele, hogy a védekezésben is használjunk MI-t” – mondja.

A Daybreakhez és a GPT‑6 Astrához hasonló kezdeményezéseket olyan előrelépésnek tartja, amely a Cisco és ügyfelei biztonságát egyaránt erősíti. „Hatékonyabban tudjuk feltárni és javítani a sérülékenységeket, miközben lerövidítjük a kivizsgáláshoz, a reagáláshoz és az elhárításhoz szükséges időt” – mondja Patel.

Patel szerint a bevezetés során azokra a folyamatokra lehet építeni, amelyeket a csapatok már ma is használnak a sérülékenységek feltárására és kezelésére. „Ezek a képességek beilleszthetők a meglévő sérülékenységvizsgálati munkafolyamatokba, így nem kell alapjaiban megváltoztatni a csapat munkáját.”

Ahogy az ügynökök egyre önállóbbá válnak, a biztonsági csapatoknak azt is meg kell különböztetniük, hogy rosszindulatú beavatkozás történt-e, vagy egy ügynök egy megengedett célt próbál nem kívánt módon elérni. Patel szerint ehhez a rendszerek működését nyomon követő adatok mellett biztonsági telemetriára is szükség van, hogy a csapatok a fenyegetéseket és az ügynökök viselkedését egyaránt értékelhessék.

Három prioritást jelöl meg: az ügynökök védelmét a rosszindulatú támadásoktól, a nem kívánt viselkedés észlelését és megállítását, valamint a közel valós idejű működést. Ezek a prioritások határozzák meg az átállást olyan szabályokra és védelmi mechanizmusokra, amelyek alkalmazkodni tudnak az ügynökök tevékenységéhez.

A Daybreak Defense Network keretében a Cisco és az OpenAI azt vizsgálja, hogyan segíthet a biztonsági csapatoknak gyorsabban rangsorolni a kitettségeket, és érvényesíteni a megfelelő védelmi intézkedéseket a Cisco Cloud Control rendszerében. Patel szerint ez segíthet abban, hogy ismét a védekezők kerüljenek előnybe.