Jak Cisco dzięki OpenAI odpiera zagrożenia z maszynową szybkością

Cisco dostarcza infrastrukturę sieciową i rozwiązania zabezpieczające, które umożliwiają organizacjom łączenie i ochronę ich systemów. Atakujący wykorzystują AI do zwiększania skali zautomatyzowanych ataków i tworzenia exploitów z szybkością maszyn. Ochrona infrastruktury przedsiębiorstw musi więc ewoluować. Połączenie rozległych danych telemetrycznych z sieci Cisco ze zdolnością pionierskich modeli AI do rozumowania daje obrońcom narzędzia niezbędne do wyprzedzania nowych zagrożeń. Rygorystyczne podejście OpenAI do prywatności danych firmowych — oparte na nieprzechowywaniu danych, ścisłej separacji danych klientów i weryfikowalnej izolacji — pozwala Cisco z pełnym zaufaniem wdrażać pionierską AI w systemach o krytycznym znaczeniu, bez naruszania priorytetów klientów ani narażania wrażliwych danych telemetrycznych.

Ochrona w Cisco zaczyna się tam, gdzie rozprzestrzeniają się zagrożenia: w sieci. Patel opisuje przejście od jednej granicy ochrony do mechanizmów zabezpieczeń rozproszonych w mikrousługach, kontenerach i klastrach. „Możemy umieścić niewielki zestaw zabezpieczeń przed każdą mikrousługą, każdym kontenerem Kubernetes i każdym klastrem Kubernetes, wbudowując ochronę w samą strukturę sieci” — mówi.

Mechanizmy kontroli na poziomie aplikacji mogą ograniczać komunikację do połączeń niezbędnych poszczególnym usługom, zmniejszając liczbę dróg, którymi atakujący może się przemieszczać. Zespoły ds. bezpieczeństwa mogą też bardziej selektywnie izolować zaatakowane systemy. Dzięki temu pozostałe usługi działają nadal, gdy zespoły badają incydent i podejmują działania.

Jak mówi Patel, połączenie tej wiedzy o sieci z modelami OpenAI pozwala Cisco korelować sygnały na skalę dostępną maszynom. „Dwa sygnały rozpatrywane osobno mogą wydawać się niegroźne, ale razem mogą ujawnić istotny wzorzec. Analiza danych sieciowych pozwala nam korelować dane z całej sieci i wyciągać wnioski, które pomagają zapewnić bezpieczeństwo operacyjne”.

Patel wskazuje na pilne wyzwanie dla obrońców: różnicę między szybkością, z jaką atakujący potrafią wykorzystać lukę, a czasem potrzebnym organizacjom na jej załatanie. W AI widzi sposób na zmniejszenie tej różnicy: umożliwienie obrońcom analizowania większej liczby zagrożeń i szybszego reagowania. „AI daje atakującym szybkość i skalę. Wykorzystanie AI do obrony jest warunkiem zachowania bezpieczeństwa” — mówi.

Opisuje inicjatywy takie jak Daybreak i GPT‑6 Astra jako postęp, który wzmacnia bezpieczeństwo zarówno Cisco, jak i jego klientów. „Możemy sprawniej znajdować i łatać luki, a jednocześnie skracać czas potrzebny na analizę, reagowanie i działania naprawcze” — mówi Patel.

Patel widzi możliwość wdrożenia tych rozwiązań w oparciu o procesy, których zespoły już używają do wykrywania i usuwania luk. „Te możliwości można włączyć w dotychczasowe procesy skanowania, bez konieczności gruntownej zmiany sposobu pracy zespołu”.

W miarę jak agenty zyskują autonomię, zespoły ds. bezpieczeństwa muszą też odróżniać złośliwą ingerencję od sytuacji, w której agent realizuje uprawniony cel w niezamierzony sposób. Według Patela wymaga to zestawienia telemetrii bezpieczeństwa z danymi służącymi do obserwacji działania systemów, aby zespoły mogły oceniać zarówno zagrożenia, jak i zachowanie agentów.

Wskazuje trzy priorytety: chronić agenty przed atakami o złośliwym charakterze, wykrywać i powstrzymywać niezamierzone zachowania oraz działać w czasie niemal rzeczywistym. Te priorytety wyznaczają kierunek zmian: ku zasadom i mechanizmom kontroli, które potrafią dostosowywać się na bieżąco do działań agentów.

W ramach Daybreak Defense Network Cisco i OpenAI badają, jak pomóc zespołom ds. bezpieczeństwa szybciej oceniać narażenie na zagrożenia i ustalać priorytety oraz egzekwować odpowiednie zabezpieczenia w Cisco Cloud Control. Zdaniem Patela może to pomóc obrońcom odzyskać przewagę.