ปกป้องและปรับองค์กรของคุณให้ทันสมัยด้วยกลยุทธ์ Zero Trust

แนวทางแบบองค์รวมของ Zero Trust ครอบคลุมทั้งระบบดิจิทัล รวมถึงข้อมูลประจำตัว อุปกรณ์ปลายทาง เครือข่าย ข้อมูล แอปพลิเคชัน โครงสร้างพื้นฐาน และระบบ AI สถาปัตยกรรม Zero Trust เป็นกลยุทธ์แบบครบวงจรตั้งแต่ต้นจนจบที่ต้องการการผสานรวมอย่างแน่นแฟ้นระหว่างองค์ประกอบต่างๆ เหล่านี้เพื่อลดความเสี่ยงและปรับตัวให้เข้ากับภัยคุกคามที่เปลี่ยนแปลงไป

พื้นฐานของการรักษาความปลอดภัยแบบ Zero Trust คือข้อมูลประจำตัว ซึ่งรวมถึงข้อมูลระบุตัวตนของมนุษย์ ข้อมูลระบุตัวตนที่ไม่ใช่มนุษย์ เวิร์กโหลด และเอเจนต์ AI ที่ดำเนินการอย่างอิสระในนามของผู้ใช้หรือระบบ ข้อมูลประจําตัวทั้งหมดต้องได้รับการรับรองความถูกต้อง อย่างเข้มงวด ประเมินอย่างต่อเนื่อง และได้รับอนุญาตโดยใช้การตรวจสอบที่ชัดเจน สิทธิ์การเข้าถึงระดับสูงเท่าที่จำเป็น และหลักการสันนิษฐานการละเมิด ไม่ว่าการเข้าถึงนั้นจะมาจากผู้ใช้ บริการ หรือกระบวนการที่ขับเคลื่อนด้วย AI ก็ตาม

ในฐานะที่เป็นเลเยอร์การบังคับใช้นโยบายแบบรวมศูนย์ นโยบาย Zero Trust จะตรวจสอบคำขอการเข้าถึงทุกรายการอย่างชัดเจน โดยประเมินสัญญาณจากทั่วทั้งสภาพแวดล้อม ซึ่งรวมถึงความเสี่ยงด้านข้อมูลประจำตัว สถานะของอุปกรณ์ ตำแหน่งที่ตั้ง ความละเอียดอ่อนของแอปพลิเคชัน การจำแนกประเภทข้อมูล และบริบทของ AI เช่น เจตนาของเอเจนต์ สิทธิ์ของโมเดล และลักษณะการทำงานของเวิร์กโหลด นโยบายจะถูกบังคับใช้ในขณะที่เข้าถึงและประเมินอย่างต่อเนื่องตลอดเซสชัน

กรอบนโยบายนี้ได้รับการเสริมความแข็งแกร่งยิ่งขึ้นผ่านการควบคุมการกำกับดูแลและการปฏิบัติตามข้อกำหนดที่ครอบคลุมการใช้งาน AI และระบบอัตโนมัติที่ขับเคลื่อนด้วย AI การประเมินเสถียรภาพการรักษาความปลอดภัย การรวบรวมข้อมูลทางไกล และการเพิ่มประสิทธิภาพ ช่วยให้มองเห็นภาพรวมของผู้ใช้ ระบบ และเวิร์กโหลด AI ซึ่งช่วยให้องค์กรสามารถสร้างสมดุลระหว่างนวัตกรรม ประสิทธิภาพการทำงาน และความเสี่ยงได้

ข้อมูลทางไกลและการวิเคราะห์จะป้อนข้อมูลเข้าสู่ระบบป้องกันภัยคุกคามทั่วทั้งสถาปัตยกรรม Zero Trust สัญญาณจำนวนมาก รวมถึงกิจกรรม AI การกระทำของเอเจนต์ และการโต้ตอบของโมเดล จะถูกวิเคราะห์อย่างต่อเนื่องเพื่อสร้างข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับความเสี่ยง เนื่องจากภัยคุกคามทางไซเบอร์ทำงานด้วยความเร็วของเครื่อง การป้องกันจึงต้องตอบสนองด้วยความเร็วเดียวกัน ทำให้สามารถป้องกันอัตโนมัติแบบเรียลไทม์ ในขณะเดียวกันก็สนับสนุนการตรวจสอบเชิงลึกเมื่อจำเป็น

การกรองและการแบ่งส่วนการรับส่งข้อมูลจะถูกนำมาใช้อย่างสม่ำเสมอก่อนที่จะอนุญาตให้เข้าถึงเครือข่ายสาธารณะหรือส่วนตัวใดๆ ซึ่งรวมถึงการสื่อสารระหว่างบริการ AI แอปพลิเคชัน และโครงสร้างพื้นฐาน เพื่อให้มั่นใจว่าการโจมตีแบบหาช่องโหว่รอบด้านจะถูกจำกัด และไม่มีการสันนิษฐานว่าต้องไว้วางใจ

การจัดประเภทข้อมูล การติดป้ายกำกับ และการเข้ารหัสลับ จะใช้กับอีเมล เอกสาร ข้อมูลที่มีโครงสร้าง และข้อมูลที่ใช้ในการฝึก การวางรากฐาน หรือการโต้ตอบผ่านระบบ AI การเข้าถึงแอปพลิเคชัน ไม่ว่าจะเป็น SaaS หรือบนระบบภายในองค์กร จะปรับเปลี่ยนได้ตามความเสี่ยง การควบคุมการทำงานแบบเรียลไทม์ถูกนำไปใช้กับโครงสร้างพื้นฐาน เช่น แบบไร้เซิร์ฟเวอร์, คอนเทนเนอร์, IaaS, PaaS และบริการภายใน โดยมีการควบคุมเวอร์ชันและการกำกับดูแลที่บังคับใช้กับทั้งเวิร์กโหลดแบบดั้งเดิมและเวิร์กโหลดที่ใช้ AI

สุดท้าย การวัดและส่งข้อมูลทางไกล การวิเคราะห์ และการประเมินความเสี่ยงจากเครือข่าย ข้อมูล แอปพลิเคชัน โครงสร้างพื้นฐาน และระบบ AI จะถูกป้อนกลับเข้าไปในการปรับนโยบายให้เหมาะสมและการป้องกันภัยคุกคามอย่างต่อเนื่อง โดยการสร้างระบบวนลูปแบบปิดที่ช่วยเพิ่มเสถียรภาพด้านความปลอดภัยเมื่อเวลาผ่านไป