Адаптивные стратегии для противостояния меняющемуся ландшафту киберугроз:- www.deekpay.com

С наступлением цифровой эры в обществе произошли изменения: от социальных сетей до финтеха, где задачи можно легко решить всего несколькими щелчками мыши. Однако за это удобство приходится расплачиваться: огромные хранилища данных становятся очагами киберугроз. Несмотря на надежные меры безопасности, такие инциденты, как утечка данных Indane Aadhaar в 2018 году и инцидент с Equifax в 2017 году, свидетельствуют о постоянной борьбе с развивающимися киберугрозами. Расширение взаимосвязанных систем, облачных вычислений и Интернета вещей (IoT) также открыло новые возможности для угроз.

Согласно отчету Ассоциации сертифицированных специалистов по борьбе с мошенничеством, организации теряют 5% долларов США в год из-за мошенничества. Хакеры ловко используют в своих интересах меняющиеся схемы работы, что требует адаптивных стратегий защиты. Однако появление искусственного интеллекта (AI) и машинного обучения (ML) изменило ситуацию: анализ данных позволяет выявлять закономерности и аномалии, повышая киберустойчивость и проактивное управление рисками.

По мере продвижения в технологическое пространство финтех-компании сталкиваются с уникальными проблемами кибербезопасности, обусловленными конфиденциальностью их данных. В связи с этим крайне важно уделять первостепенное внимание надежным мерам по защите информации о клиентах и финансовых операциях. Принятие тенденций в области кибербезопасности имеет решающее значение, и соответствующие стратегии включают в себя:

- Безопасные банковские платформы: индустрия BFSI внедряет безопасные банковские платформы, использующие шифрование, многофакторную аутентификацию и защищенные каналы связи. Эти меры расширяют доступ клиентов и защищают конфиденциальные финансовые данные.

- Обнаружение и предотвращение мошенничества: в центре внимания находятся системы обнаружения мошенничества на основе искусственного интеллекта, которые изучают данные о транзакциях в режиме реального времени, чтобы выявить аномальные закономерности. Алгоритмы машинного обучения выявляют потенциальные случаи мошенничества, снижают финансовые потери и повышают безопасность клиентов.

- Защита данных и соответствие требованиям: соблюдение строгих правил защиты данных, таких как GDPR и PCI DSS, имеет решающее значение. Надежные меры по защите данных и соблюдение требований способствуют укреплению доверия клиентов и позволяют избежать штрафов.

Организации всех отраслей могут активно противостоять киберугрозам, применяя надежные средства кибербезопасности, сочетающие технические и нетехнические меры. Постоянно меняющийся ландшафт угроз требует новых и адаптируемых стратегий. Ниже перечислены некоторые из таких мер:

- Проактивная разведка угроз: эта линия защиты включает в себя непрерывный цифровой мониторинг для понимания возникающих угроз и выявления потенциальных уязвимостей в архитектуре организации. Сильная программа анализа угроз необходима для того, чтобы опережать потенциальные опасности, позволяя организациям лучше подготовиться к потенциальным атакам в области кибербезопасности и реагировать на них.

- Комплексная безопасность и защита данных: защита данных требует многогранной стратегии. Строгое управление авторизацией и аутентификацией, обширные политики резервного копирования данных и планы аварийного восстановления обеспечивают устойчивость данных даже в случае нарушения безопасности или сбоя системы.

- Повышение безопасности с помощью блокчейна: децентрализованная и защищенная от взлома природа блокчейна повышает безопасность и прозрачность. Сферы его применения включают в себя безопасное управление идентификацией, хранение данных с защитой от взлома и подтверждение подлинности транзакций. Организации могут использовать потенциал блокчейна для укрепления кибербезопасности.

- Принятие архитектуры нулевого доверия: в эпоху доминирования облачных вычислений архитектура нулевого доверия нарушает традиционную парадигму доверия. Основанная на принципе доступа с наименьшими привилегиями, она требует оценки доверия пользователей и приложений на основе контекста. Этот контекст основывается на таких факторах, как личность пользователя, статус безопасности устройства и запрашиваемая услуга. Архитектура с нулевым доверием, предполагающая враждебность по умолчанию, может повысить безопасность в различных сетевых средах, не требуя перестройки архитектуры.

- Использование средств автоматизации и оркестровки: автоматизация системы безопасности на основе искусственного интеллекта упрощает такие рутинные задачи, как управление исправлениями и реагирование на инциденты. Алгоритмы машинного обучения повышают эффективность и высвобождают человеческие ресурсы для более стратегической работы.

- Тестирование на проникновение и управление уязвимостями с помощью ИИ: ИИ и ОД трансформируют тестирование на проникновение и управление уязвимостями. Эти технологии автоматизируют моделирование несанкционированного доступа и оценку уязвимостей, ускоряя эти процессы и повышая их точность.

- Информированность и обучение сотрудников: нет сомнений в том, что бдительность сотрудников крайне важна. Обучение по вопросам кибербезопасности позволяет сотрудникам усилить личный аспект безопасности. Для удаленных сотрудников особенно важно быть внимательными к фишингу, социальной инженерии, слабым паролям и взломанным сетям. Обучение включает в себя выявление фишинга, использование надежных паролей, защиту конфиденциальности, соблюдение нормативных требований, выявление внутренних угроз, защиту от мошеннических схем CEO/wire и защиту данных при передаче.

Организации могут создать безопасную цифровую сферу с помощью хорошо организованных методов кибербезопасности. Кроме того, правительства по всему миру стремятся адаптироваться к меняющимся потребностям в мерах кибербезопасности. В августе 2023 года парламент Индии принял законопроект о защите цифровых персональных данных 2023 года, который охватывает сферу нарушения персональных данных и правильно устанавливает основу для "законных целей" обработки данных. Законопроект охватывает сферу нарушения персональных данных и правильно устанавливает основу для "законного использования" обработки данных. В то время как организации укрепляют свою защиту от киберугроз, правительство также следит за этим, внедряя технологии ИИ и ОД.

Однако в ближайшем будущем ожидается, что ИИ и ML возглавят симфонию упорядоченных практик кибербезопасности, формируя будущие стратегии с помощью автоматизированной экспертизы. Автономные системы безопасности, управляемые возможностями ИИ и ML по принятию решений, станут краеугольным камнем. Эти технологии оптимизируют работу операционных центров безопасности (SOC), автоматизируют задачи, анализируют разнообразные данные и предоставляют информацию об угрозах в режиме реального времени. Кроме того, сочетание ИИ и блокчейна обеспечивает децентрализованную безопасность для управления идентификацией, обмена данными и платежных систем. Технологическая эволюция несет в себе как удобства, так и современные угрозы, но при условии постоянного обновления инструментов и стратегий ландшафт угроз остается управляемым.