سازمان‌ها در همه بخش‌ها نگران تهدیدات امنیت سایبری هستند. در سال 2021، کسب‌وکارها هر هفته 50 درصد حملات سایبری بیشتری را نسبت به سال 2020 تجربه کردند. کارشناسان و محققان باید دائما ابزارها، تکنیک‌ها و شیوه‌های جدید امنیت سایبری ایجاد کنند.
این صفحه به تأثیر تهدیدات امنیت سایبری می پردازد و آخرین روندها در فناوری امنیت سایبری را بررسی می کند. ما رمزگذاری ابری، تشخیص و پاسخ گسترده، و امنیت آگاه از زمینه را پوشش می دهیم. ما همچنین هوش مصنوعی دفاعی، توضیحات استفاده سازنده و اعتماد صفر را بررسی می‌کنیم.

 

تأثیر تهدیدات فعلی و نوظهور امنیت سایبری

تهدیدات امنیت سایبری بر مشاغل، دولت، گروه های غیرانتفاعی و مردم تأثیر می گذارد. محققان و کارشناسان امنیت اطلاعات به طور منظم برای ایجاد روش ها و ابزارهای فعال برای بهبود امنیت سایبری کار می کنند.
حملات باج‌افزاری و ضعف‌های ناشی از افزایش استفاده از سرویس ابری برخی از تهدیدات نوظهور هستند. آسیب‌پذیری‌های بالقوه فناوری 5G و تکامل اینترنت اشیا (IoT) که شامل دستگاه‌های خانه هوشمند نیز می‌شود، خطرات امنیتی ایجاد می‌کند .
تهدیدات امنیت سایبری می تواند توسعه فناوری جدید امنیت سایبری را تحریک کند.

 

فناوری جدید امنیت سایبری امروزی

در زیر، برخی از محبوب ترین فناوری های امنیت سایبری در این زمینه را شرح می دهیم. ما نحوه کار آنها و کاربردهای آنها در امنیت سایبری را پوشش می دهیم. کارشناسان امنیت سایبری از این ابزارها برای دفاع در برابر تهدیدات سایبری که در بالا توضیح داده شد استفاده می کنند.

 

تجزیه و تحلیل رفتار
تجزیه و تحلیل رفتاری به داده ها نگاه می کند تا بفهمد مردم چگونه در وب سایت ها، برنامه های کاربردی تلفن همراه، سیستم ها و شبکه ها رفتار می کنند. متخصصان امنیت سایبری می توانند از پلتفرم های تحلیل رفتاری برای یافتن تهدیدات و آسیب پذیری های احتمالی استفاده کنند.
تجزیه و تحلیل الگوهای رفتاری می تواند منجر به شناسایی رویدادها و اقدامات غیرعادی شود که ممکن است نشان دهنده تهدیدات امنیت سایبری باشد.
به عنوان مثال، تجزیه و تحلیل رفتاری ممکن است متوجه شود که مقادیر غیرمعمول زیادی داده از یک دستگاه می آید. این ممکن است به این معنی باشد که یک حمله سایبری در حال وقوع است یا به طور فعال رخ می دهد. سایر شاخص‌های فعالیت مخرب شامل زمان‌بندی عجیب وقایع و اقداماتی است که در یک توالی غیرعادی اتفاق می‌افتند.
از مزایای استفاده از تجزیه و تحلیل رفتاری می توان به تشخیص زودهنگام حملات احتمالی و توانایی پیش بینی حملات آینده اشاره کرد. سازمان ها می توانند تشخیص و پاسخ را با استفاده از تجزیه و تحلیل رفتاری خودکار کنند.

 

بلاک چین

بلاک چین نوعی پایگاه داده است که داده ها را به صورت ایمن در بلوک ها ذخیره می کند. این بلوک ها را از طریق رمزنگاری به هم متصل می کند. بلاک چین اجازه می دهد تا اطلاعات جمع آوری شود، اما ویرایش یا حذف نشود.
متخصصان امنیت سایبری می‌توانند از بلاک چین برای ایمن کردن سیستم‌ها یا دستگاه‌ها، ایجاد پروتکل‌های امنیتی استاندارد استفاده کنند و نفوذ هکرها به پایگاه‌های داده را تقریباً غیرممکن کنند.
مزایای بلاک چین شامل حفظ حریم خصوصی بهتر کاربر، کاهش خطای انسانی، شفافیت بیشتر و صرفه جویی در هزینه با حذف نیاز به تأیید شخص ثالث است.
بلاک چین همچنین مشکل امنیتی ذخیره داده ها را در یک مکان از بین می برد. در عوض، داده‌ها در سراسر شبکه‌ها ذخیره می‌شوند و در نتیجه یک سیستم غیرمتمرکز ایجاد می‌شود که کمتر در برابر هکرها آسیب‌پذیر است.
چالش های استفاده از بلاک چین شامل هزینه و ناکارآمدی فناوری است.

 

رمزگذاری ابری

سرویس‌های ابری کارایی را بهبود می‌بخشند، به سازمان‌ها کمک می‌کنند تا خدمات از راه دور بهتری ارائه دهند و در هزینه‌ها صرفه‌جویی کنند. با این حال، ذخیره داده ها از راه دور در ابر می تواند آسیب پذیری داده ها را افزایش دهد. فناوری رمزگذاری ابری، داده‌ها را قبل از اینکه به ابر منتقل شود، از اطلاعات قابل درک به کدهای ناخوانا تبدیل می‌کند.
متخصصان امنیت سایبری از یک الگوریتم ریاضی برای تکمیل رمزگذاری ابری استفاده می کنند. فقط کاربران مجاز دارای کلید رمزگذاری می توانند قفل کد را باز کنند و داده ها را دوباره قابل خواندن می کند. این دسترسی محدود، احتمال نقض داده ها توسط مهاجمان غیرمجاز را به حداقل می رساند.
کارشناسان موافق هستند که رمزگذاری ابری یک فناوری امنیت سایبری عالی برای ایمن سازی داده ها است. رمزگذاری ابری می تواند از دسترسی کاربران غیرمجاز به داده های قابل استفاده جلوگیری کند. رمزگذاری ابری همچنین می‌تواند اعتماد مشتریان را به خدمات ابری تقویت کند و پیروی از مقررات دولتی را برای شرکت‌ها آسان‌تر کند.

 

امنیت با آگاهی از زمینه

امنیت متن‌آگاه نوعی فناوری امنیت سایبری است که به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا تصمیمات امنیتی بهتری را در زمان واقعی اتخاذ کنند.

فناوری‌های امنیت سایبری سنتی با پرسیدن سؤالات بله/خیر ارزیابی می‌کنند که آیا اجازه می‌دهند کسی به یک سیستم یا داده دسترسی داشته باشد یا نه. این فرآیند ساده می تواند باعث انکار برخی از کاربران قانونی شود و بهره وری را کاهش دهد.
امنیت متن آگاه احتمال ممانعت از ورود به یک کاربر مجاز را کاهش می دهد. به جای تکیه بر پاسخ به سوالات ثابت بله/خیر، امنیت متن‌آگاه از اطلاعات پشتیبانی مختلفی مانند زمان، مکان و شهرت URL برای ارزیابی قانونی بودن یا نبودن کاربر استفاده می‌کند.
امنیت متن‌آگاه فرآیندهای دسترسی به داده‌ها را ساده می‌کند و انجام کار را برای کاربران قانونی آسان‌تر می‌کند. با این حال، نگرانی های حفظ حریم خصوصی کاربر نهایی یک چالش است.

 

هوش مصنوعی دفاعی (AI)

متخصصان امنیت سایبری می توانند از هوش مصنوعی دفاعی (AI) برای شناسایی یا توقف حملات سایبری استفاده کنند. مجرمان سایبری باهوش از فناوری هایی مانند هوش مصنوعی تهاجمی و یادگیری ماشینی متخاصم استفاده می کنند، زیرا تشخیص آنها برای ابزارهای امنیت سایبری سنتی دشوارتر است.
هوش مصنوعی توهین‌آمیز شامل جعلی‌های عمیق، تصاویر دروغین، شخصیت‌ها و ویدیوهایی است که افراد یا چیزهایی را به تصویر می‌کشند که هرگز اتفاق نیفتاده‌اند یا وجود ندارند. عوامل مخرب می‌توانند از یادگیری ماشینی متخاصم برای فریب دادن ماشین‌ها برای سوء عملکرد با دادن داده‌های نادرست استفاده کنند.
متخصصان امنیت سایبری می توانند از هوش مصنوعی دفاعی برای شناسایی و متوقف کردن هوش مصنوعی تهاجمی از اندازه گیری، آزمایش و یادگیری نحوه عملکرد سیستم یا شبکه استفاده کنند.
هوش مصنوعی دفاعی می تواند الگوریتم ها را تقویت کند و شکستن آنها را دشوارتر کند. محققان امنیت سایبری می‌توانند تست‌های آسیب‌پذیری سخت‌تر را روی مدل‌های یادگیری ماشین انجام دهند.

 

تشخیص و پاسخ گسترده (XDR)

تشخیص و پاسخ گسترده (XDR) نوعی فناوری پیشرفته امنیت سایبری است که تهدیدها و حوادث امنیتی را شناسایی و به آنها پاسخ می دهد. XDR در نقاط پایانی، ابر و شبکه ها پاسخ می دهد. از تشخیص و پاسخ سنتی نقطه پایانی ساده تر تکامل یافته است.
XDR تصویر جامع تری را ارائه می دهد و بین داده ها در مکان های مختلف ارتباط برقرار می کند. این فناوری به متخصصان امنیت سایبری اجازه می دهد تا تهدیدات را از سطح بالاتر و خودکار شناسایی و تجزیه و تحلیل کنند. این می تواند به جلوگیری یا به حداقل رساندن نقض داده های فعلی و آینده در کل اکوسیستم دارایی های یک سازمان کمک کند.
متخصصان امنیت سایبری می توانند از XDR برای پاسخگویی و شناسایی حملات هدفمند، تأیید و ارتباط خودکار هشدارها و ایجاد تجزیه و تحلیل جامع استفاده کنند. مزایای XDR شامل اتوماسیون کارهای تکراری، تشخیص خودکار قوی و کاهش تعداد حوادثی است که نیاز به بررسی دارند.

شرح استفاده سازنده (MUD)

شرح استفاده سازنده (MUD) استانداردی است که توسط گروه ضربت مهندسی اینترنت برای تقویت امنیت دستگاه های اینترنت اشیا در مشاغل کوچک و شبکه های خانگی ایجاد شده است.
دستگاه های اینترنت اشیا در برابر حملات مبتنی بر شبکه آسیب پذیر هستند. این حملات می تواند منجر به از دست دادن داده های خصوصی شود یا باعث شود ماشین به درستی کار نکند. دستگاه های اینترنت اشیا باید بدون هزینه زیاد یا پیچیده بودن ایمن باشند.
مزایای استفاده از MUD شامل امنیت بهبود یافته ساده و مقرون به صرفه برای دستگاه های IoT است. متخصصان امنیت سایبری می توانند از MUD برای ایمن تر کردن دستگاه ها در برابر حملات انکار سرویس توزیع شده استفاده کنند. MUD می تواند به کاهش میزان آسیب و از دست دادن داده ها در صورت حمله موفقیت آمیز کمک کند.

 

مقررات

از آنجایی که تعداد حملات سایبری هر سال به طور قابل توجهی در حال افزایش است، دولت ها شروع به استفاده و ترویج قوانین بهترین شیوه می کنند. در گذشته، دولت ها اغلب درگیر مسائل امنیت سایبری نمی شدند.
مجله Security ، یک نشریه صنعتی برای متخصصان امنیت سایبری، پیش‌بینی می‌کند که سال 2022 سالی خواهد بود که دولت‌ها شروع به ایفای نقش بزرگ‌تری در تنظیم نحوه تضمین امنیت اطلاعات کاربران توسط سازمان‌ها می‌کنند.
تغییرات بالقوه نظارتی شامل دستورات اجرایی در مورد استانداردهای امنیت سایبری برای تامین کنندگان دولتی، جریمه برای شرکت هایی است که در بهترین شیوه ها شرکت نمی کنند، افزایش تقاضا برای بیمه سایبری و قوانین افشای باج افزار. مقررات بیشتر احتمالاً منجر به بهبود استانداردهای امنیتی خواهد شد.