Axur
Axur là một nền tảng Bảo vệ Rủi ro Kỹ thuật số (DRP) được hỗ trợ bởi AI …
Axur là một nền tảng Bảo vệ Rủi ro Kỹ thuật số (DRP) được hỗ trợ bởi AI giúp các doanh nghiệp phát hiện và ứng phó với các mối đe dọa trực tuyến. Nền tảng này chuyên bảo vệ thương hiệu khỏi lừa đảo (phishing), rò rỉ dữ liệu, mạo danh thương hiệu và vi phạm bản quyền kỹ thuật số thông qua các quy trình giám sát và gỡ bỏ tự động trên web bề mặt, web sâu và web tối.
Về An ninh mạng
Công cụ An ninh mạng AI là một loại phần mềm sử dụng học máy và trí tuệ nhân tạo để chủ động xác định, dự đoán và ứng phó với các mối đe dọa kỹ thuật số. Các công cụ này phân tích các tập dữ liệu khổng lồ về lưu lượng mạng, hành vi người dùng và nhật ký hệ thống để phát hiện các điểm bất thường và các mẫu cho thấy hoạt động độc hại. Điều này cho phép các doanh nghiệp tự động hóa việc phát hiện mối đe dọa, tăng tốc độ ứng phó sự cố và phòng thủ chống lại các cuộc tấn công tinh vi mà các hệ thống an ninh dựa trên quy tắc truyền thống không thể phát hiện. Chúng là một thành phần quan trọng của các chiến lược an ninh kinh doanh hiện đại để bảo vệ tài sản kỹ thuật số và đảm bảo hoạt động liên tục.
Tính năng Cốt lõi
- Phát hiện Mối đe dọa bằng AI: Sử dụng các mô hình học máy để xác định phần mềm độc hại đã biết và chưa biết, các nỗ lực lừa đảo và các lỗ hổng zero-day trong thời gian thực.
- Phân tích Hành vi (UEBA): Thiết lập các hành vi cơ bản cho người dùng và thiết bị để cảnh báo các sai lệch đáng ngờ và các mối đe dọa nội bộ tiềm ẩn.
- Ứng phó Sự cố Tự động (SOAR): Kích hoạt các quy trình làm việc tự động để ngăn chặn các mối đe dọa, chẳng hạn như cách ly một điểm cuối hoặc chặn một địa chỉ IP, mà không cần sự can thiệp thủ công.
- Thông tin Tình báo Mối đe dọa Dự đoán: Phân tích dữ liệu mối đe dọa toàn cầu để dự báo các vectơ tấn công tiềm năng và giúp ưu tiên các biện pháp phòng thủ.
- Ưu tiên Lỗ hổng: Áp dụng AI để xác định và xếp hạng các lỗ hổng hệ thống dựa trên khả năng bị khai thác, tập trung các nỗ lực khắc phục.
Trường hợp Sử dụng
Các công cụ này rất cần thiết cho các tổ chức trong các lĩnh vực như tài chính, y tế và thương mại điện tử xử lý dữ liệu nhạy cảm. Chúng được các Trung tâm Điều hành An ninh (SOC) sử dụng để giám sát mạng công ty, bảo mật cơ sở hạ tầng đám mây (AWS, Azure) và bảo vệ các điểm cuối như máy tính xách tay của nhân viên và máy chủ khỏi ransomware và các mối đe dọa dai dẳng tiên tiến (APT).
Cách Lựa chọn
Khi chọn một công cụ An ninh mạng AI, hãy đánh giá khả năng tích hợp của nó với hệ thống an ninh hiện có của bạn (ví dụ: SIEM, tường lửa). Hãy xem xét độ chính xác phát hiện và tỷ lệ dương tính giả để giảm thiểu tình trạng mệt mỏi vì cảnh báo cho nhóm của bạn. Ngoài ra, hãy đánh giá các tính năng tự động hóa của nó để đảm bảo nó có thể giảm khối lượng công việc thủ công và khả năng mở rộng của nó để hỗ trợ sự phát triển kinh doanh của bạn.
An ninh mạngTrường hợp sử dụng
Tự động phát hiện lừa đảo cho Email doanh nghiệp
Một đội ngũ bảo mật CNTT của một công ty cỡ vừa sử dụng công cụ an ninh mạng AI được tích hợp với máy chủ email của họ. AI phân tích các email đến để tìm các dấu hiệu tinh vi của lừa đảo mà các bộ lọc truyền thống bỏ lỡ, chẳng hạn như các mẫu ngôn ngữ bất thường, các liên kết đáng ngờ ẩn sau văn bản trông hợp pháp và mạo danh người gửi. Khi một email lừa đảo có chủ đích (spear-phishing) tinh vi nhắm vào bộ phận tài chính được phát hiện, công cụ sẽ tự động cách ly nó và cảnh báo cho đội ngũ bảo mật bằng một báo cáo chi tiết về lý do nó bị gắn cờ. Điều này ngăn chặn tổn thất tài chính tiềm tàng và vi phạm dữ liệu mà không cần giám sát thủ công liên tục.
Phát hiện bất thường thời gian thực trong hạ tầng đám mây
Một nhóm DevOps quản lý một ứng dụng quy mô lớn trên AWS sử dụng nền tảng bảo mật AI để giám sát môi trường đám mây của họ. Công cụ này thiết lập một đường cơ sở về hoạt động bình thường, bao gồm các mẫu gọi API điển hình, tần suất truy cập dữ liệu và luồng lưu lượng mạng. Một đêm nọ, nó phát hiện một loạt các lệnh gọi API bất thường xuất phát từ một địa chỉ IP lạ đang cố gắng truy cập vào các bucket S3 nhạy cảm. AI ngay lập tức gắn cờ đây là một vụ xâm nhập tiềm tàng, chặn IP đó và gửi cảnh báo ưu tiên cao cho kỹ sư trực. Phản ứng thời gian thực này ngăn chặn một sự kiện rò rỉ dữ liệu lớn trước khi nó có thể gây ra thiệt hại.
Ưu tiên các nỗ lực khắc phục lỗ hổng
Một nhà phân tích bảo mật tại một doanh nghiệp lớn phải đối mặt với hàng nghìn lỗ hổng được xác định trên toàn mạng của họ. Nếu sử dụng trình quét truyền thống, tất cả đều được đánh dấu là 'nghiêm trọng'. Tuy nhiên, một công cụ quản lý lỗ hổng do AI cung cấp sẽ phân tích từng lỗ hổng trong bối cảnh môi trường cụ thể của công ty và đối chiếu nó với thông tin tình báo về mối đe dọa toàn cầu theo thời gian thực. AI ưu tiên một tập hợp con nhỏ các lỗ hổng đang bị khai thác tích cực trong thực tế và có mặt trên các máy chủ quan trọng. Điều này cho phép đội ngũ bảo mật tập trung nguồn lực hạn chế của họ vào việc vá các rủi ro quan trọng nhất trước tiên, giảm đáng kể bề mặt tấn công thực tế của công ty.
Xác định các mối đe dọa nội bộ tiềm ẩn
Một tổ chức tài chính triển khai công cụ Phân tích hành vi người dùng và thực thể (UEBA) để giám sát hoạt động nội bộ. AI học các mẫu truy cập dữ liệu bình thường của mỗi nhân viên. Nó gắn cờ một kế toán viên đột nhiên bắt đầu truy cập các tệp khách hàng ngoài danh mục thông thường của họ và vào những giờ bất thường. Mặc dù điều này có thể vì một lý do chính đáng, nhưng nó lệch khỏi đường cơ sở hành vi đã được thiết lập của họ. Hệ thống tạo ra một điểm rủi ro và cảnh báo cho đội ngũ bảo mật để điều tra một cách kín đáo. Cách tiếp cận chủ động này giúp phát hiện hành vi trộm cắp dữ liệu hoặc gian lận tiềm ẩn trước khi thiệt hại đáng kể xảy ra, điều mà các hệ thống dựa trên quy tắc có thể sẽ bỏ lỡ.
Tự động hóa ứng phó sự cố với nền tảng SOAR
Một nhà phân tích của Trung tâm Điều hành An ninh (SOC) nhận được cảnh báo rằng phần mềm độc hại đã được phát hiện trên máy tính xách tay của một nhân viên. Thay vì thực hiện một loạt các bước thủ công, một nền tảng SOAR (Điều phối, Tự động hóa và Ứng phó An ninh) do AI điều khiển sẽ tự động thực thi một kịch bản đã được xác định trước. Trong vài giây, nền tảng này sẽ cách ly máy tính xách tay khỏi mạng để ngăn chặn sự lây lan ngang, truy vấn các nguồn cấp dữ liệu tình báo về mối đe dọa để lấy thông tin về mã băm của phần mềm độc hại và tạo một phiếu yêu cầu trong hệ thống hỗ trợ CNTT với tất cả các chi tiết liên quan. Việc tự động hóa này giúp giảm thời gian phản hồi từ vài phút hoặc vài giờ xuống còn vài giây, ngăn chặn mối đe dọa trước khi nó có thể lan rộng.
Bảo mật phát triển AI với MLSecOps
Một nhóm khoa học dữ liệu tại một công ty công nghệ đang xây dựng một mô hình học máy mới cho một ứng dụng hướng tới khách hàng. Họ sử dụng một công cụ bảo mật AI chuyên dụng được thiết kế cho MLSecOps. Trước khi triển khai mô hình, công cụ này sẽ quét nó để tìm các lỗ hổng, chẳng hạn như khả năng bị nhiễm độc dữ liệu hoặc các cuộc tấn công đối nghịch trong đó các đầu vào độc hại nhỏ có thể khiến mô hình đưa ra dự đoán không chính xác. Công cụ xác định một điểm yếu tiềm ẩn và đề xuất các kỹ thuật giảm thiểu. Bằng cách tích hợp bảo mật vào vòng đời phát triển ML, nhóm đảm bảo các mô hình AI của họ mạnh mẽ và an toàn, bảo vệ cả công ty và người dùng khỏi các mối đe dọa dành riêng cho AI.