AI-modellernas senaste framsteg har fundamentalt förändrat hur sårbarheter upptäcks och utnyttjas. Ledande modeller kan nu kan upptäcka zero-day-sårbarheter autonomt, generera fungerande exploiter och kedja samman flera svagheter, vilket förändrar skalan och hastigheten i hur risker uppstår. Fler sårbarheter kommer att upptäckas och offentliggöras snabbare, och tiden mellan upptäckt och exploatering kommer minska.
Anpassa strategin
Säkerhetsstrategin måste anpassas för att vara effektiv i denna nya verklighet. För att adressera skiftet så har Wiz satt ihop ramverk bestående av fyra pelare, där varje punkt omfattar en uppsättning steg som hjälper företag att bygga en säker framtid i AI-eran.
Eliminera kritisk risk, minska exponering och skanna efter all exponering med AI
Organisationer måste minska onödig exponering genom att begränsa tillgångar online, påskynda patchning och prioritera risker utifrån åtkomlighet, exploaterbarhet och verksamhetspåverkan. AI-driven validering är avgörande för att kontinuerligt bedöma exponerad infrastruktur, applikationer och identiteter. Många verksamhetskritiska system är exponerade, samtidigt som AI-drivna angripare i allt högre grad identifierar exploaterbara sårbarheter som traditionella metoder missar. Detta gör proaktiv hantering av exponering till en nödvändighet.
Viktiga steg:
Kontinuerlig upptäckt och kartläggning: upptäck och inventera internetexponerade tillgångar, API och tjänster kontinuerligt, använd AI-baserad upptäckt för att identifiera “shadow API:s”, kartlägg äldre applikationer, beroenden och luckor.
Exponeringskontroll och mitigering: minska onödig internetexponering och övervaka nya exponerade tillgångar, segmentera eller isolera system som inte kan patchas, se till så att känsliga tillgångar och privilegierade åtkomstvägar inte är exponerade.
AI-driven riskanalys och validering: Analysera kontinuerligt exponerade applikationer, API, tjänster och identitetsflöden med AI, validera vilka exponeringar som faktiskt är exploaterbara, simulera angriparbeteende för att upptäcka end-to-end attackvägar.
Etablering av åtgärdsprocesser: definiera handlingsplaner så att nya kritiska problem snabbt kan routas och åtgärdas.
Påskynda patchning och respons
Tiden mellan upptäckt och exploatering av sårbarheter minskar snabbt, vilket gör snabb patchning och zero-day-respons avgörande. Organisationer behöver gå från manuella ad hoc-åtgärder till kontinuerlig, automatiserad åtgärdshantering. Det kräver tydlig skillnad mellan externa sårbarheter, interna förekomster och egen kod, samt olika åtgärdsstrategier. Samtidigt bör attackytan minskas genom härdade basbilder, färre beroenden och eliminering av föråldrade komponenter för snabbare respons.
Viktiga steg:
Definiera ägarskap och åtgärdsflöden: Granska teknologier med hög exponering, kartlägg ansvar och spåra problem till deras källa, använd AI-driven analys för att identifiera ansvariga team och påverkade system
Proaktiv härdning och förebyggande arbete: Standardisera på härdade komponenter och basbilder, inför skyddsmekanismer och styrande kontroller.
Hantering av zero-day-sårbarheter: Etablera arbetsflöden för att hantera nyupptäckta sårbarheter så att zero-day-problem snabbt kan prioriteras, analyseras och åtgärdas.
Använd AI för att hitta dolda risker
Avancerade AI-modeller kan identifiera komplexa sårbarheter och logiska fel som traditionella analysverktyg ofta missar. För att maximera effekten bör organisationer prioritera granskning av affärskritiska och internetexponerade system. Samtidigt krävs effektiva processer för validering, prioritering och åtgärdande av fynd. Målet är att snabbt omsätta avancerad analys till konkreta säkerhetsförbättringar och stärkt motståndskraft.
Viktiga steg:
Prioritera vilken kod som ska analyseras med avancerade AI-modeller baserat på kodens ursprung, exponering och betydelse för verksamheten.
Analysera komplex, kundnära kod med avancerade modeller för att identifiera logiska brister, kedjade sårbarheter och osäkra applikationsflöden.
Etablera en kontinuerlig AI-driven process för upptäckt, triagering, validering och åtgärdande av sårbarheter.
Upptäck och stoppa attacker i realtid
Även med starkt förebyggande arbete kan risker bli aktiva hot i runtime. I AI-eran krävs snabb, automatiserad upptäckt och respons som ersätter manuell analys. Säkerhetsteam behöver full kontext över kod, moln, identitet och nätverk för att möjliggöra precisa analyser och snabba åtgärder. Standardiserade automatiserade playbooks bör isolera system, återkalla behörigheter och stoppa attacker. Målet är snabbare identifiering, effektivare respons och minskad affärspåverkan.
Viktiga steg:
Uppnå heltäckande realtidsinsyn i alla miljöer genom att samla in telemetri från moln och arbetslaster, inklusive runtime-telemetri för rikare kontext och detektion.
Använd AI för att automatiskt utreda hot genom flera steg och fastställa en slutlig bedömning (till exempel skadligt, säkerhetstest eller oklart).
Använd AI för att etablera en beteendebaslinje och kontinuerligt föreslå finjusteringar för att minska brus och fokusera på relevanta hot.
Förbättra agenters noggrannhet genom att tillföra miljöspecifik kontext och minne från tidigare analyser.
Säkerhet i AI-hastighet kräver mer än snabbare verktyg: det innebär att organisationer behöver en fundamentalt annorlunda operativ modell. De som kontinuerligt minskar sin exponering, påskyndar åtgärdandet, använder AI för att upptäcka dolda risker och automatiserar identifiering och respons kommer att vara bäst positionerade för att ligga steget före alltmer AI-drivna angripare.
Global
