AI-kwetsbaarheidsbeheer: risico's, tools en best practices

Ontdek AI-kwetsbaarheidsbeheer, van generieke AI-kwetsbaarheidsbeheertools tot best practices. Lees meer over uitdagingen, governance en hoe AI-gebaseerde workflows kwetsbaarheidsbescherming transformeren.

Bedrijven over de hele wereld maken gebruik van AI om taken uit te voeren, gegevens te analyseren en beslissingen te nemen. Uit een recent onderzoek bleek dat 73% van de bedrijfsleiders aangaf dat ze zich onder druk gezet voelen om AI in hun organisatie te implementeren, maar 72% zei dat hun organisaties niet over de capaciteiten beschikken om AI en ML op de juiste manier te implementeren. Dit zorgt voor een kloof tussen de vraag naar en het aanbod van de juiste expertise, en deze kloof wordt opgevuld met kwetsbaarheden die kwaadwillende actoren kunnen misbruiken om gegevens te corrumperen, operaties te saboteren of zelfs door AI genomen beslissingen te beïnvloeden. Om deze risico's aan te pakken, wordt AI-kwetsbaarheidsbeheer een systematische aanpak voor het identificeren, rangschikken en verhelpen van risico's in AI- en ML-oplossingen. Wanneer deze aanpak wordt geïntegreerd in de beveiligingsmaatregelen van een onderneming, kunnen organisaties profiteren van de voordelen van AI zonder dat dit ten koste gaat van de veiligheid of conformiteit.

In dit artikel geven we een beknopte definitie van AI-kwetsbaarheidsbeheer en verduidelijken we het belang van dit concept in de moderne wereld van automatisering. Ook wordt de tweeledige functionaliteit van beveiliging besproken, waarbij AI zowel de beschermer als het beschermde object is. Het artikel gaat ook dieper in op de toekomst van kwetsbaarheidsbeheer door het gebruik van kunstmatige intelligentie op het gebied van detectie, risicobeoordeling en herstel. Daarnaast biedt het een inleiding tot AI-tools voor kwetsbaarheidsbeheer, praktische voorbeelden van kwetsbaarheidsbeheer in AI en de meest voorkomende soorten kwetsbaarheden in AI-systemen.

Wat is AI-kwetsbaarheidsbeheer?

AI kwetsbaarheidsbeheer is een uitgebreide praktijk die zowel de risico's van op kunstmatige intelligentie gebaseerde beveiligingsoplossingen als de technologieën van kunstmatige intelligentie en machine learning zelf omvat. Enerzijds kan AI de detectie van kwetsbaarheden verbeteren, omdat het in staat is om in korte tijd grote hoeveelheden gegevens te analyseren en afwijkingen of verouderde code te identificeren. Anderzijds zijn AI-systemen niet zonder zwakke punten of kwetsbaarheden, zoals data poisoning en modeltheft, waarvan aanvallers kunnen profiteren. Deze dubbele aard vereist gespecialiseerde methoden – gen AI-kwetsbaarheidsbeheer – om AI-modellen en -pijplijnen te beveiligen.

Effectieve oplossingen combineren doorgaans AI-gebaseerde kwetsbaarheidsbeheerscans met op regels gebaseerde of heuristische benaderingen, waardoor een gelaagde strategie ontstaat. Bovendien is integratie met andere beveiligingsframeworks van ondernemingen nodig om ervoor te zorgen dat nieuwe AI-gestuurde processen het aanvalsoppervlak niet vergroten. Al met al kan het worden gezien als een cyclus van scannen, patching, hertraining en verificatie om ervoor te zorgen dat zowel AI-modellen als de daaruit afgeleide tools immuun zijn voor opkomende bedreigingen.

Inzicht in de twee kanten van AI in beveiliging

Kunstmatige intelligentie heeft twee belangrijke, maar complementaire rollen in de hedendaagse wereld van beveiliging. Ten eerste is het een krachtige bondgenoot die de identificatie van bedreigingen en risicobeoordeling voor eindpunten en cloudapplicaties versterkt. Ten tweede is AI zelf een technologiestack die bescherming nodig heeft. Een gebrek aan beveiliging in ML-modellen, trainingsgegevens of inferentiepijplijnen kan leiden tot aanzienlijke kwetsbaarheden. In dit gedeelte gaan we elk aspect in detail bekijken:

AI gebruiken voor kwetsbaarheidsbeheer

AI is bijzonder geschikt voor het uitvoeren van data-analyses op grote repositories van logs, code en systeemconfiguraties om voorheen onopgemerkte problemen op te sporen. Deze mogelijkheid vormt de basis voor kwetsbaarheidsbeheer met behulp van AI, waardoor gevaarlijke configuraties of nieuw geïntroduceerde CVE's sneller kunnen worden ontdekt:

1. Risicobeoordeling: AI kan de geschiedenis van exploits gebruiken om te achterhalen wat de volgende aanval zou kunnen zijn, wat van invloed is op de prioriteit van het patchen.
2. Patroonherkenning: Machine learning identificeert patronen van verdachte activiteiten in netwerken en eindpunten die niet detecteerbaar zijn met conventionele scanmethoden.
3. Risicoscores: Meer geavanceerde modellen bieden ernstniveaus door de kriticiteit van activa, de frequentie van misbruik en omgevingsdetails te integreren.
4. Realtime monitoring: AI-aangedreven oplossingen zijn verbonden met het SIEM of XDR-systeem voor constante supervisie, dat een alarm activeert in geval van afwijkingen in eindpunten of applicaties.
5. Minder valse positieven: AI-gebaseerde scanners verbeteren detectieregels op basis van feedback, wat niet mogelijk is bij grootschalige beveiligingsoperaties en vaak resulteert in talrijke valse positieven.

Beheer van kwetsbaarheden in AI-systemen

Hoewel AI de beveiliging verbetert, creëert het ook nieuwe kwetsbaarheden. Aanvallers kunnen trainingsgegevens manipuleren, de prestaties van modellen verstoren of zelfs vertrouwelijke modellen exfiltreren. Gen AI-kwetsbaarheidsbeheer richt zich op het beveiligen van ML-pijplijnen tegen injectie of sabotage:

1. Modelvergiftiging: Aanvallers manipuleren de trainingsgegevens op een manier waardoor het AI-model verkeerde informatie leert en verkeerde voorspellingen doet, en dit blijft vaak onopgemerkt.
2. Problemen met gegevensprivacy: Wanneer trainingsgegevens niet goed worden beveiligd, kunnen ze persoonlijke of vertrouwelijke informatie bevatten die kan leiden tot boetes wegens niet-naleving.
3. Modelomkering: Een tegenstander met voldoende kennis kan mogelijk de oorspronkelijke parameters van een AI-model afleiden op basis van reacties.
4. Adversarial Inputs: Dit zijn inputs die specifiek zijn ontworpen om neurale netwerken te misleiden, zodat ze afbeeldingen verkeerd classificeren of teksten verkeerd interpreteren. Dit kan de geautomatiseerde detectie van bedreigingen verzwakken.
5. Infrastructuurexploits: Veel AI-workloads draaien op servers zonder patches, wat betekent dat een aanvaller volledige controle kan krijgen over een server die de trainingsgegevens van een organisatie of het AI-model-IP bevat.

Hoe verbetert kunstmatige intelligentie conventioneel kwetsbaarheidsbeheer?

Traditioneel kwetsbaarheidsbeheer is altijd gebaseerd geweest op het gebruik van handtekeningdatabases, patchschema's en op regels gebaseerde scans. AI transformeert deze kaders, waardoor de detectiesnelheid toeneemt, de categorisering wordt verbeterd en de oplossing wordt geautomatiseerd. Hier volgen drie manieren waarop AI het beheer van AI-kwetsbaarheden transformeert en een inleiding tot de complementariteit ervan met andere geavanceerde kwetsbaarheidstools.

Snellere detectie en analyse

Logs, coderepositories en netwerkgegevens worden door kunstmatige intelligentie aanzienlijk sneller verwerkt om patronen te identificeren die bij handmatige analyse onopgemerkt zouden blijven. Terwijl traditionele benaderingen van gegevensanalyse een wekelijkse of maandelijkse scan van de gegevens vereisen, kunnen op ML gebaseerde oplossingen afwijkingen vrijwel in realtime identificeren. Deze aanpak vermindert de verblijftijd aanzienlijk, wat essentieel is bij kwetsbaarheidsbeheer. Bovendien kan deze aanpak onderscheid maken tussen contexten, zoals de kriticiteit van een asset, om te bepalen welke oplossingen het belangrijkst zijn. Dankzij kwetsbaarheidsbeheer met behulp van AI stijgt het aantal zero-day-detecties, waardoor de verblijftijd van aanvallers, die voorheen dagen of weken besloeg, wordt teruggedrongen.

Risicogebaseerde prioritering met behulp van AI

AI vult de ernstscores aan die verder gaan dan de basis-CVSS en past ze aan aan dynamische risico-indicatoren, zoals discussies over bedreigingen op het dark web, aanvallen in realtime of gebruikspercentages. Dankzij deze multidimensionale score kunnen organisaties eerst de meest waarschijnlijke of kostbare exploits corrigeren. De verschuiving van het traditionele model, waarbij de nadruk lag op het aantal verholpen kwetsbaarheden, naar een model waarbij de nadruk ligt op de risico's, betekent dat beveiligingsteams geen tijd verspillen aan het verhelpen van triviale problemen, terwijl ze de meest ernstige problemen over het hoofd zien. Op de lange termijn helpt een dergelijk triagemodel om schaarse middelen te verdelen, met name door patchcycli af te stemmen op de ernst van de bedreiging. Door gebruik te maken van AI-tools voor kwetsbaarheidsbeheer krijgt elke fout een prioriteitsniveau dat de daadwerkelijke impact op de organisatie weerspiegelt.

Geautomatiseerde herstelworkflows

Naast het identificeren van risico's kan AI ook patch- of configuratietaken beheren. Als er bijvoorbeeld een ernstige kwetsbaarheid in de testomgeving is, kan een geautomatiseerd script een container patchen of opnieuw aanmaken. Menselijke analisten zijn alleen betrokken bij de definitieve goedkeuring of als het proces moet worden teruggedraaid naar een eerdere fase. Deze integratie van AI-gebaseerde detectie en automatische herstelmaatregelen verkort de cyclustijd gedurende het hele proces. Door patchescripts te combineren met machine learning wordt gegarandeerd dat geen enkel eindpunt of geen enkele service langdurig ongepatcht blijft, waardoor de dekking consistenter wordt.

AI-aangedreven tools en mogelijkheden voor kwetsbaarheidsbeheer

Kunstmatige intelligentie wordt tegenwoordig beschouwd als een kernonderdeel van hedendaags kwetsbaarheidsbeheer. Volgens het onderzoek is meer dan 80 procent van de bedrijfsmanagers ervan overtuigd dat AI en ML de operationele effectiviteit en besluitvorming verbeteren. Deze technologieën helpen beveiligingsteams om deze bedreigingen in een vroeger stadium te identificeren, het proces te automatiseren en de tijd die aan het herstelproces wordt besteed te verminderen. Wanneer AI-tools worden geïmplementeerd in CI/CD-oplossingen, analyseren ze IaC, containers en repositories vóór de implementatie ervan en bieden ze ontwikkelingsteams inzicht in mogelijke problemen die moeten worden aangepakt voordat ze het productieniveau bereiken.

Naast shift-left-scanning optimaliseert AI de runtime-bescherming door de ontdekte kwetsbaarheden te prioriteren op basis van exploiteerbaarheid, zakelijke impact en risicocontext. Geavanceerde tools kunnen hardgecodeerde inloggegevens, gelekte inloggegevens en zelfs verkeerd geconfigureerde AI/ML-modellen in live-omgevingen detecteren. Doorlopende posture-controles in meerdere cloud- en hybride omgevingen helpen ook om verkeerde configuraties, te ruime toegangsrechten en beleidsschendingen. Het resultaat is een effectievere en tijdige strategie voor kwetsbaarheidsbeheer die goed past in de snelle DevOps- en cloudomgevingen van vandaag.

Autonome detectie en respons van SentinelOne

Singularity™ Cloud Security combineert realtime detectie van bedreigingen, geautomatiseerde respons en lokale AI-processors om alle lagen van de cloudinfrastructuur te beveiligen. Het omvat alle omgevingen, waaronder publieke, private, on-premises en hybride clouds, en ondersteunt alle workloads, zoals VM's, Kubernetes, containers, serverless en databases. SentinelOne biedt diepere zichtbaarheid tijdens runtime en proactieve bescherming.

Belangrijkste mogelijkheden:

1. Realtime runtime-bescherming zonder kernelafhankelijkheden.
2. Prioritering van risico's tot op gedetailleerd niveau en gebruik van Verified Exploit Paths™.
3. Volledige forensische telemetrie voor alle workloads en cloudinfrastructuur.
4. Hyperautomatisering voor low-code/no-code herstelworkflows.
5. Grafische inventaris met aanpasbare detectieregels.

Bescherm uw cloudstack en verminder uw risico's van code tot productie – automatisch. Vraag vandaag nog een demo aan!

Integratie met XDR en Threat Intelligence

Kwetsbaarheidsbeheer gaat verder dan alleen identificatie en vereist tijdige context en respons. Wanneer geïntegreerd met een Extended Detection and Response (XDR)-platform, kunnen kwetsbaarheidsgegevens worden aangevuld met endpoint-, netwerk- en identiteitsinformatie voor meer zichtbaarheid. Hierdoor kunnen beveiligingsteams laagwaardige cloudgebeurtenissen koppelen aan hoogwaardige bedreigingsactiviteiten in de bedrijfsomgeving. Real-time dreigingsinformatie verbetert de detectiemogelijkheden door meer context te bieden aan IOC's en bekende tactieken van tegenstanders met elkaar te verbinden. Daardoor zijn herstelmaatregelen effectiever in termen van snelheid, precisie en consistentie met het dreigingsprofiel van de organisatie.

Belangrijkste voordelen:

1. Helpt bij het correleren van kwetsbaarheidsinformatie met de algehele activiteit binnen de bedrijfsomgeving.
2. Verbetert waarschuwingen met wereldwijde dreigingsinformatie voor realtime risicobeoordeling.
3. Ondersteunt domeinoverschrijdende correlatie tussen cloud-, eindpunt- en identiteitslagen.
4. Vermindert waarschuwingsmoeheid door contextuele analyse en slimme groepering van waarschuwingen.
5. Maakt snellere en geïntegreerde reacties op problemen mogelijk door gestroomlijnde herstelpaden.

Uitdagingen en beperkingen van AI in VM

AI verbetert het proces van kwetsbaarheidsbeheer, maar is geen wondermiddel. Enkele uitdagingen die specifiek zijn voor tools op basis van machine learning zijn onder meer datavooringenomenheid, interpreteerbaarheid en integratie. Hier bespreken we vijf specifieke kwesties die van invloed zijn op de effectiviteit van AI-kwetsbaarheidsbeheer en stellen we dat er behoefte is aan gematigd toezicht:

1. Datakwaliteit en -beschikbaarheid: Machine learning-modellen zijn afhankelijk van de beschikbaarheid van grote hoeveelheden schone gegevens waarop de modellen worden getraind. Dit betekent dat als de trainingsgegevens onvoldoende of verouderd zijn, AI mogelijk geen nieuwe exploitpatronen detecteert of zelfs valse positieven genereert. Bovendien belemmeren datasilo's het inzicht, omdat een beperkt perspectief op het netwerk de analyse verzwakt. Om gegevensbeperkingen aan te pakken, moeten er effectieve gegevensopnameprocessen zijn die meestal up-to-date zijn.
2. Interpreteerbaarheid van modellen: Veel van de moderne machine learning-algoritmen, met name deep learning, nemen beslissingen die moeilijk te begrijpen zijn. Het is soms zelfs een uitdaging om uit te leggen waarom het systeem een specifieke kwetsbaarheid heeft geïdentificeerd. Dit gebrek aan duidelijkheid leidt er vaak toe dat het systeem niet de nodige steun krijgt van leidinggevenden en kan ook een negatieve invloed hebben op de analyse van de onderliggende oorzaak. Tools die gebruiksvriendelijke dashboards koppelen aan geavanceerde AI-logica blijven van cruciaal belang voor een productieve omgeving voor het beheer van kwetsbaarheden met generatieve AI.
3. Overmatige afhankelijkheid van automatisering: Hoewel automatisering helpt om een deel van de last weg te nemen, kan het vertrouwen op AI-gebaseerde oplossingen tot dezelfde valkuilen leiden als het model of de gebruikte gegevens onjuist zijn. Tegenstanders kunnen inputs leveren die volledig verschillen van wat de oplossing verwacht, of verkeerde gegevens invoeren die het model niet kan verwerken. Het integreren van AI met menselijke beoordelingen of op tests gebaseerde verificaties kan effectief zijn om een sterke dekking te behouden. Deze combinatie maakt het mogelijk om fouten op te sporen voordat ze in het eindproduct worden opgenomen.
4. Complexiteit van integratie: Organisaties kunnen legacy-systemen of meerdere cloudomgevingen hebben, wat de implementatie van AI uitdagend maakt. Compatibiliteitsproblemen of geavanceerde resourcebehoeften belemmeren de snelle uitrol van AI-tools voor kwetsbaarheidsbeheer. Om deze uitdagingen aan te pakken, zijn aanpasbare structuren, degelijke API's en gekwalificeerd personeel nodig. Anders doet een gefragmenteerde of selectieve aanpak afbreuk aan het uitgebreide perspectief dat AI biedt.
5. Vijandige aanvallen op AI-systemen: Het gebruik van AI kan zelf worden bedreigd door modelvergiftiging of vijandige invoer, waardoor de beveiligingstool opnieuw een bedreiging vormt. Hackers die ontdekken hoe een applicatie voor kwetsbaarheidsbeheer ML gebruikt, kunnen payloads maken die detectie omzeilen. Het is cruciaal om de beveiliging van het AI-model, de hertrainingsprocedures en de herkomst van gegevens regelmatig te controleren; dit maakt AI-oplossingen voor kwetsbaarheidsbeheer effectief.

Veelvoorkomende kwetsbaarheden in AI- en ML-systemen

Met de toepassing van AI in gegevensanalyse, besluitvormingsprocessen en monitoring ontstaan nieuwe vormen van risico's. Deze verschillen van de gewone software-CVE's, die soms gericht zijn op gegevens- of modelmanipulaties. In de volgende paragrafen bespreken we verschillende vormen van AI-kwetsbaarheid die specifieker zijn en speciale aandacht verdienen.

1. Kwetsbaarheden door gegevensvergiftiging: De bedreigers injecteren kwaadaardige records in de trainingsgegevens, waardoor het gedrag van het AI-model wordt gewijzigd. Het model kan op een bepaald moment onjuiste voorspellingen genereren of nieuwe exploitroutes creëren. Om deze geavanceerde manipulaties te kunnen volhouden, is voortdurende monitoring van de nauwkeurigheid van de gegevens nodig. Deze dreiging benadrukt ook een van de aspecten van AI-kwetsbaarheidsbeheer, namelijk de juistheid van gegevens.
2. Adversarial attacks: Tegenstanders manipuleren invoer zoals afbeeldingen of tekst op een manier die buiten het menselijk waarnemingsvermogen ligt, waardoor de AI deze verkeerd classificeert. Deze vijandige voorbeelden voldoen niet aan de traditionele detectie- of classificatienormen. Het resultaat kan een aanzienlijk probleem vormen voor beveiligingstoepassingen als deze zijn gebaseerd op AI-detectie. Het huidige onderzoek naar vijandige training of robuustere modelarchitecturen is gericht op het aanpakken van dergelijke heimelijke vijandige aanvallen.
3. Modelonttrekking of -diefstal: Kwaadwillende gebruikers onderzoeken een AI-systeem en leren gaandeweg steeds meer over de structuur en configuraties ervan. Eenmaal gereconstrueerd, kan het gestolen model worden gebruikt om de verdedigingsmechanismen te omzeilen of eigendomsrechtelijk beschermde IP te repliceren. Gen AI-kwetsbaarheidsbeheer pakt dergelijke problemen aan door het aantal zoekopdrachten te beperken, het verbergen van modeloutputs of het gebruik van op encryptie gebaseerde oplossingen. Dit maakt de bescherming van de vertrouwelijkheid van modellen cruciaal voor de bescherming van intellectueel eigendom.
4. Modelomkeringaanvallen: Net als extractie wordt modelomkering ook gebruikt om meer te weten te komen over de trainingsgegevens uit de output van het model. Als er persoonlijke informatie is gebruikt voor de training, kunnen ze persoonlijke gegevens verkrijgen. Dit kan een probleem zijn voor de naleving van privacyregelgeving. Methoden zoals differentiële privacy of beperkte uitvoerlogging helpen daarom om de kans op inversiepogingen te verkleinen.
5. Configuratie- en implementatiefouten: AI-systemen vereisen bibliotheken, frameworks en omgevingsafhankelijkheden, en al deze elementen kunnen bekende kwetsbaarheden bevatten. Een simpele vergissing, zoals standaard inloggegevens of een niet-gepatcht container-besturingssysteem, kan leiden tot infiltratie. Tools voor het beheer van AI-kwetsbaarheden moeten deze lagen grondig scannen om ervoor te zorgen dat de hele AI-pijplijn wordt versterkt. Dit varieert van ontwikkelomgevingen tot productiediensten voor inferentie.

Best practices voor het beveiligen van AI-workloads en -pijplijnen

Voor het beveiligen van AI-oplossingen zijn zowel traditionele beveiligingsmaatregelen als AI-specifieke bescherming voor het model, de gegevens en de instellingen nodig. Hier zijn vijf tips om ervoor te zorgen dat uw organisatie een degelijk AI-kwetsbaarheidsbeheer handhaaft, van ontwikkeling tot implementatie:

1. Voer een grondige gegevensvalidatie uit: Elke dataset die wordt gebruikt om een ML-model te voeden, moet worden gevalideerd op authenticiteit en de aanwezigheid van uitschieters. Een andere voorzorgsmaatregel is ervoor te zorgen dat tools of scripts die worden gebruikt voor gegevensinvoer, twijfelachtige of buiten het bereik vallende invoer weigeren. Deze stap beschermt tegen data poisoning, oftewel het opzettelijk verstrekken van onjuiste gegevens aan het model om het vermogen om nauwkeurige voorspellingen te doen te compromitteren. Door de gegevensinvoer te controleren, voorkomen organisaties dergelijke manipulaties die het model compromitteren of mogelijkheden voor misbruik openen.
2. Gebruik veilige modelhosting: Modellen worden doorgaans uitgevoerd in containers of op specifieke hardware, zoals grafische verwerkingseenheden (GPU's). Gebruik passende maatregelen voor toegangscontrole, netwerksegmentatie en versleuteling voor de modelbestanden. Deze voorkomen directe pogingen tot modelroof en modelmanipulatie. Een aanpak op basis van kwetsbaarheidsbeheer of geïntegreerde scanning kan echter verifiëren of containerimages up-to-date zijn met patches.
3. Bedreigingsmodellering voor AI-pijplijnen: Houd bij dreigingsmodellering niet alleen rekening met de dreigingen die inherent zijn aan software, maar pak ook de dreigingen aan die kunnen bestaan in de gehele pijplijn van het ML-model, inclusief data-opname, feature engineering, training en inferentie. Zoek naar gebieden waar inloggegevens of API-sleutels aanwezig zijn – deze gebieden zijn knelpunten. Een gestructureerde aanpak zorgt ervoor dat AI-kwetsbaarheidsbeheer elke fase in ogenschouw neemt om te voorkomen dat er een maas in de wet ontstaat waarbij geen van de stappen wordt beschermd. Naarmate er nieuwe architectuurelementen verschijnen, wordt de bedreigingsmodellering voortdurend bijgewerkt.
4. Adversarial testing integreren: Probeer vijandige voorbeelden of verkeerde gegevens in uw AI-model in te voeren en observeer de verkeerde acties die het zal ondernemen. Tools die dergelijke voorbeelden produceren, bootsen het gedrag van echte aanvallers na. Vijandige tests worden regelmatig uitgevoerd om ervoor te zorgen dat het systeem wordt versterkt, want als er kwetsbaarheden worden gevonden, worden er wijzigingen in de code of het model aangebracht. Op de lange termijn zorgt deze cyclus ervoor dat modellen onkwetsbaar zijn voor nieuwe aanvalsstrategieën.
5. Automatiseer modelupdates en hertraining: Het is een veelgebruikte tactiek van aanvallers om zo snel mogelijk te handelen; statische modellen zijn dan niet zo effectief. Stel vaste intervallen vast waarin training kan worden herhaald of gebeurtenissen die training activeren als reactie op opkomende bedreigingen of veranderingen in gegevens. Deze aanpak weerspiegelt het concept van applicatielogica voor kwetsbaarheidsbeheer: patch code regelmatig om nieuwe fouten aan te pakken. Door planning wordt ook de hoeveelheid handmatig werk geminimaliseerd, waardoor teams zich kunnen concentreren op werk op hoger niveau, zoals incidentafhandeling of optimalisatie van de nauwkeurigheid van modellen.

AI-kwetsbaarheidsbeheer in de onderneming

Wanneer AI in grote organisaties wordt toegepast voor functies zoals voorspellende analyses of besluitvorming, introduceert het nieuwe risicoaspecten die mogelijk niet worden aangepakt door conventionele beveiligingsmodellen. Daarom heeft 75 procent van de ondernemingen tegenwoordig een beleid inzake de beveiliging, ethiek en governance van AI, zodat werknemers verantwoordelijk zijn voor het gebruik van gegevens en zich aan de regels houden. Een kleine 1% doet niets aan deze kwesties, wat impliceert dat het negeren van AI-risico's geleidelijk aan verdwijnt. De ontwikkeling van beleid zorgt ervoor dat er een duidelijke verantwoordelijkheidslijn is, waardoor de mogelijkheid van een kenniskloof tussen de ontwikkel-, datawetenschaps- en beveiligingsteams wordt geëlimineerd.

Het proces om AI-kwetsbaarheidsbeheer in de algemene bedrijfsbeveiliging op te nemen, vereist vaak cross-functionele commissies, personeelstraining en de integratie van automatiseringstools. Sommige bedrijven gebruiken hun op ML gebaseerde scanning of patch-orkestratie ook op beperkte schaal in bepaalde bedrijfsdivisies voordat ze op grote schaal overgaan tot implementatie. In elk geval is voortdurende communicatie over de verwachtingen ten aanzien van risico's en het tijdschema voor het aanpakken daarvan van cruciaal belang. Deze combinatie van beleid, processen en technologie vormt een solide kader voor de invoering van AI, dat een robuuste basis creëert en tegelijkertijd de daarmee samenhangende risico's vermijdt.

Overwegingen met betrekking tot compliance en governance

Wetten zoals de AVG of CCPA leggen de nadruk op het gebruik van gegevens, waardoor AI-gebaseerde systemen strenge privacymaatregelen moeten nemen. Als trainingsgegevens of logboeken niet op de juiste manier worden beheerd, kan dit leiden tot boetes en een aantasting van de reputatie van het bedrijf. Kaders zoals ISO 27001 of SOC 2 kunnen verwachtingen hebben met betrekking tot regelmatige scans en patches rond ML-diensten. Deze dynamiek stimuleert kwetsbaarheidsbeheer met behulp van AI-oplossingen die elke stap in de detectie- en herstelcyclus registreren, waardoor traceerbaarheid voor audits wordt gegarandeerd.

Governance is niet alleen een kwestie van compliance, maar heeft ook ethische aspecten, vooral voor generatieve AI of machine learning met toepassing op real-world data. Inzicht in hoe een model beslissingen neemt of hoe gebruikersgegevens de voorspellingen beïnvloeden, kan helpen om vertrouwen op te bouwen. De meeste formele beleidsregels voor AI-kwetsbaarheidsbeheer bevatten paragrafen over gegevensminimalisatie en interpreteerbaarheid. Op de lange termijn integreren deze kaders beveiliging, ethiek en naleving in één structurele aanpak voor het beheer van AI.

De toekomst van AI-gestuurd kwetsbaarheidsbeheer

Wanneer AI volledig is geïntegreerd in de bedrijfsomgeving, zal de interactie tussen complexe detectiemechanismen en even complexe bedreigingen nog belangrijker worden. De volgende generatie AI-oplossingen voor kwetsbaarheidsbeheer zal nog betere detectiemogelijkheden hebben, maar ze zullen te maken krijgen met een nieuw niveau van aanvallers die zich richten op AI-systemen. Hier zijn vijf opkomende trends die waarschijnlijk van invloed zullen zijn op de toekomstige ontwikkeling van AI-beveiliging:

1. Diepe integratie met DevSecOps-pijplijnen: In de toekomst zullen de scan- en patchprocessen worden geïntegreerd in de DevOps-omgeving, wat betekent dat ontwikkelaars er niets van zullen merken. Er is dus geen aparte beveiligingsstap van handmatige analyse. In plaats daarvan voorkomt AI-gebaseerde scanning onveilige merges of containerimages. Deze aanpak transformeert code-commits in realtime triggers voor scanning, waardoor gen AI-kwetsbaarheidsbeheer continu blijft.
2. Zelfherstellende AI-modellen: Terwijl de software van vandaag automatisch patches kan aanbrengen, kan de AI van morgen mogelijk zelfstandig data poisoning of kwaadaardige feedbackloops identificeren. In het geval van het detecteren van abnormale patronen kan het model terugkeren naar een vooraf gedefinieerde staat of zich in realtime aanpassen aan betrouwbare data. Deze veerkracht helpt om de neiging om elke kwetsbaarheid handmatig te moeten verhelpen tot een minimum te beperken. Na verloop van tijd zorgt zelfherstel voor robuuste, autonome systemen.
3. AI-samenwerking met EDR/XDR: Terwijl EDR- of XDR-oplossingen endpoint- of uitgebreide omgevingsgegevens verzamelen, bieden op AI gebaseerde oplossingen voor kwetsbaarheidsbeheer realtime correlatie van bedreigingen. Deze synergie brengt een aantal bedreigingen aan het licht die niet puur codegerelateerd zijn, maar gericht zijn op het kwaadwillige gebruik van AI. Naarmate het onderscheid tussen eindpunten en AI-services steeds minder duidelijk wordt, integreren gerichte oplossingen scanning, detectie en respons in één enkele architectuur.
4. Verbeterde technieken voor het waarborgen van privacy: Hackers kunnen informatie verkrijgen uit ML-outputs of de trainingsset, wat vragen oproept over de privacy van gegevens. Technieken zoals federated learning of differentiële privacy voorkomen dat gegevens worden gelekt, terwijl de effectiviteit van het model behouden blijft. Door deze technieken te gebruiken bij het beheer van AI-kwetsbaarheden, wordt de privacy van de algemene gebruiker niet in gevaar gebracht, zelfs als er gegevens worden gelekt. In de komende jaren kunnen we een wijdverbreide implementatie van privacybeschermende ML in alle sectoren verwachten.
5. Adversarially-Aware Development: Ontwikkelingsteams zullen een beter begrip van vijandige bedreigingen integreren en deze rechtstreeks in de AI-systemen coderen. Dit kan specifieke frameworks of bibliotheken met zich meebrengen die vijandige voorbeelden genereren of robuuste modeltests integreren. Na verloop van tijd zal AI-gebaseerd kwetsbaarheidsbeheer naadloos samensmelten met het coderingsproces, waardoor praktijken zoals vijandige training of randomisatie worden genormaliseerd om exploitatieoppervlakken te verminderen. Dit leidt tot robuustere, beter beveiligde AI-implementaties.

Conclusie

Het potentieel van AI op het gebied van analyse, automatisering en beveiliging is duidelijk, maar om het veilig te kunnen gebruiken, is een goede aanpak van AI-kwetsbaarheidsbeheer nodig. De bedreigingen variëren van het scannen van AI-gestuurde codepijplijnen tot het beschermen van machine learning-modellen tegen besmetting. Door middel van risicogebaseerde prioritering, goede patchcycli en degelijk gegevensbeheer kunnen organisaties de kracht van AI benutten en zich tegelijkertijd beschermen tegen cyberdreigingen. Hoewel het cruciaal is om op uw hoede te zijn, is het ook belangrijk om voortdurend te verbeteren: nieuwe bedreigingen beoordelen, AI-modellen bijwerken en naleving waarborgen. Bedrijven die deze tactieken in hun dagelijkse activiteiten integreren, bereiden zich voor op leiderschap en verantwoordelijkheid op het gebied van nalevingsvereisten en klanttevredenheid.

Concluderend is het van cruciaal belang om te vermelden dat AI-beveiliging de integratie van technologie, personeel en processen vereist. Deze inspanningen worden ondersteund door oplossingen zoals SentinelOne Singularity™, dat dreigingsinformatie combineert met autonome detectie om eventuele hiaten in de AI op te vullen. Als een AI-gerichte oplossing die speciaal is ontworpen voor dreigingsdetectie en -respons, versterkt SentinelOne de beveiliging van ML-systemen en -gegevens. Door het gebruik van een gelaagd model dat generatieve AI-beveiligingsscans en realtime respons integreert, kan het tijdvenster van kwetsbaarheid worden geminimaliseerd.

Bent u klaar om AI-kwetsbaarheidsbeheer te integreren met realtime detectie van bedreigingen voor een toekomstbestendige beveiligingsoplossing? Bel SentinelOne vandaag nog en ontdek hoe ons platform AI-gebaseerde kwetsbaarheidsprocessen verbetert voor een betere beveiliging.

FAQs

Wat is AI-kwetsbaarheidsbeheer?

AI-kwetsbaarheidsbeheer maakt gebruik van machine learning-algoritmen om beveiligingszwakheden in uw systemen op te sporen en te verhelpen. Het scant uw netwerken, analyseert datapatronen en spoort ongebruikelijke activiteiten op die mogelijk worden aangevallen. U kunt sneller detectie krijgen dan met traditionele methoden, omdat AI 24/7 werkt. Als u meerdere systemen moet monitoren, automatiseert AI-kwetsbaarheidsbeheer de prioritering van bedreigingen op basis van risiconiveaus.

Hoe wordt Gen AI gebruikt in kwetsbaarheidsbeheer?

Gen AI analyseert enorme hoeveelheden beveiligingsgegevens en vindt patronen die mensen mogelijk over het hoofd zien. Het voorspelt nieuwe kwetsbaarheden voordat ze schade veroorzaken. U kunt het gebruiken om bedreigingen automatisch te classificeren op basis van ernst en impact. Gen AI stelt ook oplossingen voor die zijn afgestemd op uw specifieke omgeving. Als u snellere responstijden nodig hebt, kan Gen AI automatische herstelacties activeren wanneer het kritieke bedreigingen detecteert.

Welke tools ondersteunen AI-gebaseerd kwetsbaarheidsbeheer?

Er zijn tools zoals SentinelOne Singularity XDR die AI gebruiken om de nieuwste kwetsbaarheden te detecteren. We raden u aan om tools te zoeken die zowel op handtekeningen als op gedrag gebaseerde detectie bieden, zoals SentinelOne. Voordat u een keuze maakt, moet u controleren of de oplossing kan worden geïntegreerd met uw bestaande beveiligingsstack.

Hoe verbetert AI de detectie van kwetsbaarheden en de reactie daarop?

AI scant uw systemen continu en vindt kwetsbaarheden die bij handmatig testen mogelijk over het hoofd worden gezien. U kunt realtime waarschuwingen ontvangen wanneer er verdachte activiteiten plaatsvinden. AI analyseert aanvalspatronen en rangschikt bedreigingen op basis van risicoscores. Als u systemen niet patcht, detecteert AI automatisch de hiaten. Een goed AI-systeem vermindert ook het aantal valse positieven, zodat uw beveiligingsteam geen tijd verspilt aan niet-problemen.

Wat zijn de voordelen van het gebruik van AI in applicaties voor kwetsbaarheidsbeheer?

U krijgt snellere detectie van en reactie op bedreigingen, soms binnen seconden in plaats van dagen. AI kan de analyse van enorme datasets aan die menselijke teams zouden overweldigen. Er zijn ook kostenbesparingen door het automatiseren van routinematige beveiligingstaken. Als u 24/7 monitoring nodig hebt, wordt AI nooit moe of afgeleid. U zult ook minder valse alarmen zien, waardoor uw beveiligingspersoneel zich kan concentreren op echte bedreigingen.