Acalvio — почему автономные противники вынуждают к фундаментальному пересмотру стратегии кибербезопасности

На протяжении десятилетий корпоративные стратегии кибербезопасности строились на одном базовом предположении: по другую сторону клавиатуры находится человек-атакующий. Это предположение больше не соответствует реальности.

Сегодня организации сталкиваются с автономными противниками, управляемыми ИИ, — системами, способными планировать, выполнять и адаптировать кибератаки с минимальным или вовсе без участия человека. Это уже не инструменты, помогающие злоумышленникам; всё чаще именно они и являются атакующими.

Данные threat intelligence подтверждают этот сдвиг. Продвинутые злоумышленники, включая группы с государственной поддержкой, уже используют цепочки атак, автоматизирующие разведку, сбор учётных данных, повышение привилегий и латеральное перемещение. В таких условиях защитные модели, рассчитанные на атаки с «человеческой» скоростью, просто не успевают.

Это больше не теория. Это операционная реальность.

Почему скорость переопределяет ландшафт угроз

Действия человека-атакующего ограничены естественными факторами. Он делает паузы, допускает ошибки и нуждается во времени для переоценки ситуации. Автономные системы — нет.

Противники, управляемые ИИ, ведут непрерывное зондирование, мгновенно адаптируются и масштабируются практически без затрат. Когда автоматизированный атакующий способен выполнять тысячи разведывательных действий в секунду, традиционные средства защиты — межсетевые экраны, оповещения и реагирование после инцидента — становятся по своей сути реактивными. К моменту расследования защитниками атакующий уже обучился и перешёл дальше.

Ключевой вопрос больше не звучит как «Как заблокировать каждое вторжение?». Теперь он звучит так: «Как сделать атаки экономически и операционно нецелесообразными?»

От блокирования атак к формированию поведения атакующего

Автономные атакующие создают стратегический парадокс. Их главная сила — автоматизация — одновременно является их слабостью.

ИИ-противники вынуждены доверять тому, что они наблюдают. Они агрегируют сложные среды, алгоритмически расставляют приоритеты целей и принимают решения на основе неполных данных. В отличие от людей, они не могут полагаться на интуицию или взять паузу для пересмотра предположений. Это открывает возможности для защитников.

Наиболее эффективный ответ автономным угрозам — не только превентивный, но и упреждающий. Сознательно формируя то, что ИИ атакующего «видит», как расставляет приоритеты и во что верит, защитники могут привести автономные атаки к саморазрушению. Эффективная упреждающая защита заставляет атакующих:

• Преследовать активы, не представляющие реальной ценности
• Игнорировать критически важные системы
• Тратить время и вычислительные ресурсы на обработку ложных сигналов
• Застревать под давлением противоречивой разведывательной информации

В результате атака становится саморазрушающейся.

Почему киберобман становится фундаментальным элементом

Киберобман — не новая концепция, однако ИИ радикально меняет его роль.

Против человека-атакующего обман работает как «растяжка». Против автономного атакующего он превращается в поверхность управления.

Развёртывая реалистичные приманки, honeytoken’ы и обманные активы, учитывающие ИИ, организации могут вводить автономных противников в заблуждение, не нарушая работу легитимных пользователей и бизнес-процессов. Цель заключается не в обмане ради обмана, а в восстановлении асимметрии — в том, чтобы снова сделать атаки дорогими, шумными и непривлекательными.

Этот подход соответствует видению Acalvio в области упреждающей кибербезопасности, где угрозы выявляются на ранних этапах, уводятся от продуктивных систем и нейтрализуются до нанесения ущерба.

Стратегический вопрос для исполнительного руководства

Рост автономных противников поднимает кибербезопасность с технического уровня на уровень стратегического управления. Киберзащита становится соревнованием скорости, стоимости и адаптивности.

Организации, полагающиеся исключительно на статические средства защиты, в конечном итоге проиграют. Те же, кто активно формирует поведение атакующих, вынуждают противников выбирать более лёгкие цели в других местах.

Вопрос для руководства теперь не «Были ли мы взломаны?», а «Контролируем ли мы опыт атакующего внутри нашей среды?»

Подготовка к автономному будущему

Атаки, управляемые ИИ, будут продолжать эволюционировать. Пытаться остановить этот процесс — нереалистично и непродуктивно. Однако организации могут контролировать, кто именно получает выгоду от автоматизации.

Успешные предприятия выйдут за рамки периметрального мышления и внедрят динамичные, основанные на аналитике архитектуры безопасности — системы, предназначенные для предугадывания действий противника, введения его в заблуждение и истощения ресурсов до того, как будет нанесён ущерб.

С автономной технологией киберобмана Acalvio, поставляемой Softprom в качестве официального дистрибьютора, организации могут сделать решительный шаг к защите своих сред от следующего поколения угроз, основанных на ИИ.