Nowoczesne podejście do analizy ryzyka i predykcji zagrożeń
Wyobraźcie sobie, że ktoś przejmuje dostęp do konta administratora w Waszej organizacji. Atakujący nie zostawia oczywistych śladów, nie łamie hasła siłowo, nie używa podejrzanego malware’u. Po prostu korzysta z dostępu w sposób, który – na pierwszy rzut oka – wygląda normalnie. Loguje się do systemu, wykonuje operacje, ale coś jest nie tak. Używa innej przeglądarki, pracuje w godzinach, w których dany użytkownik nigdy się nie loguje, a jego działania odbiegają od dotychczasowych schematów. I tu wchodzi sztuczna inteligencja – cała na biało – która zauważa tę subtelną różnicę i podnosi alarm.
AI w PAM – czyli co właściwie się zmienia?
Zarządzanie dostępem uprzywilejowanym (PAM) od dawna opiera się na klasycznych metodach zabezpieczeń: politykach haseł, ograniczeniach dostępu, monitoringu sesji. To działa, ale atakujący są coraz sprytniejsi i potrafią omijać tradycyjne mechanizmy. AI zmienia ten krajobraz, bo zamiast polegać na sztywnych regułach, analizuje zachowania użytkowników i sama uczy się, co jest normą, a co odchyleniem.
Tradycyjny monitoring bazuje na prostych alertach – ktoś zalogował się z innego kraju? Alarm! Ale co, jeśli ten użytkownik faktycznie jest w delegacji? Co, jeśli pracował tam już kilka razy? Albo jeśli jego konto jest używane przez atakującego, który starannie naśladuje jego zachowanie? AI w PAM pozwala wychwycić niuanse – sprawdza częstotliwość logowań, typowe pory aktywności, schematy działań i na tej podstawie wykrywa anomalie.
Wykrywanie podejrzanych zachowań – jak AI odróżnia realne zagrożenia od fałszywych alarmów?
Największym wyzwaniem w bezpieczeństwie IT jest to, żeby z jednej strony wykrywać realne zagrożenia, ale z drugiej – nie zalewać zespołów SOC masą fałszywych alertów. W klasycznych systemach bezpieczeństwa zdarza się, że 90% powiadomień to tzw. false positives. AI wprowadza tu rewolucję, bo nie reaguje na pojedyncze zdarzenie, tylko patrzy na kontekst.
Przykład? Wasz administrator loguje się z innej lokalizacji niż zwykle. Czy to problem? Może. Ale jeśli jego schemat pracy już wcześniej obejmował wyjazdy służbowe do tego kraju, a urządzenie, z którego się loguje, jest mu znane – AI nie będzie bić na alarm. Jeśli natomiast ten sam użytkownik loguje się o nietypowej porze, z nieznanego sprzętu i wykonuje operacje, których wcześniej nie robił – system podnosi czerwoną flagę.
AI uczy się na podstawie rzeczywistego zachowania użytkowników, dzięki czemu potrafi wykryć subtelne odstępstwa, których tradycyjny monitoring by nie zauważył. Oznacza to mniej fałszywych alarmów, a więcej realnych ostrzeżeń o potencjalnych zagrożeniach.
Nie tylko wykrywanie, ale i predykcja zagrożeń
AI nie ogranicza się tylko do analizy tego, co już się wydarzyło – potrafi również przewidywać zagrożenia. Dzięki mechanizmom uczenia maszynowego system jest w stanie rozpoznać wzorce działań, które często prowadzą do incydentów bezpieczeństwa.
Jeśli w organizacji dochodzi do prób dostępu do konta w dziwnych godzinach, nagłych zmian konfiguracji lub nieautoryzowanych prób podnoszenia uprawnień, AI może przewidzieć, że wkrótce nastąpi eskalacja ataku. W efekcie można podjąć działania prewencyjne – zablokować podejrzaną sesję, wymusić dodatkową autoryzację, a nawet powiadomić administratora, zanim jeszcze stanie się coś poważnego.
AI w PAM – realne korzyści dla Waszej organizacji
Wdrożenie AI do zarządzania dostępem uprzywilejowanym to przede wszystkim większa skuteczność w wykrywaniu zagrożeń i mniej pracy dla administratorów. Automatyzacja pozwala szybciej identyfikować incydenty, a jednocześnie ogranicza liczbę fałszywych alarmów.
Dla zespołów IT oznacza to mniej czasu spędzonego na analizie nieistotnych powiadomień i więcej uwagi poświęconej rzeczywistym zagrożeniom. Dla organizacji – lepszą ochronę przed atakami, które mogłyby pozostać niezauważone przy tradycyjnych metodach.
Fudo Security i AI – jak to działa w praktyce?
Jeśli zastanawiacie się, jak to wygląda w rzeczywistych wdrożeniach, warto przyjrzeć się Fudo Security. W swoich rozwiązaniach stosujemy mechanizmy analizy behawioralnej i uczenia maszynowego, które pozwalają na wykrywanie nietypowych aktywności w czasie rzeczywistym.
Przykładowo, jeśli administrator zazwyczaj loguje się do systemu w godzinach 8:00–16:00, a nagle zaczyna wykonywać operacje o 3:00 w nocy, Fudo nie tylko to zauważy, ale też oceni, czy jest to jednorazowy przypadek, czy może oznaka przejęcia konta. Jeśli system uzna aktywność za podejrzaną, może automatycznie wymusić dodatkową weryfikację, np. poprzez MFA, albo nawet czasowo zablokować sesję.
Pokażemy Ci, jak działa FUDO (PAM) w praktyce i doradzimy, jak dostosować je, aby spełniało wymogi DORA. Zapisz się na darmową konsultacje.
Co dalej? Przyszłość AI w PAM
Widzimy, że sztuczna inteligencja w PAM to dopiero początek. W kolejnych latach możemy spodziewać się jeszcze bardziej zaawansowanych modeli predykcyjnych, które będą łączyć dane z różnych systemów – nie tylko PAM, ale też SIEM, XDR czy nawet EDR.
Docelowo AI może stać się w pełni autonomicznym systemem reagowania na incydenty, eliminującym zagrożenia bez konieczności interwencji człowieka. Właśnie w tym kierunku zmierzają rozwiązania klasy Zero Trust, gdzie AI pełni rolę strażnika, który nieustannie analizuje dostęp, monitoruje aktywność użytkowników i dba o to, by każdy przyznany dostęp był uzasadniony i bezpieczny.
Podsumowanie
Sztuczna inteligencja w PAM to krok w stronę bardziej inteligentnego, adaptacyjnego podejścia do bezpieczeństwa. Zamiast polegać na statycznych zasadach i ręcznym monitorowaniu sesji, możecie mieć system, który samodzielnie analizuje dane, uczy się zachowań użytkowników i automatycznie reaguje na zagrożenia.
Czy AI rozwiąże wszystkie problemy w IT Security? Pewnie nie. Ale może znacząco podnieść poziom ochrony i sprawić, że atakujący będą mieli znacznie trudniejsze zadanie. A to już całkiem niezły start.
