기계 속도에서 액세스 확보 : SASE가 AI 시대의 아키텍처 인 이유

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AI 기반의 적대자들은 빠른 모습을 재정의했습니다. 기계 속도에서 자격 증명. 이상 탐지를 물리 치는 행동 흉내. 및 피로 나 마찰없이 VPN 및 측면 이동 경로를 조사하는 자동 정찰. 이 위협 환경에서 전통적인 보안 액세스 모델은 더 이상 구식이 아닙니다. 그들은 위험합니다.

에 따르면 2025 보안 네트워크 액세스 보고서사이버 보안 전문가의 52%가 원격 연결성이 이제 가장 어려운 단일 리소스라고 말합니다. VPN은 하이브리드 작업의 무게로 깨지고 있습니다. SaaS와 원격 엔드 포인트는 조각난 보안 스택을 통해 미끄러 져 들어가고 있습니다. 주변은 사라 졌을뿐만 아니라 예측할 수없는 구름 네이티브 현실로 녹아 왔습니다.

이 Ai 연료 무기 경주에서 보안 액세스 서비스 에지 (SASE) 보안 아키텍처가 아닙니다. 기업을 방어하기위한 기본 제어 비행기입니다.

실제 위협은 단순한 노출이 아니라 AI-Accelerated 착취입니다.

모든 현대 위반에는 접근 남용이 포함됩니다. 타협 된 VPN 세션, 도난당한 Oauth 토큰 또는 지나치게 허용되는 SaaS 역할이든, 공격자는 깨지지 않습니다. AI는 단순히이 과정을 더 빠르고 감지하기가 더 어려워집니다.

기계 학습 모델은 이제 스피어 피싱 페이로드를 생성 할 수 있습니다 사용자 역할에 맞게 조정되었습니다. LLM은 맬웨어를 작성하고 스크립트를 난독 화하는 데 사용됩니다. 손상된 엔드 포인트는 행동 데이터를 회피 전술을 실시간으로 개선하는 공격자 시스템으로 되돌아갑니다.

그러나 대부분의 조직은 여전히 ​​정적 정책, 취성 네트워크 제어 및 레거시 액세스 방법에 의존합니다. 결과? AI 가시 된 측면 이동을위한 강한 활주로.

Sase :이 순간을 위해 설계되었습니다

SASE는 SD-WAN, ZERO Trust Network Access (ZTNA), SECG (Secure Web Gateway), CASB (Cloud Access Security Broker) 및 FWAAS (Firewall-As-A-Service)를 단일 클라우드 운송 직물로 통합합니다. 액세스를 정적 ​​구성이 아니라 동적 결정으로 취급합니다.

모든 요청은 실시간으로 평가됩니다. 사용자는 누구입니까? 그들은 어떤 장치를 사용하고 있습니까? 그들은 어디에서 로그인하고 있습니까? 그들은 자신처럼 행동하고 있습니까? 이러한 맥락에 따라 액세스는 즉시 부여, 도전 또는 취소됩니다. 이것은 자세 데크뿐만 아니라 실제로 제로 트러스트가 시행되는 방식입니다.

Sase는 모델을 뒤집습니다. 사용자와 앱은 더 이상 네트워크에 연결되지 않습니다. 그들은 정책을 통해 서로 연결합니다. 그리고 그 정책은 당신의 통제가 거주하는 곳입니다.

Goodbye VPN : 레거시 액세스는 열린 문입니다

VPN은 디지털 문제에 대한 아날로그 솔루션입니다. 플랫 네트워크 액세스를 생성하고 트래픽을 비효율적으로 경로로 발전 시키며 정적 자격 증명에 의존합니다. 사용자, 수비수의 불투명, 공격자의 골드 민족은 느립니다.

이 보고서는 다음을 확인합니다. 응답자의 절반 이상이 VPN이 보안하기에 가장 어려운 액세스 계층이라고 말합니다. 높은 대기 시간. 가시성이 좋지 않습니다. 일관되지 않은 집행. 더 나쁜 것은, 조직의 42%가 직원들이 외부인이 아닌 비즈니스 보안의 가장 높은 위험 그룹이라고 말합니다. 그것은 레거시 액세스에 대한 끔찍한 기소입니다.

SASE는 VPN 초크 포인트를 제거합니다. 사용자는 모든 것을 데이터 센터로 다시 터널링하는 대신 정책을 시행하고 이상을 감지하며 악의적 인 동작을 실시간으로 차단하는 검사 지점을 통해 필요한 앱에 직접 연결합니다.

AI 측면 : 기계 속도를위한 보안 인프라로서의 SASE

AI 위협에는 AI 방어가 필요합니다. 그러나 AI는 보거나 통제 할 수없는 것을 보호 할 수 없습니다. 그렇기 때문에 SASE는 단순한 보안 전달 모델이 아닙니다. 지능적이고 자동화 된 방어를 가능하게하는 인프라입니다.

SASE 플랫폼은 사용자, 장치, 위치, 앱 및 동작에 걸쳐 통합 원격 측정을 생성합니다. 이 풍부하고 정규화 된 데이터 세트는 AI 기반 탐지 모델을 연료로합니다. 머신 러닝은 패턴, 표면 이상을 찾고 정책 시행을 지속적으로 최적화 할 수 있습니다.

SASE를 사용하면 위협을 더 빨리 감지하는 것이 아니라 실시간으로 반응합니다. 상황에 맞는 액세스 컨트롤은 대역폭을 스로틀, 재 인증을 유발하거나 위험한 세션을 자동으로 분리 할 수 ​​있습니다. 인간의 반응자들은 화재 훈련이 아닌 전략에 중점을 둡니다.

선택은 이제 : 조각난 또는 미래 방지

Sase는 트렌드가 아닙니다. 불가피합니다. 문제는 조직이 자신의 조건에 따라이를 채택하는지 또는 위반 후에 손을 내밀어야하는지 여부입니다.

AI가 지배하는 위협 환경에서 우승자는 기계 속도 보안을 위해 디자인하는 사람들이 될 것입니다. 통일 된 가시성. 적응 형 제어. 실시간 집행. 이것들은 미래의 요구 사항이 아닙니다. 그들은 오늘날의 최소값입니다.

Sase는 그들을 가능하게합니다.

따라서 실제 질문은 SASE를 배포 할 여유가 있는지 여부가 아닙니다.

당신이 감당할 수 있는지 여부입니다.

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