인공 지능 (AI)은 오랫동안 기술 헤드 라인의 사랑이었습니다. 모든 팡파르를 사용하면 비즈니스가 도구를 마스터했다고 가정 할 것입니다. 그러나 버즈 아래에서 AI의 진정한 잠재력은 여전히 미개척 상태입니다.
2021 년에 신원 도용 자원 센터가 시계를 기록했습니다 1,862 데이터 유출. 오늘날, 턱이 떨어집니다 17 억 명 기관총 속도로 작동하는 사이버 범죄자에 의해 개인 데이터가 열려있었습니다. 요컨대, 회사가 AI를 반짝이는 참신으로 땜질하는 동안 나쁜 사람들은 치명적으로 심각하게 받아 들였습니다.
불일치는 구식 방어에서 비롯됩니다. 많은 조직들이 더 간단한 시간 동안 구축 된 구식 신뢰 개념에 달라 붙는 레거시 도구로 계속 절뚝 거리고 있습니다. 한편, 공격자들은 전통적인 방어가 적응할 수있는 것보다 빠르게 발전하는 파일리스 맬웨어 및 다형성 코드로 이러한 방어를 우회하도록 생성 AI (Genai)를 수용했습니다.
랩톱, 데스크톱, 스마트 폰 및 IoT 장치가 계속 곱하면 취약점의 창이 확장됩니다. 엔드 포인트 관리는 이러한 증가하는 도전을 충족시키기 위해 진화해야합니다.
Genai가 지원 심연에서 그것을 구출하는 방법
우리는 모두 고객 지원 기술자가 기술 혼란을 풀기 위해 대기하는 대기입니다. 수천 개의 티켓이 쌓이면서 지원 팀은 기기 생태계, 원격 인력 및 끊임없는 사이버 위협으로 얇게 늘어납니다. 다행히도 엘리자1960 년대 휴먼 컴퓨터 대화에서 우리는 기본 대본에서 Alexa의 부드러운 반응으로, 이제 Bard와 같은 Genai 발전소로 뛰어 들었습니다.
그림 : 사용자의 방화벽 설정이 집중되어 있습니다. 과거에는 티켓을 기록하고 기다릴 것입니다. 이제 Genai 기반 가상 어시스턴트는 1 초 만에 결함을 진단하고 단계별 수정을 제공 할 수 있습니다. 이러한 에이전트는 또한 사용자에게 온 보딩을 통해 사용자를 안내하고 정책 기반 쿼리를 명확하게하며 연결 딸꾹질을 해결하여보다 전략적인 작업을 위해 IT 팀을 해제 할 수 있습니다.
더 나은 것은, 밀집된 문서화 또는 용어를 디코딩하는 대신, Genai Chatbots는 직원들이 회사가 제공 한 자원을 활용하여 정확한 솔루션을 표면하는 데 도움이됩니다.
Genai 영향은 사용자 지원에서 멈추지 않습니다. 예를 들어, 엔드 포인트가 실패한 업데이트 또는 악의적 인 충돌 측면에서 우연히 발견되면 Genai는 조직의 통합 엔드 포인트 관리 (UEM) 솔루션 및 교차 참조 사용자 보고서에서 로그를 해석하여 IT 관리자가 문제를 해결할 수 있도록합니다. Genai는 사용자 지원 및 시스템 수준 진단을 브리징하여 병목에서 전략 자산으로 전환합니다.
Genai와 함께 엔드 포인트 보안 간격을 닫습니다
평균적으로 위반 테이크를 식별하고 포함하는 277 일 그리고 무기화 된 AI는이 격차를 막기가 더 어려워지고 있습니다. 경영진의 90%가 AI 기반 공격을 폭풍우로 보는 반면 3 분의 1 조직은 여전히 Genai 위협에 대한 방어에 대한 문서화 된 전략이 부족합니다. 더 나쁜 것은, 적대자들은 이제 AI를 사용하여 네트워크 트래픽 내에서 움직임을 위장하여 감지하기가 더 어려워집니다.
예를 들어 Kimsuky (일명 Emerald Sleet)를 가져 가십시오. 이 노스-코어 링크 된 위협 행위자는 복잡한 8 단계 공격 체인으로 유명합니다. 이 그룹은 합법적 인 클라우드 서비스를 이용하여 연속 정찰, 회피 및 적응을 위해 AI를 활용하면서 조화를 이룹니다.
이러한 정교한 공격에 대한 반응성 방어에 의존하는 것은 잃어버린 베팅으로 판명되었습니다. 적대자들이 몇 분 안에 시스템을 위반할 수있는 세상에서, 데이터를 수집하는 데 하루가 걸리고 검색을 실행하는 다른 전투는 잃어버린 전투입니다. 가트너가 제안한 바와 같이 더 똑똑한 방법은 AI-강화 보안 도구를 힘의 승수로 보는 것입니다. 노련한 전문가는 비즈니스 컨텍스트가 필요한 미묘한 결정을 처리하고 AI가 로그를 구문 분석하고, 역사적 데이터를 배우고, 패턴을 발견하고, 파산하기 전에 문제를 예상합니다.
방대한 데이터 세트를 분석하는 능력 이상으로 AI를 조직의 엔드 포인트 관리 프레임 워크에 포함시키는 것은 다른 장점이 있습니다. 예를 들어, 관리인은 “90 일 안에 어떤 장치가 업데이트되지 않았습니까?”와 같은 일반적인 질문을 할 수 있습니다. 또는 “구식 바이러스 백신에 몇 개의 엔드 포인트가 실행되고 있습니까?” 조직의 UEM 플랫폼 내에 내장 된 AI는 요청을 처리하고, 엔드 포인트 데이터를 파헤 치고, 자세한 보고서를 제공하여 관리인이 더 빠르고 똑똑한 결정을 내릴 수있게합니다.
기기가 규정 준수를 중단 할 때, 아마도 무단 응용 프로그램을 설치함으로써 Genai는 컨텍스트를 분석하고 UEM을 통해 최상의 동작 실행 파일을 권장 할 수 있습니다. 이로 인해 문제 식별과 해결 사이의 시간이 줄어들어 엔드 포인트가 준수하고 안전하며 운영되도록합니다. AI는 개별 발생률 외에도 전체 장치 차량을 GDPR, HIPAA 또는 업계별로 의무적으로 규제 표준과 지속적으로 모니터링하고 정렬하여 준수 문제를 해결합니다.
적대적 가장자리를 벗어나려면 조직은 방어 AI를 선택해야합니다. 에이전트 또는 사용자의 인증 레이어를 사용하여 엔드 포인트를 과부하시키는 대신 조직은 AI를 사이버 보안 스택으로 짜는 전략적 레이아웃이 필요합니다.
Genai 기반 자동화 : 스크립팅 및 그 이상의 혁명
수년 동안 IT 팀은 반복적 인 작업을 자동화하고 일관된 배포를 보장하며 슬립 업을 최소화하며 워크 플로우를 간소화하기 위해 스크립트에 기대어 왔습니다. 그러나 전문 코더의 경우에도 엔드 포인트를 관리하기위한 글쓰기 및 미세 조정 스크립트는 슬로그가 될 수 있습니다.
Genai는 No-Code Automation으로 대담한 도약으로 이러한 장벽을 제거했습니다. It Admins는 이제 스크립트에서 수동으로 작업하는 대신 PowerShell 스크립트를 생성하여 최신 패치를 배포 할 수 있으며 솔루션은 몇 초 안에 즉시 실행되는 코드를 뱉어냅니다. UEM 솔루션과 짝을 이루어 IT 관리자는 수천 개의 장치에서 스크립트를 쉽게 실행할 수 있습니다. Hexnode Genie와 같은 도구는 Admins가 다양한 함대에 맞게 조정 된 버전을 생성, 검증, 조정 또는 요청하여 한 걸음 더 나아갑니다.
자동화를 넘어 Genai는 제로 트러스트 프레임 워크의 도메인으로 들어 왔습니다. Zero Trust는 모든 액세스 요청에 대한 끊임없는 검증을 요구하지만 Genai는 실시간으로 위협을 적극적으로 스캔, 조사 및 중립화하는 도전에 부응합니다. 고급 보안 플랫폼은 이제 엔드 포인트 감지 및 응답 (EDR), 확장 감지 및 응답 (XDR) 및 정체성 보호를 통합 AI 중심 방패로 직조합니다. 의심스러운 로그인이 엔드 포인트에서 핑 될 때, Genai는 단지 그것을 플래그하지 않습니다. 네트워크 데이터를 교차 참조하고 위험을 평가하며 필요한 경우 잠금을 유발합니다.
테이크 아웃은 분명합니다. 자갈을 쌓은 솔루션은 정적 방어를 능가하도록 설계된 위협을 방어하기에 충분하지 않습니다. 이 증가하는 AI 무기 경쟁에서 어제의 방어에 집착하는 것은 단순한 도박이 아닙니다. 패배를위한 청사진입니다. 기업은 AI를 전통적인 솔루션의 동반자로 받아 들여야합니다. 더 빨리, 엔드 포인트 관리는 IT 생태계에서 자율적 실체가되어 진화하는 위협을 감지하고 완화하기 전에 완전한 위반으로 이어질 것입니다.
게시물 적대적 가장자리를 벗어짐 : 종말점 관리가 AI 업그레이드가 필요한 이유 먼저 나타났습니다 Unite.ai.
