ИИ в облачной безопасности: 10 лучших способов изменить игру

• АИ/МЛ
• 15 июля 2025 г.

Руши Патель

С ростом популярности облачных вычислений и растущей пользовательской базы, новые угрозы также появляются быстрыми темпами. Ваши традиционные подходы к облачной безопасности могут не соответствовать защите и защите вашей облачной среды. Именно здесь облачная безопасность ИИ появляется в качестве окончательного решения, обеспечивая автоматическую идентификацию угроз и смягчение их последствий, оптимизацию политики безопасности и многое другое. Прочитайте этот блог, чтобы узнать различные роли ИИ в облачной безопасности, чтобы обеспечить лучшую и безопасную цифровую рабочую силу.

Облачные среды быстро растут. 94% организаций уже имеют свои рабочие нагрузки в облаке и 41,4% ИТ-лидеров планируют мигрировать в облако, как упоминалось в отчете. облачная статистикаЭто растущее внедрение облачных технологий также приводит к росту и развитию угроз безопасности, в результате чего около 80% компаний сталкиваются с высокими ценами.

Вы можете спасти свою организацию от этих угроз и вывести на передний план скорость, точность и прогностическую защиту, используя ИИ в своей работе. Облачные службы безопасности.

В этом блоге рассматриваются проблемы традиционных методов и представлены 11 мощных ролей ИИ, меняющих защиту облака.

Почему облачная безопасность больше не является «опцией»

Традиционный Облачная безопасность лучшие практики В частности, когда кибер-атакующие становятся умнее, используя ИИ-инженерию для взлома систем, даже облачной экосистемы. Кроме того, облако больше не просто вариант хранения, а скорее цифровое сердце для бизнеса.

Со временем она становится динамичной и сложной по своей природе, требуя более гибких и адаптируемых решений. В таком сценарии очень очевидно, что традиционная облачная безопасность достигла своей критической точки, борясь со скоростью и масштабом облачных операций и оставляя экосистему уязвимой для сложных облачных угроз.

Есть и другие причины, которые связаны с тем, что традиционная облачная безопасность зависит от:

• Конфигурация ручного правила, которая не может идти в ногу с динамическими облачными средами, особенно при автоматическом масштабировании или использовании эфемерных контейнеров.
• Известные шаблоны угроз, которые могут пропустить эксплойты нулевого дня, атаки наполнителей и вредоносное ПО, созданное ИИ.
• Правила, которые ежедневно генерируют тысячи предупреждений о низкой точности, приводят к утомлению, тонущему команды SOC.
• Ручное исследование и ответ, которые могут занять от нескольких часов до нескольких дней.
• Ручные аудиты, которые часто не имеют возможности отслеживать соответствие в режиме реального времени на платформах AWS / Google Cloud / Azure и локальных системах.

Каковы преимущества использования облачной безопасности на основе ИИ?

Появление синергии ИИ и облачных вычислений является естественной эволюцией технологического ландшафта.

Облачные платформы быстро движутся, огромны и получают большие объемы данных. Когда они имеют дело с огромными объемами журналов, телеметрии и доступа к данным в режиме реального времени, очевидно, что устаревшие подходы к безопасности и инструменты разрушаются в условиях сложности облака.

Вот как основные возможности ИИ решают современные пробелы в безопасности:

• Обнаружение угроз в реальном времени по шкале: Системы на базе ИИ могут сканировать петабайт данных за считанные секунды и выявлять признаки угроз, которые люди или статические системы пропустят.
• Поведенческий интеллект: В отличие от безопасности на основе правил, ИИ адаптируется к поведению и обнаруживает отклонения. Это имеет решающее значение, когда речь идет об атаках нулевого дня или угрозах, основанных на идентификации, которые не запускают известные подписи.
• Непрерывное обучение и адаптация: Системы ИИ постоянно учатся и адаптируются с использованием новой информации об угрозах.
• Автоматизация и гиперскоростной ответ: ИИ автоматически определяет приоритеты критических оповещений и организует ответы.
• Прогнозирование рисков: ИИ не только распознает угрозы, но и соотносит слабые конфигурации, риски пользователей и информацию об угрозах с вероятностью нарушения.

11 главных ролей ИИ в облачной безопасности

От улучшения управления облачной безопасностью до автоматизации обнаружения угроз и обнаружения аномалий до оптимизации политики безопасности в облаке, давайте рассмотрим 11 главных ролей ИИ в повышении безопасности облака:

1.Управление облачной безопасностью (CSPM)

КСММ CSPM постоянно отслеживает и оценивает положение безопасности облачных систем и инфраструктуры, выявляя и устраняя неверные конфигурации, нарушения соответствия и другие потенциальные риски безопасности в облачных средах.

Без ИИ:

Поскольку CSPM является непрерывным процессом, командам безопасности приходится вручную сканировать облачную среду для выявления неправильных конфигураций с использованием статических правил. Этот ручной процесс может занять много времени и быть реактивным и, возможно, оставлять место для человеческих ошибок (например, публичные ведра S3, сверхпривилегированные роли IAM).

С ИИ: 

Вы можете внедрить агенты ИИ, которые могут отслеживать и обнаруживать неверные конфигурации в режиме реального времени по сравнению с такими эталонами, как CIS AWS Foundations. Эти агенты затем могут обнаруживать или даже автоматизировать восстановление для обеспечения безопасной облачной среды.

2. Обнаружение угрозы

Облачное обнаружение угроз — это процесс выявления потенциальных и активных киберугроз окружающей среде, помогающий организациям оперативно реагировать на смягчение потенциального ущерба.Облачно включает в себя постоянный мониторинг сетевого трафика, анализ журналов безопасности и глубокий анализ системных действий для выявления признаков вредоносных действий или несанкционированного доступа.

Без ИИ:

Традиционные подходы и инструменты облачной безопасности основаны на обнаружении сигнатур, которые могут не сработать при новых атаках (также известных как полиморфные атаки, которые являются уникальными или постоянно меняющимися кодами).

С ИИ:

При использовании ИИ для облачной безопасности он соотносит сетевую телеметрию, поведение конечных точек и интеллект угроз с использованием глубокого обучения для определения показателей компромисса (IoC) или показателей атаки (IoAs) с большей скоростью и точностью.

3. Идентификация аномалий

Процесс обнаружения необычных или неожиданных закономерностей или событий, отклоняющихся от идеального поведения в облачной среде, называется идентификацией аномалий.Здесь аномалиями могут быть потенциальные проблемы, нарушения безопасности или что-то еще.

Без ИИ:

Не используя искусственный интеллект и машинное обучение в облачной безопасности, специально для идентификации аномалий, это может быть сложно и часто напичкано ручными процессами. Вы должны полагаться на системы, основанные на правилах, установленные методы мониторинга и опыт аналитиков-людей. Все это может сделать идентификацию аномалий медленной, менее точной и более подверженной ошибкам.

С ИИ:

Использование ИИ для обнаружения аномалий в облачной среде похоже на использование бдительного, всегда включенного охранника и радара атаки нулевого дня, который идентифицирует необычное или отклоняющееся поведение сети. ИИ узнает, как выглядит «нормальный» и отмечает отклонения в реальном времени. Это действие уменьшает ложные срабатывания и помогает поддерживать безопасную, эффективную и экономичную облачную среду.

4.Укрепление контроля доступа

В облачной среде контроль доступа определяет и настраивает роли пользователей, разрешения и механизмы аутентификации, а также доступ к ресурсам. Эта настройка определяет правила для того, кто может получить доступ к облачным ресурсам и на каком уровне. Обычно это делается при принятии и мониторинге ресурсов. Интеграция облаков Вносите изменения в свою экосистему и вносите изменения в элементы управления доступом по мере его развития.

Без ИИ:

Традиционно управление доступом к облачной среде осуществляется с помощью таких методов, как управление доступом на основе ролей (RBAC), дискреционный контроль доступа (DAC) и обязательный контроль доступа (MAC).

Без ИИ управление облачным контролем доступа подобно решению сложной и постоянно меняющейся головоломки. Нужно делать все, от настройки до мониторинга и аудита, с помощью ручного процесса, что приводит к слепым пятнам, неэффективности и повышенному риску.

С ИИ:

ИИ делает доступ к облачной среде динамичным и контекстно-осведомленным, а также адаптируется к поведению и местоположению пользователей на основе связанных с этим рисков. ИИ также помогает использовать подходы «точно в срок» (JIT) или «достаточно» (JEA) на основе поведения пользователей, уделяя особое внимание ограничению доступа к системам и данным.

Мало того, вы даже можете использовать ИИ для реализации ролей IAM и принципов нулевого доверия, которые гарантируют, что ни одному пользователю или устройству нельзя доверять по умолчанию. Следовательно, настоятельно рекомендуется для медицинских, финансовых и государственных органов использовать ИИ, чтобы по крайней мере защитить свои средства управления доступом к облаку. Медицинские организации используют Google Cloud для максимальной выгоды.

5. Обнаружение вредоносных программ

Вредоносное ПО предназначено для нанесения вреда или эксплуатации систем, сетей или устройств. Они могут проникать в облачную среду через скомпрометированные учетные данные, инъекции вредоносных программ, загрузку вредоносных файлов, API, бессерверные функции или даже во время работы в реальном времени. облачная миграция.

Они могут входить в облачную систему в любой форме, включая вирусы, черви, трояны, шпионские программы, рекламные программы или даже вымогатели. Такой уровень скомпрометированной облачной безопасности может стоить миллионы долларов, при этом средняя стоимость превышает 4,27 миллиона долларов, сообщает IBM.

Без ИИ:

Команда, не имеющая ИИ в обнаружении облачных вредоносных программ, борется с масштабируемостью, обнаружением новых атак, обработкой и анализом огромного количества данных, генерируемых в современном облаке. Это связано с тем, что команда в основном полагается на ручные аудиты и системы на основе подписи / правил, которые не могут идти в ногу с продвинутыми угрозами.

С ИИ:

Облачная безопасность ИИ использует машинное обучение для распознавания образов и поведенческого анализа для обнаружения аномалий и вредоносного поведения для обнаружения вредоносных программ, которые могут пропустить системы на основе подписи. Инструменты облачной безопасности на основе ИИ используют передовые методы уклонения (AET) для анализа обширных данных, поступающих из различных источников, для обнаружения и реагирования как на известные, так и на неизвестные угрозы в режиме реального времени.

6. Богатый поведенческий анализ и UEBA

Поведенческий анализ, в частности, User and Entity Behavior Analytics (UEBA), важен в облачных средах. И это потому, что существует множество пользователей, устройств и приложений, получающих доступ к конфиденциальным данным, хранящимся в облаке. Этот процесс помогает анализировать модели поведения пользователей и объектов в реальном времени и обнаруживать аномалии и угрозы, которые традиционные меры безопасности облака могут пропустить. Это дает видимость над угрозами, прежде чем они обострятся.

Без ИИ:

Традиционно, внедрение поведенческого анализа и UEBA может включать в себя использование основных инструментов и методов безопасности. Процесс включает в себя сбор данных из журналов из различных источников, журналы мониторинга сети, анализ данных для уточнения нормального поведения и установления исходных условий, а также обнаружение отклонений, которые могут указывать на потенциальные угрозы.

Однако, выполнение этого процесса в масштабе может столкнуться с трудностями в выявлении необычного поведения пользователя, выходящего за рамки заранее установленных правил и затрудняющего улавливание внутренних угроз.

С ИИ:

Когда вы используете UEBA с искусственным интеллектом, становится легче идентифицировать угрозы с высокой степенью точности. Почему? Потому что они обучаются на обширных наборах данных, описывающих агрегированное и анонимное поведение пользователей, заставляя их изучать шаблоны. Многие эксперты по облачной безопасности также считают UEBA с искусственным интеллектом эффективным в обнаружении скомпрометированных учетных данных, эскалации привилегий или бокового движения в режиме реального времени, что он делает с помощью шаблонов входа в систему, использования и другого анализа поведения.

7. Реакция на инциденты

Мы знаем, что облако стало основной частью большинства предприятий, доверяя ему хранить свою деловую информацию. Вот почему необходим быстрый ответ на проблемы безопасности облака. Чем быстрее ответ на инцидент, тем более сведен к минимуму ущерб, гарантия непрерывности бизнеса, поддержание доверия во время и после инцидента безопасности, лучшее соблюдение нормативных требований и более сильная позиция безопасности может быть обеспечена.

Без ИИ:

Реакция на инциденты часто медленная и очень ручная, когда команды анализируют огромные объемы данных для анализа предупреждений, расследования угроз и принятия мер.

С ИИ:

Они обеспечивают облачную защиту от инцидентов, автоматизируя обнаружение угроз и соотнося сигналы угроз, оптимизируя расследование и улучшая возможности прогнозирования. Не только это, ИИ также помогает мгновенно изолировать зараженные случаи и смягчать ущерб.

8. Аудит соответствия

Аудит соответствия облачным технологиям имеет решающее значение для организаций. Этот аудит помогает выявлять и устранять пробелы в безопасности при соблюдении правил. Этот процесс не только помогает им защитить свои конфиденциальные данные, но и предотвращает потенциальные юридические и финансовые последствия и поддерживает сильную репутацию на рынке.

Без ИИ:

При проведении аудита соответствия облачным технологиям вручную вы будете чувствовать себя как в сложном лабиринте постоянно меняющихся стен. Во время этого вам нужно пройти обширную подготовку, собрать разрозненные доказательства и разобраться с присущими облачным средам сложностями. Процесс в масштабе не только трудоемкий и ресурсоемкий, но также может привести к потенциальным сбоям в обычных операциях, если они не планируются или не выполняются эффективно.

С ИИ:

При использовании ИИ для аудита соответствия облачным технологиям он проходит непрерывный процесс аудита облачных активов и конфигураций, идущих вразрез с фреймворками. После идентификации он распознает нарушения на ранней стадии и генерирует отчеты по мере необходимости.

9. Прогнозирование угроз и управление рисками

Облачные среды подвержены угрозам и рискам, таким как утечка данных, угон учетных записей, потеря данных, а иногда и инсайдерские угрозы. Облако может столкнуться с проблемами из-за слабых или неправильно настроенных облачных платформ и интегрированных небезопасных API. Если ваша облачная среда сталкивается с какой-либо угрозой или риском, она может столкнуться с проблемами, связанными с соблюдением нормативных требований. Следовательно, прогнозирование угроз и управление рисками имеют значение в облачной среде.

Без ИИ:

Выполнение прогнозирования угроз и управление рисками без ИИ полно ручных процессов, опоры на человеческий опыт и работы с огромным объемом данных. Из-за всего этого может возникнуть ощущение навигации по сложному облачному лабиринту с ограниченной видимостью и медленным временем отклика. Все это может привести к задержке идентификации угроз, реактивным моделям для борьбы с рисками и значительному ущербу финансам и репутации, если произойдет нарушение безопасности.

С ИИ:

Облачная безопасность на основе ИИ в этом случае выглядит как получение информации об угрозах. Она включает в себя тенденции атак и анализ данных, специфичных для окружающей среды, для прогнозирования потенциальных угроз и оценки рисков в режиме реального времени. На практике это часто включает в себя Классификаторы машинного обучения Это повышает точность обнаружения путем выявления тонких аномалий и классификации угроз быстрее, чем традиционные методы сканирования.

10. Шифрование

Независимо от того, находятся ли облачные данные в состоянии покоя или в пути, их безопасность является обязательной. Именно здесь шифрование данных играет ключевую роль в облаке. Большинство облачных платформ требуют 256-битного уровня шифрования AES для данных в состоянии покоя и TLS (или HTTPS) для данных в пути.

Вы, должно быть, думаете, что облачные провайдеры, такие как AWS, Google Cloud и Azure по умолчанию обеспечивают шифрование данных AES-256, так почему же существует необходимость в шифровании пополнения?

Ну, это касается только базового шифрования данных в состоянии покоя и в пути. Итак, шифрование пополнения необходимо для обеспечения соблюдения пользовательских политик шифрования, безопасного управления ключами шифрования, обеспечения соблюдения конкретных правил и защиты конфиденциальных рабочих процессов или многооблачные архитектуры За пределами установленных по умолчанию параметров. 

Это еще более важно для использования шифрования при переходе в облако через облачные миграционные сервисы.

Без ИИ:

Это может включать в себя настройку шифрования правильным способом, безопасное управление ключами вручную, определение пользовательских политик шифрования, разработку облачных сред по умолчанию и многое другое. Обеспечение шифрования облачных данных без ИИ кажется медленным, зависящим от человека и определенно не динамическим.

С ИИ:

ИИ помогает организациям автоматизировать реализацию политики шифрования, обнаруживать аномалии в использовании зашифрованных данных, разумно управлять и вращать ключи и выявлять неверные конфигурации или риски в режиме реального времени. Короче говоря, ИИ добавляет прогностический и адаптивный уровень облачной безопасности, помогая предотвращать нарушения до того, как они произойдут.

11. Оптимизация политики безопасности облака

Облако — это динамическая среда, в которой изменения в рабочих нагрузках, изменения в пользовательской базе и появление новых сервисов являются постоянными.Если не сосредоточиться на оптимизации правил и политик безопасности облака, это может оставить систему устаревшей, чрезмерно разрешительной или несоответствующей меняющимся потребностям соответствия.

Процесс оптимизации облачной безопасности учитывает элементы управления доступом и правила шифрования и гарантирует, что конфигурации безопасности остаются жесткими, релевантными и учитывающими риски.

Без ИИ: 

Это больше похоже на процесс, основанный на контрольном списке, который включает периодические обзоры политики, статические аудиты на основе правил, ручной анализ журналов, обзоры доступа на основе электронных таблиц и контрольные списки соответствия. Оптимизация политики безопасности в облаке без ИИ является громоздкой и трудоемкой, подверженной человеческим ошибкам, не хватает гибкости и трудно масштабируемой.

С ИИ:

Выполнение оптимизации политики безопасности в облаке с помощью ИИ похоже на наличие смарт-помощника 24/7. Он позволяет проводить непрерывные аудиты, учиться, прогнозировать и реагировать в режиме реального времени с целью поддержания четкой, совместимой и безопасной облачной позиции без операционного бремени.

Следующий шаг? Создание адаптированной стратегии безопасности ИИ с помощью MindInventory!

Каждая облачная среда отличается, и ваша! Обеспечение безопасности вашей облачной среды с помощью ИИ требует уникальных конфигураций, рисков и контрольных списков соответствия. Следовательно, ваша стратегия безопасности облака ИИ должна быть адаптирована, а не шаблонизирована.

В MindInventory мы можем помочь вам реализовать безопасность облака ИИ в следующих шагах:

Шаг 1: Мы сначала оценим ваш текущий уровень безопасности в облаке.

Шаг 2: Определите роль ИИ, которая может соответствовать этому уровню зрелости и помочь вам укрепить безопасность.

Шаг 3: Интегрируйте выбранную роль ИИ в облачную экосистему

Шаг 4: Затем мы обеспечиваем управление и соблюдение облачных вычислений и выравниваем их. Стратегия оптимизации облачных затрат

Шаг 5: Мы настраиваем облачную среду с помощью фреймворков, обеспечивая непрерывные улучшения.

Мышление, почему стоит доверять MindInventory? Вот причины:

• Мы являемся сертифицированными экспертами с проверенным опытом работы во всех основных облаках (AWS, Google Cloud и Azure).
• Наши специалисты предоставляют облачные консалтинговые услуги Это отличные коммуникаторы, которые хорошо объясняют технические концепции даже нетехническим заинтересованным сторонам.
• Помогли нашим клиентам сэкономить минимум 15 000 долларов США на проекте, обеспечивая при этом 99,9% времени безотказной работы.
• Как поставщик услуг облачной инженерии, придерживающийся стандартов ISO 27001 и SOC 2 Type 2, мы обеспечиваем первоклассную безопасность для вашей облачной среды.

Будь то облачное развитие, Архитектура микросервисовБезсерверные вычисления или контейнеризация, мы утверждаем, что мы знаем о передовых облачных практиках.

FAQs об AI Cloud Security