Exposure Management

Het aantal verbonden assets zal naar verwachting de komende jaren aanzienlijk toenemen. De overgrote meerderheid van deze verbonden assets blijft onzichtbaar, onbeheerd en hierdoor niet beveiligd. Dit komt vooral doordat organisaties zich er niet van bewust zijn en omdat de assets worden ‘gemist’ door traditionele beveiligingsoplossingen. Deze gap in de zichtbaarheid creëert aanzienlijke kwetsbaarheden die kunnen worden uitgebuit door cyberaanvallen, die steeds vaker gericht zijn op overheidsinstanties, kritieke infrastructuren en zorginstellingen.

Naast de gap in zichtbaarheid verergeren menselijke fouten de beveiligingsrisico's verder, omdat medewerkers onbewust kwetsbaarheden kunnen introduceren door verkeerde configuraties of onveilige toepassing. De noodzaak van snelle respons is cruciaal om schade te minimaliseren; snel handelen kan de tijd tot inperking aanzienlijk verkorten, downtime voorkomen en de verspreiding van bedreigingen een halt toeroepen. Organisaties moeten flexibiliteit meer prioriteit geven in hun incidentrespons strategieën om potentiële laterale bewegingen van aanvallers te voorkomen en hun kritieke assets beter te beschermen.

Met de toenemende golf van cyberdreigingen is het gebruik van AI-technologie essentieel, omdat het de verbeterde zichtbaarheid en het proactieve beheer kan bieden die nodig zijn om deze essentiële systemen te beschermen. De integratie van AI in cyber exposure management heeft niet alleen op dit vlak voordelen, maar is ook essentieel voor het creëren van een veerkrachtige verdediging tegen een steeds sneller veranderend dreigingslandschap.

Door de kracht van kunstmatige intelligentie (AI) te benutten, kunnen platforms enorme hoeveelheden data met ongekende snelheid en extreme nauwkeurigheid analyseren. Dit stelt organisaties in staat om proactief kwetsbaarheden te kunnen identificeren, op potentiële risico's te anticiperen en hun beveiligingsinfrastructuren effectiever te versterken. AI verbetert niet alleen de mogelijkheden voor bedreigingsdetectie, maar automatiseert ook operationele taken, waardoor cybersecurityprofessionals zich kunnen richten op complexere, strategische initiatieven. Operationele taken zijn breed en kunnen onder meer bestaan uit asset consolidatie en -contextualisatie, deduplicatie-engines, prioritering van tickets en voorspelbare regels. Naarmate cyberdreigingen zich blijven ontwikkelen, wordt integratie van AI in exposure management essentieel voor een robuuste en veerkrachtige verdediging.

Vuur met vuur bestrijden: AI inzetten in cybersecurity om tegenstanders te slim af te zijn

Ondanks dat generatieve AI zichzelf blijft ontwikkelen, worden cyberdreigingen ook steeds geavanceerder door het gebruik van AI-technologieën. Aanvallers maken steeds vaker gebruik van machine learning-algoritmen om hun methoden te automatiseren, waardoor de bekende kwetsbaarheden in systemen sneller en effectiever kunnen worden uitgebuit. AI-gestuurde malware kan zich verder aanpassen en ‘leren’ van zijn omgeving, waardoor traditionele beveiligingsmaatregelen kunnen worden omzeild door gedragingen in real-time aan te passen. Bovendien kan vijandige AI ook worden gebruikt om deepfakes, phishingaanvallen en andere deceptietactieken te creëren die schrikbarend overtuigend zijn. Deze wapenwedloop tussen verdedigers en aanvallers onderstreept de noodzaak van de implementatie van geavanceerde AI-gestuurde oplossingen voor cyber exposure management die niet alleen deze opkomende bedreigingen detecteren en beperken, maar ook anticiperen op toekomstige kwetsbaarheden in een landschap dat voortdurend verandert.

Belangrijkste voordelen van AI bij cyber exposure management

Verbeterde zichtbaarheid
Traditionele cybersecurity tools richten zich vaak op zichtbare, beheerde assets, waardoor een aanzienlijk deel van het aanvalsoppervlak – onbeheerde en onvoldoende beheerde assets – ongecontroleerd blijft. AI verbetert de zichtbaarheid door:

• Geïntegreerde inventarisatie van activa
• Profiel en classificatie
• Asset intelligence, zowel context als gedrag

Verbeterde dreigingsdetectie
AI-engines richten zich op real-time dreigingsdetectie (inclusief vroege waarschuwing), het scoren van risico's en het prioriteren van reacties. Specifieke voordelen zijn onder andere:

• Exploitaties volgen met behulp van early warning informatie
• Dreigingsdetectie

• Normalisatie en deduplicatie
• Prioritering en risicoscore

Herstel
Effectief herstel is cruciaal voor het aanpakken van de kwetsbaarheden die door AI-gestuurde inzichten zijn geïdentificeerd. Met de mogelijkheid om risico's te ontdekken, analyseren en prioriteren, vergemakkelijkt generatieve AI gerichte reacties door praktische herstelstrategieën voor te stellen. Belangrijke aspecten van dit proces zijn:

• Toewijzen van een eigenaar
• Continue monitoring
• De findings koppelen aan de oplossing

Efficiënt beheer
AI optimaliseert het beheer van cyberrisico's door kwetsbaarheden te consolideren en te prioriteren, zodat resources worden ingezet voor de meest kritieke problemen:

• Consolidatie
• Prioritering
• Beleid en rapportage

Door AI op de juiste manier in te zetten als een belangrijk onderdeel van cyber exposure beheer en security inspanningen, kunnen organisaties de onnodige ruis aanzienlijk verminderen en zich beter richten op de risico's die er daadwerkelijk toe doen.

Armis Centrix™, het Armis-platform voor cyber exposure beheer, wordt aangestuurd door de op AI- gebaseerde Armis Asset Intelligence Engine, die in real-time miljarden assets in de hele wereld monitort.