技术不断发展和改变着各行各业的运作方式。零信任安全在网络安全领域引起了巨大的影响。许多企业迅速采用了这种做法，以确保员工在任何地方安全工作时能够放心。
零信任安全需要强大的技术来有效运行，而随着人工智能（AI）和机器学习（ML）的兴起，它成为了显而易见的选择。下面是关于零信任和AI如何赋予其力量的一些了解。
什么是零信任安全？
零信任安全使用的原则是，任何用户（无论设备是否在网络边界内外）必须持续验证才能获得或保留对私有网络、应用程序或数据的访问权限。传统安全措施不遵循这种做法。
标准的IT网络安全使得在其边界之外获取访问权限变得困难，但对于内部的任何人都自动信任。虽然这在过去效果很好，但它给企业带来了现代挑战。组织不再将其数据放在一个地方，而是存储在云上。
人们在COVID-19疫情期间转向远程工作。这意味着存储在云中的数据从不同的位置访问，并且网络仅通过单一的安全措施进行保护。这可能会使公司面临数据泄露的风险，全球平均每次数据泄露的成本为435万美元，而2022年美国的平均成本为944万美元。
零信任增加了另一层安全保障，使企业更加放心。零信任安全不信任任何人-无论他们在网络内外-并持续验证试图访问数据的用户。
零信任遵循四个安全原则：
- 设备访问控制：零信任持续监视试图访问网络的设备数量，判断是否存在风险，并进行验证。
- 多因素身份验证：零信任安全需要更多的证明才能为用户提供访问权限。它仍然需要像传统安全一样的密码，但也可以要求用户通过其他方式进行验证-例如，将PIN码发送到其他设备。
- 持续验证：零信任安全不信任网络内外的任何设备。每个用户都在不断地监视和验证中。
- 微分割：用户被授予对网络的特定部分的访问权限，但对其他部分进行限制。这防止了网络攻击者的传播和系统的被破坏。黑客可以被发现和清除，防止进一步的损害。
人工智能和机器学习如何赋予零信任力量
人工智能和机器学习使零信任安全更加高效。这使得IT团队和组织能够有效保护他们的网络。
1. 提供用户更好的体验
增强的安全性带来了一些成本，这可能对许多公司来说是一个不利因素-用户体验。所有这些额外的保护层为组织提供了许多好处。然而，这可能迫使用户需要跨越许多障碍来获取访问权限。
用户体验是至关重要的。不遵守协议的人可能会损害组织。这是一个机器学习和人工智能解决的主要问题。
人工智能和机器学习提升了合法用户的整体体验。以前，他们可能要等待很长时间才能获得批准，因为请求是手动处理的。人工智能可以大大加快这个过程。
2. 创建和计算风险评分
机器学习从过去的经验中学习，这可以帮助零信任安全创建实时风险评分。这些评分是基于网络、设备和其他相关数据。公司可以在用户请求访问时考虑这些评分，并确定要分配的结果。
例如，如果风险评分很高，但不足以表示威胁，可以采取其他步骤来验证用户。这为零信任框架增加了额外的安全层级。这些评分可以用于提供访问权限。
以下是这些风险评分可以考虑的四个因素：
- 设备请求访问的位置以及发生此事件的确切时间和日期
- 访问数据的异常请求或对某人可以请求访问的内容的意外更改
- 用户的详细信息，例如所在的部门
- 有关请求访问的设备的信息，包括安全性、浏览器和操作系统
3. 自动提供用户访问权限
人工智能可以自动允许访问请求 —— 并考虑已生成的风险评分。这样一来，节省了IT部门的时间。
目前，IT团队必须手动验证并提供每个请求的访问权限。这需要时间，如果有大量的请求涌入，合法用户必须等待批准。人工智能使这个过程更加迅速。
人工智能改进零信任
人工智能和机器学习在零信任安全中是必需的。它们提供了许多好处，并简化了程序，以提供良好的用户体验，同时有效保护组织。严格的安全通常存在缺点，但加入人工智能和机器学习可以为公司及其客户带来许多优势。