如何利用自动化来减少攻击面
减少攻击面的自动化利用方法
公司正在多样化其资源和数据存储。一些企业将这些信息转移到云服务提供商，而其他企业则坚持使用本地硬件。物联网（IoT）连接设备和数字游牧主义正在扩大附加到企业的设备数量和类型，难怪黑客能够找到更多入侵敏感数据存储的途径。实体必须减少攻击面才能保护自己。
当组织减少攻击面时，自动化是风险预防和修复策略中不可或缺的一部分。这些策略是什么，它们如何减轻压力过大的分析员的负担？
什么是网络安全中的攻击面？
有几个流行的术语用于描述网络犯罪分子的入口点。攻击面包括威胁行为者可能利用的每个路径和漏洞。专家将其称为攻击向量。攻击向量越多，攻击面就越大，扩大了恶意个体可以获取的机密和敏感数据的范围。
每个攻击向量都允许勒索软件、钓鱼或恶意软件渗入，破坏身份和基础设施。以下是一些最常见的门户，企业甚至可能不承认这些门户是犯罪分子的入口：
- 弱密码或被入侵的凭证
- 需要打补丁的过时软件
- 实用连接
- 远程桌面连接
- 社交工程产生的内部威胁
- 电子邮件或短信收件箱
- 第三方供应商
- 物联网连接设备和传感器
- 安全系统和摄像头
- 数据中心
攻击面既有物理形式，也有数字形式，保护方法多种多样。这只是其中几种，揭示了攻击向量可以采取多少种形式。
监视每个数字和物理角落以防范威胁需要比大多数公司能够证明的力量更大。自动化可以处理无数乏味的扫描和任务，帮助员工保卫每一条路径，尤其是攻击面比以往更加多样化的情况下。
如何通过自动化最大限度地减少攻击面？
减少攻击面可以采取多种形式，但自动化可以在时间和财务投资方面发挥最大的作用。
1. 执行定期数据最小化
数据最小化和库存管理 – 在数字和物理方面 – 是网络安全领域的首要建议，特别是随着监管成为世界各国政府的热门话题。欧盟的《通用数据保护条例》（GDPR）和美国的《美国数据隐私保护法》（ADPPA）解释了企业必须控制并公开数据收集和使用的方式。
处理该信息的程序越少，越好。自动化可以根据预定的计划使用主动编程和安全代码执行最小化实践，例如：
- 删除前员工或过时、无关的数据
- 对分段或隔离系统执行自动化数据备份
- 删除不包含运营所需内容的数据
- 在收集数据时限制员工或客户的输入
然而，这样的策略可能是一把双刃剑。程序员和网络安全专家可以安排代码执行这些任务，但运行的程序越多，攻击面就越大。专家必须优化代码以执行各种任务，以使攻击面保持最小。
2. 利用人工智能和机器学习数据
将人工智能纳入网络安全策略中可以为公司节省约305亿美元的资金，而前期投资要便宜得多。他们必须做的不仅仅是购买一个人工智能系统然后期望一切顺利 – 它必须与组织的当前技术生态系统整合。否则，它可能会在攻击面上引入比预期更多的攻击向量。
使用适当的技术结合人工智能可以消除一些缺点，包括误报。通过精心策划的监督和数据管理，机器学习可以随着时间的推移适应有益的学习环境。
人工智能和机器学习数据可以汇集到一个集中的程序中，提供关于潜在攻击向量的更全面的可见性。通过数据证明最具威胁性的攻击区域的局部范围，分析员可以主动消除或更新这些痛点。这消除了遭受攻击后的被动应对。
实时数据还可以指示随着公司实施新技术或采用数字战略，攻击向量的表现趋势。它可以收集有关由于配置不正确或过时软件导致的漏洞的历史数据，以改变打补丁和更新计划。自动化对于预算分配和任务优先级规划将非常有价值。
3. 减少零信任访问
也许技术栈必须是庞大的，以覆盖各种服务和任务。减少攻击面可能会损害效率或服务可用性。然而，通过自动化可以执行零信任策略，通过自动拒绝访问或数据包请求来最小化威胁向量。这仍然是一种最大化安全性和自动化的有力方式，同时保护技术资产并建立对向量的防护墙。
自动化可以根据时间和凭证持有者的习惯分析请求。即使某人被授权访问，它也可能要求多个身份验证点才能允许进入。它减少了黑客通过远程质疑请求来利用人为错误的机会。
将这一点与最小特权原则结合起来，可以充分利用自动化的双重优势。自动化可以根据角色责任分配访问控制，而零信任可以分析这些分配以确定安全性。它可以最小化与身份相关的违规行为，如果自动化没有关注授权和访问，这些违规行为无疑会增加。
4. 进行漏洞扫描和管理
许多公司进行渗透测试，使用内部或第三方服务来主动突破企业的数字防线。希望他们找不到任何漏洞。然而，扮演攻击者的角色可以揭示管理不善的优先事项或努力。
漏洞扫描没有手动渗透测试那样受到关注，但可以补充试验之间的时间。它可以优先处理最关键的问题，以便组织知道在更多以人为驱动的防御策略之间如何分配努力。扫描可以执行资产发现，揭示公司以前从未意识到的攻击向量，并使其填补漏洞或从方程式中消除。
最近的研究揭示了漏洞扫描可以帮助解决的攻击面发现问题：
- 72%的受访者声称执行攻击面发现需要超过40小时
- 62%的受访者表示攻击面在过去几年中有所扩展
- 56%不知道哪些攻击向量对企业至关重要，这意味着对于保护什么方向几乎没有指导
如果公司不减少攻击面会发生什么？
攻击面除了是一个机会还能是什么？增加攻击向量的数量对除了数字战斗的攻击方之外的任何人都没有好处。因此，防御者必须将其最小化，以防止最糟糕的情况发生。
这更加复杂，因为人类已经将技术景观发展到了超出边界安全能够保护的程度。那些不试图使他们模糊的数字边界具体化的企业将对自己的保护程度产生误导。
网络安全漏洞的代价每年都在上升，特别是在受到疫情影响并转向远程运营的企业。由于粗心的数据泄露引起的大规模媒体丑闻反映了一个不受关注的攻击向量对公司可能产生的损害。这可能会危及企业数十年的发展，并冒着员工的生计风险。
一家被黑客攻击的公司可能会失去声誉，因为媒体会传播它无法保护消费者、员工或第三方关系的消息。负面报道意味着收入损失，使公共关系和市场部门不得不加班工作，以挽救自动化可以相对准确地防止的情况。
减少攻击面以消除黑客的选择
通过智能部署的自动化工具来减少组织技术栈中的攻击面。这些工具可以采取多种形式，可以是外部设备或软件，但最终还是要归结到程序员如何精心制作这些工具以及分析人员如何细心监督它们。
自动化可以减轻压力，执行许多高精度的任务，但它必须与专业人员密切配合，以优化这些系统。
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