С участието на:

Киберсигурността се преформатира от разширяването на облачната инфраструктура, изкуствения интелект (AI), разпределените системи и все по-сложните дигитални среди. Тъй като организациите управляват все повече самоличности, устройства, данни и свързана с интернет инфраструктура, сигурността се измества към непрекъсната видимост, контрол и възможност за реакция на рисковете в голям мащаб.

Този доклад изследва как основните области на киберсигурността се развиват в отговор на тази промяна. В сферите на защитата на самоличностите, управлението на телеметрия, сигурността на човешкия фактор, управлението на крайни точки, разузнаването на рисковете от човешкия фактор, управлението на излагането на рискове, сигурността на имейли и домейни, защитата на свързани устройства, базираните на AI операционни центрове за сигурност и облачната сигурност се разглежда как организациите се адаптират към заплахи, които все повече се придвижват между системи, среди и инфраструктури, вместо да се насочват към единична точка на отказ.

Прочетете пълния доклад тук: https://report.papryon.com/thehackernews

Управление на самоличностите (Identity Security) — Keeper Security

Самоличността се превърна в един от най-важните периметри за сигурност в съвременните организации. Тъй като облачната инфраструктура, дистанционната работа, автоматизацията и AI агентите увеличават броя на самоличностите, изискващи достъп, организациите преминават към непрекъснато управление, принцип на минималните привилегии и по-строг контрол както върху потребителските, така и върху непотребителските (системни) самоличности. „Управлението на множество несъвместими инструменти само по себе си е рисков фактор за сигурността.“ — Darren Guccione, пълен директор и съосновател на Keeper Security

LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/keeper-security

Телеметрия и управление на данни — Cribl

Екипите по сигурност генерират повече телеметрия от всякога, но простото събиране на повече данни не създава задължително по-добра видимост. Организациите все повече се фокусират върху контролирането на начина, по който телеметрията се рутира, структурира, съхранява и използва повторно между инструментите за сигурност, докато AI създава нови изисквания за качеството и мониторинга на данните за сигурност. „Победителите в програмите за сигурност през 2026 г. и след това не са онези, които събират най-много данни. Това са онези, които могат да ги пренасочват, преформатират и използват повторно при поискване.“ — Nicole Beckwith, старши директор „Инженерна сигурност и операции“, Cribl

LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/cribl

Управление на крайни точки — Automox

Тъй като организациите управляват все по-разпределени среди от крайни устройства, екипите по сигурност трябва да намалят времето между идентифицирането на уязвимост и прилагането на ефективен контрол. Непрекъснатото коригиране на уязвимости, управлението на конфигурациите, автоматизираното отстраняване и видимостта в среди на Windows, macOS и Linux се превръщат в централен елемент от сигурността на крайните точки. „Отстранявайте уязвимостите, където е възможно, митигирайте рисковете там, където не е, и управлявайте крайните точки непрекъснато.“ — Justin Talerico, изпълнителен директор на Automox

LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/automox

Разузнаване на рисковете от човешкия фактор — Nisos

Екипите по сигурност все повече гледат отвъд традиционните технически контроли, за да разберат хората зад новите заплахи. Разузнаването на рисковете от човешкия фактор съчетава разследващ опит, дигитална атрибуция и външно разузнаване за идентифициране на рискове, свързани със служители, ръководители, кандидати за работа и трети страни. „Целостта на самоличността е новият защитен стена (firewall).“ — Ryan LaSalle, изпълнителен директор на Nisos

LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/nisos

Управлението на излагането на рискове се измества от простото откриване на уязвимости към непрекъснато намаляване на реално критичните рискове. С увеличаването на сложността на средите, организациите трябва да разберат как отделните слабости са свързани помежду си, кой отговаря за тях и какви действия могат безопасно да намалят риска. „Откриването на уязвимости е стандартизирано. Трудността е в процеса по отстраняването им.“ — Yair Grindlinger, съосновател и изпълнителен директор на Surf AI

LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/surf-ai

Сигурност на човешкия фактор — Adaptive Security

Социалното инженерство, базирано на AI, прави фишинг атаките, клонирането на глас, дълбоките фалшификати (deepfakes) и атаките с имперсонация по-лесни за създаване и мащабиране. Затова сигурността на човешкия фактор се премества от годишни обучения за осведоменост към непрекъснати, персонализирани симулации и интервенции въз основа на риска в имейли, гласови повиквания, SMS и видео. „Традиционните програми за осведоменост не са създадени за днешните заплахи. Сигурността на човешкия фактор трябва да бъде непрекъсната, персонализирана и отзивчива към реалния риск.“ — Andrew Jones, съосновател и директор по продуктите на Adaptive Security

LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/adaptivesecurity

Сигурност на имейли и домейни — Red Sift

Дигиталната имперсонация все повече се превръща в инфраструктурен проблем, а не само в проблем на имейл комуникацията. Атакуващите могат да комбинират злонамерени домейни, злоупотреба с DNS, уебсайтове и имейл кампании, за да се представят за дадени организации, което прави видимостта в по-широката интернет инфраструктура все по-важна. „Всяка част от веригата — имейл, домейн, DNS, сертификат — представлява решение за доверие, взето в обществената инфраструктура.“ — Rahul Powar, съосновател и изпълнителен директор на Red Sift

LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/red-sift

Сигурност на свързани устройства — Asimily

С разширяването на свързаните среди среди, организациите управляват все по-сложен микс от устройства в своята инфраструктура. Екипите по сигурност трябва да знаят кои устройства са изложени на риск, как уязвимостите могат да бъдат експлоатирани и кои контроли могат да намалят риска, без да прекъсват операциите. За свързаните среди това прави непрекъснатата видимост, отстраняването на проблеми и прилагането на политики от решаващо значение. „Установяването, че дадено устройство е в риск, трябва да завършва с прилагане на контрол за сигурност, който да издържа дори когато броят на устройствата се удвои.“ — Shankar Somasundaram, изпълнителен директор на Asimily

LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/asimily

AI-Native операционни центрове за сигурност — SentinelOne

Операциите по сигурност са изправени пред нарастваща празнина между скоростта на съвременните атаки и капацитета на екипите да ги разследват. Изкуственият интелект все повече се прилага в рамките на SOC за автоматизиране на разследването, свързване на доказателствата и намаляване на ръчната работа, необходима за разбиране на инцидентите. „Изкуственият интелект ускорява, подпомага и предлага решения, но не заменя човешката преценка.“ — Paolo Cecchi, вицепрезидент по продажбите за Средиземноморския регион, SentinelOne

LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/sentinelone

Облачна сигурност — CrowdStrike

Облачните среди се превръщат в основна цел за атаки, базирани на компрометирани самоличности, тъй като киберпрестъпниците експлоатират идентификационни данни, конфигурации и облачни контроли, за да се придвижват в организациите. Поради това екипите по сигурност преминават към единна защита в реално време, покриваща средите от самоличности, крайни точки и облачни ресурси. „Традиционните CDR възможности, които разчитат на статични модели на риска и пакетна обработка на логове... са просто твърде бавни за днешната динамика на заплахите.“ — Kartik Shahani, вицепрезидент за Индия и SAARC, CrowdStrike

LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/crowdstrike

Изтеглете пълния доклад тук: https://report.papryon.com/thehackernews