Help Net Security:為您的應用構建 NSA 級訪問控制的 5 個步驟
- 採用零信任的心態和設計
- 用戶支柱重點
- 訪問管理
- 事件驅動的 ABAC
- 無障礙訪問控制
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隨著技術的快速發展和經濟的不穩定,IT領導者面臨著許多挑戰和機遇。他們需要在保持競爭力和創新的同時,也要控制成本和風險,並滿足業務和客戶的需求。為了適應這種變化,IT領導者必須重新思考他們的技術策略和實施方法,並利用人工智慧等新興技術來提高效率和價值。
根據一項針對全球IT領導者的調查,89%的受訪者表示他們有可行的數據來指導決策,但60%的受訪者表示他們被數據淹沒,而89%的受訪者表示IT必須投資於工具和技術來從數據中提取價值並將其轉化為可行的情報。此外,受訪者還表示,他們最關注的技術趨勢是人工智慧、雲計算、物聯網和區塊鏈,並認為這些技術對業務的影響將在未來五年內顯著增加。
因此,IT領導者需要採取以下幾個步驟來應對技術變革和經濟不確定性:
總之,IT領導者需要在技術變革和經濟不確定性的環境中,採取積極和主動的態度,並運用數據和人工智慧等技術來創造價值和競爭優勢。這樣,他們才能夠滿足業務和客戶的期望,並為未來的成功做好準備。
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Security takes a backseat as CTOs and CIOs lean towards AI in 2024
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1.微分段的最低權限訪問2.通過零信任架構減少攻擊面3.錯誤配置的容器4.通過基於規則的控制加強安全性5.容器鏡像漏洞自動檢測和攔截6.跟上新的攻擊媒介7.遵守監管合規框架
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7 security best practices for managing containerized workloads in AKS with Calico
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SaaS(軟體即服務)應用程式是現代企業的支柱,佔總軟體使用量的 70%。像 Box、Google Workplace 和 Microsoft 365 這樣的應用程式對日常運營至關重要。然而,SaaS 應用程式也面臨著日益嚴峻的網路安全威脅。駭客越來越精通,尤其是最近引入了 AI。技術創新和業務需求的變化引入了新的環境、裝置和軟體,增加了網路攻擊面。這些趨勢和變化都促成了企業面臨的網路攻擊和他們採用的各種解決方案。
除了 Gartner 的戰略性網路安全趨勢外,這些是我們預期在 2023 年看到的一些主要的安全趨勢。
混合式資料中心 雲端運算的興起為組織提供了比以往更大的基礎設施可擴展性。有了雲端環境,組織可以根據需要調整其基礎設施的規模。雖然有些組織已經將其資料中心完全轉移到雲端,但其他組織則將雲端運算視為增強本地資料中心的一種方式。混合式資料中心使用編排,使資料和應用程式可以根據需要通過網路在本地和雲端基礎設施之間移動。混合式資料中心使組織能夠更好地根據其基礎設施和安全需求來定製其環境。
雲端安全 隨著越來越多的組織採用雲端服務,雲端安全也成為了一個重要的議題。雲端安全涉及保護雲端環境免受未經授權的存取、資料洩露、惡意軟體和其他威脅。雲端安全需要組織與雲端服務提供商(CSP)之間的合作,遵守共同責任模型,確保雲端基礎設施和雲端應用程式的安全。雲端安全還需要組織採用適當的工具和策略,例如雲端存取安全代理(CASB)、雲端工作負載保護(CWP)和雲端安全郵件閘道(CSEG)。
零信任網路 零信任網路是一種安全模型,它不再將網路分為內部和外部,而是將所有的存取請求視為潛在的威脅,並需要驗證和授權。零信任網路的核心原則是「永不信任,始終驗證」,它採用了最小權限的概念,只允許使用者和裝置存取他們需要的資源。零信任網路可以幫助組織防止未經授權的存取、減少攻擊面和提高可見性。零信任網路的實施需要組織採用多種技術,例如多因素身份驗證(MFA)、單一登入(SSO)、微服務架構和加密。
端點安全 端點安全是指保護連接到網路的所有裝置,例如桌上型電腦、筆記型電腦、智慧手機和物聯網(IoT)裝置。端點安全的目的是防止這些裝置成為網路攻擊的入口點,並保護存儲在這些裝置上的敏感資料。端點安全需要組織採用一套綜合的解決方案,包括端點偵測和回應(EDR)、端點保護平台(EPP)、移動裝置管理(MDM)和端點加密。
SaaS 安全 SaaS 安全是指保護 SaaS 應用程式和資料的過程。SaaS 安全需要組織識別和管理其使用的所有 SaaS 應用程式,並確保這些應用程式符合組織的安全政策和標準。SaaS 安全還需要組織監控和控制對 SaaS 應用程式的存取和使用,並防止資料洩露、惡意軟體感染和其他威脅。SaaS 安全的一個關鍵工具是 CASB,它可以提供 SaaS 應用程式的可見性、合規性、資料安全和威脅防護。
AI 安全 AI 安全是指保護 AI 系統和資料的過程。AI 安全涉及兩個方面:一是利用 AI 來增強網路安全,二是防止 AI 被惡意利用或操縱。利用 AI 來增強網路安全的例子包括使用機器學習來偵測和回應異常行為、使用自然語言處理來分析和過濾惡意內容、使用電腦視覺來辨識和驗證使用者和物件。防止 AI 被惡意利用或操縱的例子包括保護 AI 模型和資料免受竊取、篡改、污染和偽造,以及防止 AI 生成的假內容和假影像。
遠端工作安全 遠端工作安全是指保護遠端工作人員和資料的過程。由於新冠病毒疫情的影響,遠端工作已經成為許多組織的常態,但也帶來了一些安全挑戰。遠端工作人員可能使用不安全的。
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人工智慧(AI)是一種可以模仿人類智能的技術,它可以在各種領域中提供協助和優化。然而,AI也可能被惡意使用,對網路安全造成嚴重的挑戰和風險。本報告將探討AI如何影響網路安全,以及如何利用AI來防禦和應對網路攻擊,特別是針對選舉的網路攻擊。
AI可以被用來加強網路攻擊的效率和效果,例如:
這些AI威脅可能對網路安全造成嚴重的破壞,尤其是在選舉期間,當網路攻擊者可能試圖干預選舉的過程或結果,或者破壞選民的信心和信任。
AI也可以被用來提升網路安全的能力和效率,例如:
這些AI優勢可能對網路安全帶來重大的改善,尤其是在選舉期間,當網路安全需要快速和準確地應對網路攻擊,或者提高選民的安全和信任。
AI是一種雙面刃,它既可以被用來威脅網路安全,也可以被用來加強網路安全。在選舉期間,網路安全的重要性更加突出,因為網路攻擊可能對選舉的公正性和民主性造成影響。因此,我們需要利用AI的優勢,同時防範AI的威脅,以確保網路安全和選舉安全。
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The Intersection of AI and Cybersecurity: Unveiling Threats to Elections
The Hacker News發佈了一篇為什麼現在?攻擊面的崛起
文章的內容如下:
運營技術(OT)是指控制和監測實體系統的硬件和軟件,例如工業控制系統(ICS)、監控和數據採集系統(SCADA)和分散式控制系統(DCS)。OT安全是指保護這些系統免受惡意攻擊或意外干擾的措施。隨著OT系統與資訊技術(IT)系統的融合,以及物聯網(IoT)和雲端服務的普及,OT安全面臨著越來越多的挑戰和機遇。本報告將介紹2024年可能塑造OT安全的幾個趨勢,並提出一些建議。
總之,OT安全是一個既充滿機遇又充滿挑戰的領域,它需要與時俱進,不斷學習和改進。以下是一些OT安全的建議:
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