Các giải pháp CASB giúp tăng tuân thủ và bảo mật đám mây (Cloud)

Một trong những tiến bộ quan trọng nhất trong công nghệ CASB là tích hợp khả năng máy học (ML) và trí tuệ nhân tạo (AI). Những công nghệ tiên tiến này đang tăng cường tính tuân thủ và bảo mật của đám mây bằng cách cho phép phát hiện, ứng phó và ngăn chặn mối đe dọa hiệu quả hơn.

• Tìm hiểu về tác động của GPT trong chiến lược kinh doanh
• Lợi ích của cơ sở dữ liệu định hướng tài liệu AI trong kỷ nguyên Big Data
• Lợi ích của việc sử dụng AI GraphQL trong truy vấn dữ liệu
• Ý nghĩa đạo đức của việc ra quyết định bằng máy
• Giới thiệu và tìm thiểu đặc trưng về tăng cường dữ liệu AI

Các giải pháp CASB cung cấp khả năng hiển thị, kiểm soát và bảo vệ cho các ứng dụng và dữ liệu dựa trên đám mây.

CASB là gì?

Việc áp dụng nhanh chóng các dịch vụ đám mây đã mang lại vô số lợi ích cho các tổ chức trên toàn thế giới, bao gồm tăng hiệu quả, tiết kiệm chi phí và cải thiện khả năng cộng tác. Tuy nhiên, việc sử dụng rộng rãi các dịch vụ đám mây cũng đã đặt ra những thách thức bảo mật mới, vì dữ liệu nhạy cảm hiện được lưu trữ và xử lý bên ngoài phạm vi mạng truyền thống. Để giải quyết những thách thức này, các tổ chức đang ngày càng chuyển sang các giải pháp Nhà môi giới bảo mật truy cập đám mây (CASB), cung cấp khả năng hiển thị, kiểm soát và bảo vệ cho các ứng dụng và dữ liệu dựa trên đám mây.

Các ưu điểm của CASB

Một trong những tiến bộ quan trọng nhất trong công nghệ CASB là tích hợp khả năng máy học (ML) và trí tuệ nhân tạo (AI). Những công nghệ tiên tiến này đang tăng cường tính tuân thủ và bảo mật của đám mây bằng cách cho phép phát hiện, ứng phó và ngăn chặn mối đe dọa hiệu quả hơn. Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá tác động của ML và AI đối với các giải pháp CASB và cách chúng đang thay đổi cách các tổ chức bảo mật môi trường đám mây của họ.

Kết hợp machine learning và AI

Máy học (machine learning) và AI đã trở thành những thành phần thiết yếu của các giải pháp CASB hiện đại, vì chúng cho phép phân tích lượng dữ liệu khổng lồ trong thời gian thực. Điều này cho phép các tổ chức xác định các mối đe dọa và lỗ hổng bảo mật tiềm ẩn nhanh chóng và chính xác hơn bao giờ hết. Ví dụ: các thuật toán ML có thể được sử dụng để phân tích hành vi của người dùng và phát hiện các điểm bất thường có thể cho thấy tài khoản bị xâm phạm hoặc mối đe dọa nội bộ. Bằng cách liên tục theo dõi hoạt động của người dùng và so sánh nó với các đường cơ sở đã thiết lập, các giải pháp CASB có thể xác định hành vi đáng ngờ và thực hiện hành động thích hợp để giảm thiểu rủi ro.

Nhận dạng và phân loại dữ liệu

Một ứng dụng quan trọng khác của ML và AI trong các giải pháp CASB là nhận dạng và phân loại dữ liệu nhạy cảm. Khi các tổ chức di chuyển nhiều dữ liệu của họ lên đám mây, việc đảm bảo rằng thông tin nhạy cảm được bảo vệ đầy đủ trở nên ngày càng quan trọng. Các thuật toán máy học có thể tự động xác định và phân loại dữ liệu nhạy cảm dựa trên các chính sách được xác định trước, giúp các tổ chức dễ dàng thực thi các yêu cầu tuân thủ và bảo vệ dữ liệu hơn. Điều này không chỉ giúp ngăn chặn vi phạm dữ liệu mà còn đảm bảo rằng các tổ chức đáp ứng các yêu cầu theo quy định, chẳng hạn như Quy định chung về bảo vệ dữ liệu (GDPR) và Đạo luật về trách nhiệm giải trình và cung cấp thông tin bảo hiểm y tế (HIPAA).

Cải thiện trải nghiệm người dùng

Ngoài việc tăng cường khả năng phát hiện mối đe dọa và bảo vệ dữ liệu, ML và AI cũng đang được sử dụng để cải thiện trải nghiệm tổng thể của người dùng về các giải pháp CASB. Chẳng hạn, các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) có thể được sử dụng để phân tích các truy vấn của người dùng và cung cấp các kết quả tìm kiếm chính xác và phù hợp hơn. Điều này có thể giúp các nhóm bảo mật nhanh chóng xác định và khắc phục các sự cố tiềm ẩn, giảm thời gian và công sức cần thiết để quản lý bảo mật đám mây.

Bảo mật chủ động

Ngoài ra, việc tích hợp ML và AI trong các giải pháp CASB cho phép thực hiện các biện pháp bảo mật chủ động và tự động hơn. Ví dụ: phân tích dự đoán có thể được sử dụng để xác định các mối đe dọa tiềm ẩn trước khi chúng trở nên nghiêm trọng, cho phép các tổ chức thực hiện hành động phủ đầu để bảo vệ môi trường đám mây của họ. Ngoài ra, tự động hóa do AI cung cấp có thể giúp hợp lý hóa quy trình bảo mật, giảm gánh nặng cho các nhóm CNTT và cho phép họ tập trung vào các nhiệm vụ chiến lược hơn.

Kết luận

Tóm lại, việc kết hợp học máy và trí tuệ nhân tạo trong các giải pháp CASB đang cách mạng hóa cách các tổ chức bảo mật môi trường đám mây của họ. Bằng cách nâng cao khả năng phát hiện mối đe dọa, bảo vệ dữ liệu và trải nghiệm người dùng, ML và AI đang cho phép các tổ chức quản lý hiệu quả hơn các thách thức về bảo mật và tuân thủ liên quan đến việc áp dụng đám mây. Khi các dịch vụ đám mây tiếp tục phát triển và trở nên phức tạp hơn, vai trò của ML và AI trong các giải pháp CASB sẽ càng trở nên quan trọng hơn, đảm bảo rằng các tổ chức có thể tự tin nắm bắt các lợi ích của đám mây trong khi vẫn duy trì mức độ bảo mật và tuân thủ cao nhất.

Quỳnh Anh (dịch từ Ts2.space: https://ts2.space/en/the-role-of-machine-learning-and-ai-in-casb-solutions/)

Tin liên quan:

• Các xu hướng phát triển phần mềm cần lưu ý trong năm 2023
• Adobe Firefly đưa công cụ AI sáng tạo Firefly đến các doanh nghiệp
• Cách các đội thi ChatGPT Hackathon tìm cảm hứng ý tưởng công nghệ
• Khát vọng của người trẻ đam mê IT thể hiện qua cuộc thi ChatGPT Hackathon
• FUNiX đưa học viên tham quan Trusting Nhật Bản, truyền động lực sớm gia nhập ngành IT
• FUNiX và UFIN Group ra mắt chương trình Web3 Job Fair Global
• Tutor FUNiX chia sẻ 5 cách để giữ lửa đam mê công nghệ thông tin (IT)