ИИ помогает нам находить уязвимости в программном обеспечении быстрее, чем когда-либо. Это отличная новость для кибербезопасности. Но есть последствие, о котором мы говорим недостаточно часто: больше обнаруженных уязвимостей означает больше уязвимостей, которые нужно устранить. Больше уязвимостей для устранения означает больше исправлений (патчей). А больше исправлений означает больше нагрузки на и без того занятые ИТ-команды. Вы согласны?
Microsoft, Google и другие крупные технологические провайдеры все чаще используют ИИ и передовые технологии безопасности для обнаружения уязвимостей, которые раньше могли оставаться скрытыми гораздо дольше. Я считаю это важным шагом вперед. Более раннее обнаружение уязвимостей дает нам больше возможностей устранить их до того, как злоумышленники смогут ими воспользоваться. Но это также поднимает важный вопрос для каждой ИТ-организации и службы безопасности: если ИИ значительно увеличивает скорость обнаружения уязвимостей, могут ли наши процессы управления исправлениями за этим успеть? Подумайте об этом на секунду и попытайтесь осознать влияние этих изменений на вас и ваши команды.
На мой взгляд, решение заключается не просто в том, чтобы устанавливать исправления быстрее. Нужно устанавливать их умнее, а старый подход к управлению исправлениями не будет масштабироваться вечно. Ни в коем случае! Подумайте, что происходит, когда объем исправлений увеличивается. У ИТ-команд появляется больше обновлений для оценки, больше уязвимостей для приоритизации, больше конечных точек для управления, больше развертываний для планирования и больше результатов для проверки. Вы уже представляете себе влияние на вашу организацию?
Если каждый шаг требует ручного вмешательства, в конечном итоге что-то выйдет из строя, и простое требование к ИТ-командам «устанавливать все исправления быстрее» не является устойчивой стратегией кибербезопасности. Вместо этого я считаю, что организациям необходимо rethink patch management around three principles: Prioritize. Automate. and Verify.
Сделайте эти три вещи правильно, и растущие объемы исправлений станут гораздо более управляемыми.
1. Приоритизация: не каждая уязвимость представляет одинаковый риск
Когда сотни обновлений требуют внимания, не каждое исправление обязательно заслуживает одинакового приоритета, и контекст имеет значение. Насколько серьезна уязвимость? Какие системы затронуты? Насколько критичны эти системы для организации? Что произойдет, если они будут скомпрометированы? Как быстро нужно устранить уязвимость? Вот почему я считаю, что управление исправлениями на основе рисков становится все более важным. Вместо того чтобы рассматривать установку исправлений как гонку по одновременному развертыванию всего подряд, организации могут сосредоточиться на доставке нужных исправлений на нужные системы в нужное время.
Сочетайте этот подход с поэтапным развертыванием в тестовых, пилотных и производственных средах, и организации смогут лучше сбалансировать две цели, которые иногда противоречат друг другу: безопасность и операционную стабильность.
2. Автоматизация: пусть политики выполняют рутинную работу
Именно здесь автоматизация может иметь огромное значение. Представьте, что вы вручную просматриваете каждое новое обновление, определяете, какие конечные точки в нем нуждаются, решаете, когда его следует развернуть, создаете группы развертывания, отслеживаете результаты, а затем начинаете весь процесс заново, когда приходит следующая порция исправлений. А теперь представьте, что вы делаете это в условиях, когда ИИ помогает обнаруживать уязвимости все более быстрыми темпами. Неважно, как вы планируете или думаете об этом. Это просто не масштабируется!
С помощью OpenText ZENworks Patch Management и OpenText Core Endpoint Management Express организации могут использовать политики исправлений (Patch Policies) для автоматизации многих из этих повторяющихся процессов. Политики могут помочь автоматически выбирать исправления на основе заранее определенных критериев, планировать развертывания в соответствии с риском, поддерживать поэтапное внедрение, стандартизировать процессы развертывания и сокращать ручное администрирование. Вместо того чтобы воссоздавать планы исправлений месяц за месяцем, ИТ-команды могут установить политики и утвержденные рабочие процессы и позволить новым обновлениям проходить через эти процессы автоматически. Это важный сдвиг, потому что цель состоит не в том, чтобы заставить ИТ-команды работать быстрее. Цель — сократить объем рутинной работы, которую им приходится выполнять в первую очередь.
3. Проверка: развертывание не обязательно означает защиту
Это, пожалуй, самая упускаемая из виду часть разговора об управлении исправлениями, поскольку развертывание исправления — это не то же самое, что его успешная установка. Устройство могло быть отключено от сети. Установка могла завершиться с ошибкой. Система могла пропустить окно развертывания. Конечная точка может оставаться несоответствующей требованиям, и никто об этом не узнает. Вот почему я считаю, что к соблюдению требований по исправлению (patch compliance) нужно относиться так же серьезно, как и к развертыванию исправлений.
ИТ-командам и специалистам по безопасности нужна прозрачность в таких вопросах, как: на каких устройствах все еще отсутствуют критические исправления? Какие развертывания прошли успешно, а какие нет? Какие конечные точки в настоящее время не соответствуют требованиям? Какие системы требуют исправления? Соблюдаем ли мы наши политики исправлений и целевые уровни обслуживания?
Без такой прозрачности организация может полагать, что ее среда защищена, в то время как критические уязвимости остаются нерешенными. Для меня здесь есть простой принцип: не просто развертывайте. Проверяйте! Вы же не хотите полагаться на случай в вопросах безопасности, верно?
Теперь давайте включим ИИ в наш разговор, поскольку мы все согласны с тем, что вступаем в интересный цикл. ИИ может помочь исследователям безопасности и поставщикам программного обеспечения находить уязвимости быстрее. Но злоумышленники также могут использовать все более сложные технологии для выявления слабых мест, автоматизации разведки и ускорения атак, поскольку они, к сожалению, всегда находятся в авангарде технологий и способов их использования во вред. Это делает время между обнаружением уязвимости и эффективным устранением все более важным. И это ставит управление исправлениями в самый центр разговора о кибербезопасности, поэтому управление исправлениями больше нельзя рассматривать просто как рутинное ИТ-обслуживание, это неотъемлемая часть киберустойчивости. Организациям необходимо знать, какие уязвимости существуют, понимать, какие из них наиболее важны, быстро развертывать соответствующие обновления и проверять, что эти обновления действительно достигли систем, которые в них нуждались.
Больше исправлений не должно означать больше сложности
В конечном счете, именно здесь я вижу наибольшую возможность (и надеюсь, вы со мной согласитесь). Если обнаружение уязвимостей продолжит ускоряться, организации не смогут реагировать, просто добавляя больше ручных процессов или ожидая, что ИТ-команды справятся с постоянно растущей рабочей нагрузкой. Что нам нужно сделать, так это автоматизировать больше рутинной работы, и именно для такой среды предназначены OpenText ZENworks Patch Management и OpenText Core Endpoint Management Express.
Благодаря автоматизированным политикам исправлений, запланированным развертываниям, поэтапному внедрению, централизованному мониторингу конечных точек и контролю соответствия требованиям, организации могут выстроить более масштабируемый подход к управлению исправлениями и безопасности конечных точек. Цель проста: повысить безопасность, не увеличивая при этом операционную сложность.
ИИ меняет скорость обнаружения уязвимостей. Теперь наши стратегии управления исправлениями должны развиваться вместе с ним. Я не верю, что успех будет измеряться тем, сколько патчей организация может выпустить за минимально возможное время. Лучше подготовленными окажутся те организации, которые смогут стабильно: расставлять приоритеты для того, что действительно важно; автоматизировать то, что можно автоматизировать; развертывать обновления контролируемым образом; контролировать соответствие требованиям и проверять, что уязвимости действительно были устранены.
Поскольку ИИ ускоряет обнаружение уязвимостей, становится предельно ясно одно: более быстрое обнаружение уязвимостей повышает безопасность только в том случае, если мы можем устранять их столь же разумно. И именно поэтому будущее управления исправлениями, безопасности конечных точек и киберустойчивости заключается не просто в том, чтобы устанавливать больше патчей. Речь идет о более разумном подходе к их установке.
